python编程常用技巧

python是一门很灵活的解释性语言,本人在阅读别人优秀代码时会遇到一些有意思的编程技巧,故写下来方便回顾。
本文将在这里长期更新

总结python知识点:python interview

巩固Numpy知识:101 NumPy Exercises for Data Analysis

python内置函数

  1. List Comprehensions

    一种简易的循环+创建list的方式,很常用。

  2. zip

    可快速的将两个向量中的对应元素合并成一个tuple。

  3. defaultdict

  4. (n,)与(n,1)区别:(n,1)可方便的进行broadcast。

  5. python使用分号

  6. operator.itemgetter

    定义一个获取对象哪些维的函数

  7. 字典的使用

    • item()

      • 返回一个列表对象
    • iteritems()

      • 返回一个迭代器
    • 如何将一个字典的value按照从小到大排列?

      • python
        classCount = defaultdict(lambda: 0)
        for vote in classList:
        classCount[vote] += 1
        sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),\
        key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
  8. 函数属性实现全局变量

    • def fuc1():
       #通过一个 ".",使用了fuc2的变量
       b = fuc2.a 
       print b
      
      def fuc2():
       #这里需要注意的是,在fuc2函数内部使用a,同样要进行域确定,即
       #fuc2.a,才能访问
       fuc2.a = 0
       fuc1()
      
      fuc2()  #打印的结果是 0
      
      #访问fuc2的变量
      
      print fuc2.a #打印的结果还是 0
      
      
      #当在外面进行值变化时,fuc2的变量改变了,从而实现了全局变量的效果
      
      fuc2.a = 2
      fuc1() #全局变量的实现,现在输出的结果是 2
  9. Python3中dict实现按key返回:

  10. @staticmethod 和@classmethod

    @classmethod 为类方法,只在类中运行不在实例中运行,可以通过实例调用或者类调用,第一个参数为类名。

    @staticmethod 为静态方法,只能用类名调用。

Numpy函数使用

  1. np.argmax:找到数组的指定axis的最大值下标

  2. np.random.randn:生成标准正态分布的随机数。

  3. np.linalg.norm :计算向量的二范数或者无穷范数等。

  4. np.nan_to_num :将NAN代替为0,无穷数代替为有限数。

  5. np.linspace、np.arange():创建等差数列

    np.logspace:创建等比数列

matplotlib使用

  1. 绘制标注

    • 所有的变量可以参考

    • 参考示例

    • import numpy as np
      import matplotlib.pyplot as plt
      
      fig = plt.figure()
      ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
      r = np.arange(0,1,0.001)
      theta = 2*2*np.pi*r
      line, = ax.plot(theta, r, color='#ee8d18', lw=3)
      
      ind = 800
      thisr, thistheta = r[ind], theta[ind]
      ax.plot([thistheta], [thisr], 'o')
      ax.annotate('a polar annotation',
               xy=(thistheta, thisr),  # theta, radius
               xytext=(0.05, 0.05),    # fraction, fraction
               textcoords='figure fraction',
               arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
               horizontalalignment='left',
               verticalalignment='bottom',
               )
      plt.show()
  2. plt.xticks(my_x_ticks)

    人为设置坐标轴

    x.set_xlim(0,100)

    人为设置坐标轴范围

  3. ax.set_xscale('log', basex=2)

    指定坐标轴方式,可为任意阶指数,参考

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