這篇文章主要為大家展示了“python3有什么用”,內容簡而易懂,條理清晰,希望能夠幫助大家解決疑惑,下面讓小編帶領大家一起研究并學習一下“python3有什么用”這篇文章吧。
創新互聯于2013年成立,先為徐州等服務建站,徐州等地企業,進行企業商務咨詢服務。為徐州企業網站制作PC+手機+微官網三網同步一站式服務解決您的所有建站問題。python3自定義算法排序
sorted(a1, key = functools.cmp_to_key(cmp))
a1是待排序list,cmp為排序函數
Numpy
A = np.vstack([x,np.ones(len(x))]).T A為x參數矩陣,vstack是添加一列1作為偏置項
a,b = np.linalg.lstsq(A,y)[0] A為參數矩陣,y是x對應的值,函數的作用是用最小二乘法擬合出k和b
a=[1,2,3] b=[4,5,6]
a.append(b)
a=[1,2,3,[4,5,6]]
a.extend(b)
a=[1,2,3,4,5,6]
size用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])
number=X.size # 計算 X 中所有元素的個數
X_row=np.size(X,0) #計算 X 一行元素的個數
X_col=np.size(X,1) #計算 X 一列元素的個數
print("number:",number)
print("X_row:",X_row)
print("X_col:",X_col)
number: 12
X_row: 3
X_col: 4
shape的用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])
X_dim=X.shape # 以元組形式,返回數組的維數
print("X_dim:",X_dim)
print(X.shape[0]) # 輸出行的個數
print(X.shape[1]) #輸出列的個數
X_dim: (3, 4)
3
4
len的用法
import numpy as np
X=np.array([[1,2,3,4],
[5,6,7,8],
[9,10,11,12]])
length=len(X) #返回對象的長度 不是元素的個數
print("length of X:",length)
length of X: 3
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