Python的函數(shù)都有哪些

【常見的內(nèi)置函數(shù)】

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1、enumerate(iterable,start=0)

是python的內(nèi)置函數(shù)，是枚舉、列舉的意思，對于一個可迭代的(iterable)/可遍歷的對象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個索引序列，利用它可以同時獲得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于將可迭代的對象作為參數(shù)，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。如果各個迭代器的元素個數(shù)不一致，則返回列表長度與最短的對象相同，利用*號操作符，可以將元組解壓為列表。

3、filter(function,iterable)

filter是將一個序列進行過濾，返回迭代器的對象，去除不滿足條件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用來判斷某一個變量或者是對象是不是屬于某種類型的一個函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實例，或者object是classinfo類的子類的一個實例，

返回True。如果object不是一個給定類型的的對象， 則返回結(jié)果總是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用來將字符串str當成有效的表達式來求值并返回計算結(jié)果，表達式解析參數(shù)expression并作為Python表達式進行求值(從技術(shù)上說是一個條件列表)，采用globals和locals字典作為全局和局部命名空間。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串當成一個模板，通過傳入的參數(shù)進行格式化，非常實用且強大。

2、連接字符串

常使用+連接兩個字符串。

3、if...else條件語句

Python條件語句是通過一條或多條語句的執(zhí)行結(jié)果(True或者False)來決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語句用來執(zhí)行需要判斷的情形。

4、for...in、while循環(huán)語句

循環(huán)語句就是遍歷一個序列，循環(huán)去執(zhí)行某個操作，Python中的循環(huán)語句有for和while。

5、import導入其他腳本的功能

有時需要使用另一個python文件中的腳本，這其實很簡單，就像使用import關鍵字導入任何模塊一樣。

68 個 Python 內(nèi)置函數(shù)詳解

內(nèi)置函數(shù)就是Python給你提供的，拿來直接用的函數(shù)，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個內(nèi)置函數(shù)，具體如下

本文將這68個內(nèi)置函數(shù)綜合整理為12大類，正在學習Python基礎的讀者一定不要錯過，建議收藏學習！

（1）列表和元組

（2）相關內(nèi)置函數(shù)

（3）字符串

frozenset 創(chuàng)建一個凍結(jié)的集合，凍結(jié)的集合不能進行添加和刪除操作。

語法：sorted(Iterable, key=函數(shù)(排序規(guī)則), reverse=False)

語法：fiter(function. Iterable)

function: 用來篩選的函數(shù). 在?lter中會自動的把iterable中的元素傳遞給function. 然后根據(jù)function返回的True或者False來判斷是否保留留此項數(shù)據(jù) , Iterable: 可迭代對象

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語法 : map(function, iterable)

可以對可迭代對象中的每一個元素進行映射. 分別去執(zhí)行 function

hash : 獲取到對象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時間 比較耗費內(nèi)存

Python內(nèi)置turtle海龜庫函數(shù)講解 4

一、海龜狀態(tài)函數(shù)

1、顯示海龜

showturtle()或st()

無參數(shù)直接調(diào)用

2、隱藏海龜

hideturtle()或ht()

無參數(shù)直接調(diào)用

3、返回海龜?shù)臓顟B(tài)（True或False）

isvisible()

無參數(shù)直接調(diào)用

二、外觀函數(shù)

1、改變海龜?shù)耐庑位蚍祷禺斍昂｝斝螤?/p>

shape(name)

默認的參數(shù)是："arrow", "turtle", "circle", "square", "triangle", "classic"。

2、設置海龜尺寸模式

resizemode(rmode)

參數(shù)：默認值（"auto", "user", "noresize"）

3、調(diào)整海龜?shù)拇笮』蚍祷禺斍按笮?shù)值

shapesize(wid,len,outline)或turtle.sieze(wid,len,outline)

參數(shù) wid 正數(shù) len 正數(shù) outline正數(shù)

4、設置或返回當前的剪切因子

shearfactor()

參數(shù): shear 實數(shù)

5、設置傾角

settiltangle(angle)

參數(shù)：angle角度和海龜朝向不同

6、設置海龜與朝向的夾角

tilt(angle)

pytorch 常用函數(shù)參數(shù)詳解

1、torch.cat(inputs, dim=0) - Tensor?

參考鏈接：

[Pytorch] 詳解 torch.cat()

Pytorch學習筆記(一)：torch.cat()模塊的詳解

函數(shù)作用：cat 是 concatnate 的意思：拼接，聯(lián)系在一起。在給定維度上對輸入的 Tensor 序列進行拼接操作。torch.cat 可以看作是 torch.split 和 torch.chunk 的反操作

參數(shù)：

inputs(sequence of Tensors)：可以是任意相同類型的 Tensor 的 python 序列

dim(int, optional)：defaults=0

dim=0: 按列進行拼接?

dim=1: 按行進行拼接

dim=-1: 如果行和列數(shù)都相同則按行進行拼接，否則按照行數(shù)或列數(shù)相等的維度進行拼接

假設 a 和 b 都是 Tensor，且 a 的維度為 [2, 3]，b 的維度為 [2, 4]，則

torch.cat((a, b), dim=1) 的維度為 [2, 7]

2、torch.nn.CrossEntropyLoss()

函數(shù)作用：CrossEntropy 是交叉熵的意思，故而 CrossEntropyLoss 的作用是計算交叉熵。CrossEntropyLoss 函數(shù)是將 torch.nn.Softmax 和 torch.nn.NLLLoss 兩個函數(shù)組合在一起使用，故而傳入的預測值不需要先進行 torch.nnSoftmax 操作。

參數(shù)：

input(N, C)：N 是 batch_size，C 則是類別數(shù)，即在定義模型輸出時，輸出節(jié)點個數(shù)要定義為 [N, C]。其中特別注意的是 target 的數(shù)據(jù)類型需要是浮點數(shù)，即 float32

target(N)：N 是 batch_size，故 target 需要是 1D 張量。其中特別注意的是 target 的數(shù)據(jù)類型需要是 long，即 int64

例子：

loss = nn.CrossEntropyLoss()

input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True, dtype=torch.float32)

target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)

output = loss(input, target)

output

輸出為：

tensor(1.6916, grad_fn=NllLossBackward)

當前標題：python各函數(shù)解析 定義函數(shù)python代碼和解析
文章源于：http://www.chinadenli.net/article48/hpgghp.html

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