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python 8個常用內置函數解說

8個超好用內置函數set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

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python中有許多內置函數，不像print那么廣為人知，但它們卻異常的強大，用好了可以大大提高代碼效率。

這次來梳理下8個好用的python內置函數

1、set()

當需要對一個列表進行去重操作的時候，set()函數就派上用場了。

用于創建一個集合，集合里的元素是無序且不重復的。集合對象創建后，還能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人問如何用python寫一個四則運算器，輸入字符串公式，直接產生結果。用eval()來做就很簡單：eval(str_expression)作用是將字符串轉換成表達式，并且執行。

3、sorted()在處理數據過程中，我們經常會用到排序操作，比如將列表、字典、元組里面的元素正/倒排序。這時候就需要用到sorted() ，它可以對任何可迭代對象進行排序，并返回列表。對列表升序操作：

對元組倒序操作：

使用參數：key，根據自定義規則，按字符串長度來排序：

根據自定義規則，對元組構成的列表進行排序：

4、reversed()如果需要對序列的元素進行反轉操作，reversed()函數能幫到你。reversed()接受一個序列，將序列里的元素反轉，并最終返回迭代器。

5、map()做文本處理的時候，假如要對序列里的每個單詞進行大寫轉化操作。這個時候就可以使用map()函數。

map()會根據提供的函數，對指定的序列做映射，最終返回迭代器。也就是說map()函數會把序列里的每一個元素用指定的方法加工一遍，最終返回給你加工好的序列。舉個例子，對列表里的每個數字作平方處理：

6、reduce()前面說到對列表里的每個數字作平方處理，用map()函數。那我想將列表里的每個元素相乘，該怎么做呢？這時候用到reduce()函數。

reduce()會對參數序列中元素進行累積。第一、第二個元素先進行函數操作，生成的結果再和第三個元素進行函數操作，以此類推，最終生成所有元素累積運算的結果。再舉個例子，將字母連接成字符串。

你可能已經注意到，reduce()函數在python3里已經不再是內置函數，而是遷移到了functools模塊中。這里把reduce()函數拎出來講，是因為它太重要了。

7、filter()一些數字組成的列表，要把其中偶數去掉，該怎么做呢？

filter()函數輕松完成了任務，它用于過濾序列，過濾掉不符合條件的元素，返回一個迭代器對象。filter()函數和map()、reduce()函數類似，都是將序列里的每個元素映射到函數，最終返回結果。我們再試試，如何從許多單詞里挑出包含字母w的單詞。

8、enumerate()這樣一個場景，同時打印出序列里每一個元素和它對應的順序號，我們用enumerate()函數做做看。

enumerate翻譯過來是枚舉、列舉的意思，所以說enumerate()函數用于對序列里的元素進行順序標注，返回(元素、索引)組成的迭代器。再舉個例子說明，對字符串進行標注，返回每個字母和其索引。

Python氣象數據處理與繪圖(2)：常用數據計算方法

對于氣象繪圖來講，第一步是對數據的處理，通過各類公式，或者統計方法將原始數據處理為目標數據。

按照氣象統計課程的內容，我給出了一些常用到的統計方法的對應函數：

在計算氣候態，區域平均時均要使用到求均值函數，對應NCL中的dim_average函數，在python中通常使用np.mean()函數

numpy.mean(a, axis, dtype)

假設a為[time,lat,lon]的數據，那么

需要特別注意的是，氣象數據中常有缺測，在NCL中，使用求均值函數會自動略過，而在python中，當任意一數與缺測(np.nan)計算的結果均為np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，結果為np.nan

因此，當數據存在缺測數據時，通常使用np.nanmean()函數，用法同上，此時[1,2,3,4，np.nan]的平均值為(1+2+3+4)/4 = 2.5

同樣的，求某數組最大最小值時也有np.nanmax(), np.nanmin()函數來補充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的計算函數也可以通過在前邊加‘nan’來使用。

另外，

也可以直接將a中缺失值全部填充為0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求數據標準化的函數dim_standardize()

其實也就是一行的事，根據需要指定維度即可。

皮爾遜相關系數：

相關可以說是氣象科研中最常用的方法之一了，numpy函數中的np.corrcoef(x, y)就可以實現相關計算。但是在這里我推薦scipy.stats中的函數來計算相關系數：

這個函數缺點和有點都很明顯，優點是可以直接返回相關系數R及其P值，這避免了我們進一步計算置信度。而缺點則是該函數只支持兩個一維數組的計算，也就是說當我們需要計算一個場和一個序列的相關時，我們需要循環來實現。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中為regcoef()函數)

同樣推薦Scipy庫中的stats.linregress(x,y)函數：

slop: 回歸斜率

intercept：回歸截距

r_value： 相關系數

p_value： P值

std_err： 估計標準誤差

直接可以輸出P值，同樣省去了做置信度檢驗的過程，遺憾的是仍需同相關系數一樣循環計算。

python編程中time模塊下的clock（）函數怎么用？print time.clock（）顯示的是1.3099e-06，看不懂

測試下就知道了

import time

time.clock()#第一次調用

time.sleep(1)

time.clock()#第二次調用

time.sleep(1)

time.clock()#第三次調用

time.sleep(2)

time.clock()#第四次調用

結果

3.6317464929201895e-06 這個是3.63..*10的負6次方單位秒

0.99971644440843743后面基本以這個為主了

1.9996628063063882

3.9996745396412114

這個時間看不懂嗎，你只要看小數點后1 2 位就可以了，就是執行的時間而已,單位都是秒

求一道Python題，是關于定義函數和身體指數的，謝謝各位大神啦！！！

按照題目要求編寫的Python程序如下

def calBMI(height,weight):

BMI=weight/(height*height)

if BMI18.5:

return [BMI,"過輕"]

elif BMI24:

return [BMI,"正常"]

elif BMI28:

return [BMI,"過重"]

else:

return [BMI,"肥胖"]

import re

s=input("請輸入你的身高(米)和體重(公斤)【逗號隔開】：")

s1=re.split(r'[,，]',s)

height=float(s1[0])

weight=float(s1[1])

name="李子健"

bmi=calBMI(height,weight)

print("{}的測算結果為：".format(name))

print("BMI:%.2f"%bmi[0])

print(bmi[1])

源代碼(注意源代碼的縮進)

網站標題：python檢測體溫函數 python體溫登記系統
網頁網址：http://m.kartarina.com/article28/dodspjp.html

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