京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
Python中你应该知道的一些内置函数
python内置了一些非常巧妙而且强大的内置函数,对初学者来说,一般不怎么用到,我也是用了一段时间python之后才发现,哇还有这么好的函数,这个函数都是经典的而且经过严格测试的,可以一下子省了你原来很多事情,代码不仅简洁易读了很多,而且不用自己去闭门造车.既方便了自己又减少了bug。
一、sorted()
1)对于一个列表排序
sorted([100, 98, 102, 1, 40])
>>>[1, 40, 98, 100, 102]
2)通过key参数/函数
比如一个长列表里面嵌套了很多字典元素,我们要按照每个元素的长度大小排序
L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]
new_line=sorted(L,key=lambda x:len(x))
print(new_line)
>>>[{1: 9}, {1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}]
3)对由tuple组成的List排序
比如下面是学生里面的年龄的一个list
students = [('wang', 'A', 15), ('li', 'B', 12), ('zhang', 'B', 10)]
print(sorted(students, key=lambda student : student[2]))
>>>[('zhang', 'B', 10), ('li', 'B', 12), ('wang', 'A', 15)]
4)用cmp函数排序
students = [('wang', 'A', 15), ('li', 'B', 12), ('zhang', 'B', 10)]
print(sorted(students, cmp=lambda x,y : cmp(x[0], y[0])) )
>>>[('li', 'B', 12), ('wang', 'A', 15), ('zhang', 'B', 10)]
其实对于python的排序要仔细讲,需要一整篇幅讲它的排序算法,内容非常多,感兴趣的可以去看一下源码,看它是如何设计的,这里只是先点一下.
二、map()
map可以根据提供的函数对指定序列做映射,它接受一个函数f和一个list,并通过把函数f以此作用在list上的每个元素,然后返回一个新的list,map函数的入参也可以是多个.注意这个函数一定要有返回值(值值值重要的说三遍)。
不然就会返回新的list 类似[None, None, None, None, None, None, None, None, None]
适合的场景是对列表里面的一些元素需要重复的操作,用map就可以轻松搞定.
三、enumerate()
Python中,迭代永远是取出元素本身,而非元素的索引,有的时候我们需要知道元素的索引比如在一个很长的列表里面是一些网站名,我们希望在打印的时候,也能列出索引。若没有这个函数,我们需要在加一个变量,在循环打印的时候让这个计数变量递增,现在有了enumerate,就不用这么麻烦了,直接搞定.
四、zip()
zip函数接受任意多个(包括0个和1个)序列作为参数,返回一个tuple列表
这个函数特别是在构建字典序列的时候非常方便 (这招非常巧妙,大家可以仔细揣摩)
五、filter()
filter函数接受一个函数f和一个list,这个函数f的作用是对每个元素进行判断,返回True或者False,这样可以过滤掉一些不符合条件的元素,然后返回符合条件的list.
特别是在处理文件的时候,需要把一些空格,回车和空字符去掉
六、reduce()
reduce函数的用法和map很类似,也是一个函数f和一个list,但是函数的入口参数一定要是两个,reduce也是对每个元素进行反复调用,最后返回最终的值,而map是返回一个list
注意:在python3里面reduce已经从全局函数里面移除了,需要用的话要from functools import reduce
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型搭建中,“最后一层是否添加激活函数”是新手常困惑的关键问题——有人照搬中间层的ReLU激活,导致回归任务输出异 ...
2025-12-05在机器学习落地过程中,“模型准确率高但不可解释”“面对数据噪声就失效”是两大核心痛点——金融风控模型若无法解释决策依据, ...
2025-12-05在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的能力模型中,“指标计算”是基础技能,而“指标体系搭建”则是区分新手与资深分析 ...
2025-12-05在回归分析的结果解读中,R方(决定系数)是衡量模型拟合效果的核心指标——它代表因变量的变异中能被自变量解释的比例,取值通 ...
2025-12-04在城市规划、物流配送、文旅分析等场景中,经纬度热力图是解读空间数据的核心工具——它能将零散的GPS坐标(如外卖订单地址、景 ...
2025-12-04在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的指标体系中,“通用指标”与“场景指标”并非相互割裂的两个部分,而是支撑业务分 ...
2025-12-04每到“双十一”,电商平台的销售额会迎来爆发式增长;每逢冬季,北方的天然气消耗量会显著上升;每月的10号左右,工资发放会带动 ...
2025-12-03随着数字化转型的深入,企业面临的数据量呈指数级增长——电商的用户行为日志、物联网的传感器数据、社交平台的图文视频等,这些 ...
2025-12-03在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工作体系中,“指标”是贯穿始终的核心载体——从“销售额环比增长15%”的业务结论 ...
2025-12-03在神经网络训练中,损失函数的数值变化常被视为模型训练效果的“核心仪表盘”——初学者盯着屏幕上不断下降的损失值满心欢喜,却 ...
2025-12-02在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,“用部分数据推断整体情况”是高频需求——从10万条订单样本中判断全 ...
2025-12-02在数据预处理的纲量统一环节,标准化是消除量纲影响的核心手段——它将不同量级的特征(如“用户年龄”“消费金额”)转化为同一 ...
2025-12-02在数据驱动决策成为企业核心竞争力的今天,A/B测试已从“可选优化工具”升级为“必选验证体系”。它通过控制变量法构建“平行实 ...
2025-12-01在时间序列预测任务中,LSTM(长短期记忆网络)凭借对时序依赖关系的捕捉能力成为主流模型。但很多开发者在实操中会遇到困惑:用 ...
2025-12-01引言:数据时代的“透视镜”与“掘金者” 在数字经济浪潮下,数据已成为企业决策的核心资产,而CDA数据分析师正是挖掘数据价值的 ...
2025-12-01数据分析师的日常,常始于一堆“毫无章法”的数据点:电商后台导出的零散订单记录、APP埋点收集的无序用户行为日志、传感器实时 ...
2025-11-28在MySQL数据库运维中,“query end”是查询执行生命周期的收尾阶段,理论上耗时极短——主要完成结果集封装、资源释放、事务状态 ...
2025-11-28在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的工具包中,透视分析方法是处理表结构数据的“瑞士军刀”——无需复杂代码,仅通过 ...
2025-11-28在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27