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python抛点函数,python画抛物线函数

python round函数用法

round函数python:

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这个函数相当于调去里面的一个函数,有一个数组,从中里面调取一个数据。简单的说,round是使用四舍五入对小数进行位数控制的函数,round(a,b),a参数是小数,b是小数点后保留的位数。实际使用需要考虑的python2和python3版本的差异与小数精度的问题。

ound函数的使用用法

根据Excel的帮助得知,round函数就是返回一个数值,该数值是按照指定的小数位数进行四舍五入运算的结果。

round函数的语法是:ROUND(number,num_digits),即:Round(数值,保留的小数位数)

Number:需要进行四舍五入的数字。

Num_digits:指定的位数,按此位数进行四舍五入。

其中,如果num_digits大于0,则四舍五入到指定的小数位。

如果num_digits等于0,则四舍五入到最接近的整数。

如果num_digits小于0,则在小数点左侧进行四舍五入。

python 8个常用内置函数解说

8个超好用内置函数set(),eval(),sorted(),reversed(),map(),reduce(),filter(),enumerate()

python中有许多内置函数,不像print那么广为人知,但它们却异常的强大,用好了可以大大提高代码效率。

这次来梳理下8个好用的python内置函数

1、set()

当需要对一个列表进行去重操作的时候,set()函数就派上用场了。

用于创建一个集合,集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后,还能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器,输入字符串公式,直接产生结果。用eval()来做就很简单:eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式,并且执行。

3、sorted()在处理数据过程中,我们经常会用到排序操作,比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ,它可以对任何可迭代对象进行排序,并返回列表。对列表升序操作:

对元组倒序操作:

使用参数:key,根据自定义规则,按字符串长度来排序:

根据自定义规则,对元组构成的列表进行排序:

4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作,reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列,将序列里的元素反转,并最终返回迭代器。

5、map()做文本处理的时候,假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。

map()会根据提供的函数,对指定的序列做映射,最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍,最终返回给你加工好的序列。举个例子,对列表里的每个数字作平方处理:

6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理,用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘,该怎么做呢?这时候用到reduce()函数。

reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作,生成的结果再和第三个元素进行函数操作,以此类推,最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子,将字母连接成字符串。

你可能已经注意到,reduce()函数在python3里已经不再是内置函数,而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲,是因为它太重要了。

7、filter()一些数字组成的列表,要把其中偶数去掉,该怎么做呢?

filter()函数轻松完成了任务,它用于过滤序列,过滤掉不符合条件的元素,返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似,都是将序列里的每个元素映射到函数,最终返回结果。我们再试试,如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。

8、enumerate()这样一个场景,同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号,我们用enumerate()函数做做看。

enumerate翻译过来是枚举、列举的意思,所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注,返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明,对字符串进行标注,返回每个字母和其索引。

最全Python函数知识点,斯坦福教授耗时一月整理!

举例2:

运行结果:

运行结果:

定义:

调用:

我们经常在看别人的代码中,经常出现def(*args, **kwargs)这样的表现形式:

外部变量被改(x由100改为101):

内部变量外部也可用:

统计程序中的变量,返回的是个字典

结果:

lambda版本写法:

结果:

举例:

1-简单的Python程序-模拟抛硬币

我们这次的任务是利用Python来模拟抛硬币的情况,并且记录正面朝上占所有试验中的比率,大家是不是想起了课堂中提到过的蒲丰,皮尔逊等人做的试验?当然,我们现在已经不再需要再去扔几千次,几万次硬币了;Python为我们提供了一个相当便捷的解决方案。Python 的randint(0,1)函数可以等概率,随机地返回0与1两个数,我们可以将返回的数值0记为硬币的反面,1记为硬币的正面,所以问题就转换成了:统计大量重复试验中,结果为1占总试验次数的比例。

简单地画一个流程图,希望有助于大家理解。

*流程图是网上使用ProcessOn画的,一个免费的在线流程图绘制平台,简单容易上手,强烈安利给大家~

废话不多说,上图:

可以看见,随着硬币投掷次数的增加,正面朝上的几率逐渐稳定在0.5,这就是我们在课堂上讲过的内容:在重复试验中,我们可以使用频率的稳定值作为事件发生的概率。

怎么样,是不是学到了一招?

在这个程序的基础上,我相信大家有能力进行进一步地延伸与发散。

大家可以尝试着去完成这样三个问题:

1,比较一下当投掷次数为100次,1000次与10000次的图像差别(提示:为了使区别更加显著,大家可以尝试将X轴使用对数坐标表示)

好的,就先写到这里,感觉有意思的话点个赞再走呗~

Python哈希函数什么情况下抛出异常

抛出异常是停止运行这个函数中的代码。

哈希算法将一个不定长的输入,通过散列函数变换成一个定长的输出,即散列值。是一种信息摘要算法。对象的hash值比原对象拥有更低的内存复杂度。

它不同于加密。哈希是将目标文本转换成具有相同长度的,不可逆的杂凑字符串,而加密则是将文本转换为具有相同长度的,可逆的密文。哈希算法是不可逆的,只能由输入产生输出,不能由输出产生输入。而加密则是可逆的。即可以从输入产生输出,也可以反过来从输出推出输入。


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