python點乘函數,python累乘函數

python有多少內置函數

Python內置函數有很多，為大家推薦5個神仙級的內置函數：

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(1)Lambda函數

用于創建匿名函數，即沒有名稱的函數。它只是一個表達式，函數體比def簡單很多。當我們需要創建一個函數來執行單個操作并且可以在一行中編寫時，就可以用到匿名函數了。

Lamdba的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。

利用Lamdba函數，往往可以將代碼簡化許多。

(2)Map函數

會將一個函數映射到一個輸入列表的所有元素上，比如我們先創建了一個函數來返回一個大寫的輸入單詞，然后將此函數應有到列表colors中的所有元素。

我們還可以使用匿名函數lamdba來配合map函數，這樣可以更加精簡。

(3)Reduce函數

當需要對一個列表進行一些計算并返回結果時，reduce()是個非常有用的函數。舉個例子，當需要計算一個整數列表所有元素的乘積時，即可使用reduce函數實現。

它與函數的最大的區別就是，reduce()里的映射函數(function)接收兩個參數，而map接收一個參數。

(4)enumerate函數

用于將一個可遍歷的數據對象(如列表、元組或字符串)組合為一個索引序列，同時列出數據和數據下標，一般用在for循環當中。

它的兩個參數，一個是序列、迭代器或其他支持迭代對象;另一個是下標起始位置，默認情況從0開始，也可以自定義計數器的起始編號。

(5)Zip函數

用于將可迭代的對象作為參數，將對象中對應的元素打包成一個個元組，然后返回由這些元組組成的列表

當我們使用zip()函數時，如果各個迭代器的元素個數不一致，則返回列表長度與最短的對象相同。

python中稀疏矩陣的怎么用numpy處理

NumPy是一個關于矩陣運算的庫，熟悉Matlab的都應該清楚，這個庫就是讓python能夠進行矩陣話的操作，而不用去寫循環操作。

下面對numpy中的操作進行總結。

numpy包含兩種基本的數據類型：數組和矩陣。

數組(Arrays)

from numpy import * a1=array([1,1,1]) #定義一個數組 a2=array([2,2,2]) a1+a2 #對于元素相加array([3, 3, 3]) a1*2 #乘一個數array([2, 2, 2])## a1=array([1,2,3]) a1

array([1, 2, 3]) a1**3 #表示對數組中的每個數做平方array([ 1, 8, 27])##取值，注意的是它是以0為開始坐標，不matlab不同 a1[1]2##定義多維數組 a3=array([[1,2,3],[4,5,6]]) a3

array([[1, 2, 3],

[4, 5, 6]]) a3[0] #取出第一行的數據array([1, 2, 3]) a3[0,0] #第一行第一個數據1 a3[0][0] #也可用這種方式1##數組點乘，相當于matlab點乘操作 a1=array([1,2,3]) a2=array([4,5,6]) a1*a2

array([ 4, 10, 18])12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334

Numpy有許多的創建數組的函數：

import numpy as np

a = np.zeros((2,2)) # Create an array of all zerosprint a # Prints "[[ 0. 0.]

# [ 0. 0.]]"b = np.ones((1,2)) # Create an array of all onesprint b # Prints "[[ 1. 1.]]"c = np.full((2,2), 7) # Create a constant arrayprint c # Prints "[[ 7. 7.]

# [ 7. 7.]]"d = np.eye(2) # Create a 2x2 identity matrixprint d # Prints "[[ 1. 0.]

# [ 0. 1.]]"e = np.random.random((2,2)) # Create an array filled with random valuesprint e # Might print "[[ 0.91940167 0.08143941]

# [ 0.68744134 0.87236687]]"1234567891011121314151617181920

數組索引(Array indexing)

矩陣

矩陣的操作與Matlab語言有很多的相關性。

#創建矩陣

m=mat([1,2,3])

m

matrix([[1, 2, 3]])

#取值

m[0] #取一行

matrix([[1, 2, 3]])

m[0,1] #第一行，第2個數據2 m[0][1] #注意不能像數組那樣取值了

Traceback (most recent call last):

File "stdin", line 1, in module

File "/usr/lib64/python2.7/site-packages/numpy/matrixlib/defmatrix.py", line 305, in __getitem__

out = N.ndarray.__getitem__(self, index)

IndexError: index 1 is out of bounds for axis 0 with size 1#將Python的列表轉換成NumPy的矩陣

list=[1,2,3]

mat(list)

matrix([[1, 2, 3]])

#矩陣相乘

m1=mat([1,2,3]) #1行3列

m2=mat([4,5,6])

m1*m2.T #注意左列與右行相等 m2.T為轉置操作

matrix([[32]])

multiply(m1,m2) #執行點乘操作，要使用函數，特別注意

matrix([[ 4, 10, 18]])

#排序

m=mat([[2,5,1],[4,6,2]]) #創建2行3列矩陣

m

matrix([[2, 5, 1],

[4, 6, 2]])

m.sort() #對每一行進行排序

m

matrix([[1, 2, 5],

[2, 4, 6]])

m.shape #獲得矩陣的行列數

(2, 3)

m.shape[0] #獲得矩陣的行數2 m.shape[1] #獲得矩陣的列數3#索引取值

m[1,:] #取得第一行的所有元素

matrix([[2, 4, 6]])

m[1,0:1] #第一行第0個元素，注意左閉右開

matrix([[2]])

m[1,0:3]

matrix([[2, 4, 6]])

m[1,0:2]

matrix([[2, 4]])1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556

擴展矩陣函數tile()

例如，要計算[0,0,0]到一個多維矩陣中每個點的距離，則要將[0,0,0]進行擴展。

tile(inX, (i,j)) ;i是擴展個數，j是擴展長度

實例如下：

x=mat([0,0,0])

x

matrix([[0, 0, 0]])

tile(x,(3,1)) #即將x擴展3個，j=1,表示其列數不變

matrix([[0, 0, 0],

[0, 0, 0],

[0, 0, 0]])

tile(x,(2,2)) #x擴展2次，j=2,橫向擴展

matrix([[0, 0, 0, 0, 0, 0],

[0, 0, 0, 0, 0, 0]])1234567891011121314

python編寫計算兩個數的乘積函數,利用這個函數求從鍵盤輸入的三個數的乘積

import?math

def?multi(a,b):

return?a*b

if?__name__=="__main__":

a,b,c=map(int,input().split())?#一行輸入用空格分割

print(multi(multi(a,b),c))

求問如何在python中實現矩陣的點乘緋yth

python3.5引入了一個新的語法@來表示矩陣乘法，但標準庫內并沒有使用它的地方，numpy中可以使用。

python基礎-math模塊常用的函數

import math

r=math.floor(3.2) #向下取整

print(r)

r=math.ceil(4.5) #向上取整

print(r)

r=abs(-2)

r=round(4.5) #四舍五入

r=math.pow(3,2) #冪運算

r=math.sqrt(25) #開平方

其中 函數fabs和abs的區別：函數fabs的作用是求浮點數x的絕對值；函數abs的作用是求x的絕對值。fabs函數原型：double fabs(double x)；abs函數原型：int fabs(int x)。fabs函數參數：參數x是一個浮點數；abs函數參數：參數x是一個整數

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（）

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。

網頁標題：python點乘函數,python累乘函數
本文URL：http://m.kartarina.com/article48/hscoep.html

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