Python 基本函式應用

1、使用int() 獲得數值輸入

使用函式input()時，python將使用者的輸入解讀為字串，例如

age=input("how old are you ")

>>21
age>>21#字串21

age=input("how old are you?")

age=int(age)
>>18
age>>18#數字18

list() 方法用於將元組轉換為列表。

注意：元組與列表是非常類似的，區別在於元組的元素值不能修改，元組是放在括號中，列表是放於方括號中。 

list(tup)#tup是元組

np.hstack將引數元組的元素陣列按水平方向進行疊加，行與行拼在一起

import numpy as np

arr1 = np.array([[1,3], [2,4] ])
arr2 = np.array([[1,4], [2,6] ])
res = np.hstack((arr1, arr2))
print (res)
#輸出[[1 3 1 4]
[2 4 2 6]]

import numpy as np

arr1 = [1,2,3]
arr2 = [4,5]
arr3 = [6,7]
arr = np.hstack((arr1, arr2,arr3)) 
print (arr)  
#輸出[1 2 3 4 5 6 7]

import numpy

from sklearn.preprocessing import standardscaler
x_std=standardscaler.fit_transform(x)
cov_mat = np.cov(x_std.t)#x_std為預處理過的資料集

y = x_std.dot(matrix_w)#x_std與matrix_w均為矩陣

cov_mat = np.cov(x_std.t)

eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)#計算特徵值和特徵向量
print('eigenvectors \n%s' %eig_vecs)#特徵向量
print('\neigenvalues \n%s' %eig_vals)#特徵值

sorted(data, key=lambda _: _[0])，若資料是列表或元組裡的資料仍是列表與元組，那麼在對內進行排序時需要指定排序的基準元素是哪個

例：key=lambda _: _[0]指以元組內各列表的第乙個為準進行排序

>>>data = ([1, 4, 3], [3, 2, 5], [5, 1, 2], [4, 3, 1], [2, 5, 3])

>>>sorted(data, key=lambda _: _[0])
[[1, 4, 3], [2, 5, 3], [3, 2, 5], [4, 3, 1], [5, 1, 2]]
>>>sorted(data, key=lambda _: _[1])
[[5, 1, 2], [3, 2, 5], [4, 3, 1], [1, 4, 3], [2, 5, 3]]
>>>sorted(data, key=lambda _: _[2])
[[4, 3, 1], [5, 1, 2], [1, 4, 3], [2, 5, 3], [3, 2, 5]]

import time

time.sleep(3)#睡眠的意思，暫停3秒執行下方的**

start_time = time.time()#獲取**執行到這裡的時間

9、python的引數有預設引數、可變引數和關鍵字引數等

*args是可變引數，args接收的是乙個tuple(元組)，**kw是關鍵字引數，kw接收的是乙個dict(字典)

10、index_col(0):指定讀入資料的第一列為索引，index_col(1)：指定資料的第二列為索引

11、dropna.(thresh=n,axis=1)

thresh=n，保留至少有 n 個非 na 數的行, 

dropna 在使用 axis 時，預設 axis=0 表示按行，只要行有nan就去除此行,     

axis=1 表示按列，只要列有nan就去除此列

12、print(loans_2007.iloc[0])#列印資料loans_2007的第一行

print("該資料共有列",loans_2007.shape[1])#列印出該資料共有多少個列

print("該資料共有行",loans_2007.shape[0])#列印出該資料共有多少個行

print(loans_2007['loan_status'].value_counts())#統計資料中，列loan_status中各種屬性值出現的次數

13、loans_2007 = pd.read_csv('loanstats3a.csv', skiprows=1)#skiprows=1把第資料的二行當做表頭的各列名（屬性名）

14、orig_columns = loans_2007.columns#展現出所有的列，即資料的特證名

15、pandas裡的unique()函式與nunique()函式的區別

不同點：

unique()函式是以陣列形式返回列的所有唯一值。

nunique()函式則是返回所有唯一值的個數。

16、np.zeros(),np.ones()

生成n維零矩陣，n維一矩陣

np.zeros((3,2))

>>>
array[[0,0],
[0,0]
[0,0]]

生成指定間隔的一列數字

18、np.random.randn()

rand函式根據給定維度生成[0,1)之間的資料，包含0，不包含1，返回值為指定維度的array

np.random.rand(4,2)

>>>
array([[ 0.02173903,  0.44376568],
[ 0.25309942,  0.85259262],
[ 0.56465709,  0.95135013],
[ 0.14145746,  0.55389458]])

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