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python分层函数 python阶乘函数

python 高阶函数有哪些

1、高阶函数

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变量可以指向函数,函数的参数可以接收变量,那么函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数称为高阶函数。

(1)把函数作为实参

(2)把函数作为返回值

2、系统的内置高阶函数

(1)map函数:接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并且把结果作为新的列表返回

(2)reduce函数:把一个函数作用到一个序列上,这个函数必须接收两个参数,reduce把结果和序列的下一个元素做累积计算

(3)filter函数:也接收一个函数和一个序列,和map函数不同的是,filter函数把传入的函数依次作用于每个元素,然后返回返回值是True的元素

(4)sorted函数:排序函数

把用户名按照首字母不区分大小写排序

(5)sorted()函数按照关键字排序

关键字:商品个数

(6)sorted()函数按照关键字排序,用键值来查找

(7)lambda匿名函数:有时候传参数时不需要显示自定义的函数,直接传入匿名函数更方便;冒号前面的x,y表示函数参数,匿名函数不需要担心函数名的冲突,匿名函数也是一个函数对象,可以把匿名函数赋值给一个变量,再利用变量来调用函数,匿名函数也可以作为返回值返回

3、高阶函数的应用:

(1)sorted函数:

(2)sorted函数默认是从小到大排序

4、装饰器

装饰器就是用来装饰函数的:想要增加原有函数的功能,但是不希望修改原有函数的定义,在代码运行期间动态增加功能的方式

(1)此装饰器的功能:计算函数的运行时间

import functools

@functools.wraps(f)   ##保留原有函数的属性

运行结果:

(2)此装饰器的功能:用户登录认证

运行结果:

(3)此装饰器的功能:认证用户的同时,显示用户的转账金额

import inspect

inspect.getcallargs()将传的参数封装为一个字典,字典的key值是形式参数,value值是实参

(4)此装饰器的功能:确保收到的每个参数都是整数,是整数就求和,否则抛出错误

(5)此装饰器的功能:给装饰器传参数,是整数和浮点数就求和

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如何用python编写一个求分段函数的值的程序

1、首先打开python的编辑器软件,编辑器的选择可以根据自己的喜好,之后准备好一个空白的python文件:

2、接着在空白的python文件上编写python程序,这里假设当x>1的时候,方程为根号下x加4,当x-1时,方程为5乘以x的平方加3。所以在程序的开始需要引入math库,方便计算平方和开方,之后在函数体重写好表达式就可以了,最后调用一下函数,将结果打印出来:

3、最后点击软件内的绿色箭头,运行程序,在下方可以看到最终计算的结果,以上就是python求分段函数的过程:

python两个变量的分段函数怎么打出来

jumpython分段函在python中可以进行不同函数的验算应用,同学们只需要好好地了解学习,就能够非常熟练的应用python中的各种功能。那今天让我们来看一看python如何去做一个分段函数呢?1.首先同学们需要打开python,想好去做分段函数的第一步,就是需要打开一个空白的编辑器,打开了空白的编辑器,同学们才能够更好地去进行操作。⒉.然后在空白的编辑器文件上编写程序,以x为未知数,进行各种操作之后,记得一定要方便计算平方和开方,在最后也要写好表达式,同学们一定要记录好结果。这样分段函数的程序就做好了,同学们可以利用这个程序进行简单的计算。3.之后同学们可以再打开这个程序,输入一些数字,最后在下面可以看到最终的结果。看到其中的过程就是分段函数计算的过程。在进行的过程中,只要操作没有问题,那么结果和过程就是没有问题的。本题目要求根据以下分段函数的定义,计算输入的x对应的y值,输出结果保留两位小数;如果输入的x是非数值型数据,输出'Input Error'。注意:使用math库输入格式:在一行中输入x的值。输出格式:按“f(x) = result”的格式输出,其中x与result都保留两位小数,注意'='两边有空格。如果输入的x是非数值型数据,输出:Input Error执行代码如下:try:import mathx=eval(input())if x0:print("f({:.2f}) = {:.2f}".format(x,math.log(x)+x**0.5))elif x=0:print("f(-{:.2f}) = 0.00".format(abs(x)))except NameError :print("Input Error")

5.9

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jumpython分段函

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jumpython分段函

在python中可以进行不同函数的验算应用,同学们只需要好好地了解学习,就能够非常熟练的应用python中的各种功能。那今天让我们来看一看python如何去做一个分段函数呢?

1.首先同学们需要打开python,想好去做分段函数的第一步,就是需要打开一个空白的编辑器,打开了空白的编辑器,同学们才能够更好地去进行操作。

⒉.然后在空白的编辑器文件上编写程序,以x为未知数,进行各种操作之后,记得一定要方便计算平方和开方,在最后也要写好表达式,同学们一定要记录好结果。这样分段函数的程序就做好了,同学们可以利用这个程序进行简单的计算。

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3.之后同学们可以再打开这个程序,输入一些数字,最后在下面可以看到最终的结果。看到其中的过程就是分段函数计算的过程。在进行的过程中,只要操作没有问题,那么结果和过程就是没有问题的。

本题目要求根据以下分段函数的定义,计算输入的x对应的y值,输出结果保留两位小数;如果输入的x是非数值型数据,输出'Input Error'。注意:使用math库

输入格式:

用Python 求f(x)的分段函数,为什么不能用f(x)

了解下什么是函数哈

你可以直接写

def f(x):

if x 5:

return x

if 1 x = 5:

return x + 1

if -3 x = 1:

return 0.5 * x + 1

return x - 1

# 以下为输入和调用

x = int(inpit())

res = f(x)

print(res)

Python 数据处理(二十八)—— MultiIndex 分层索引

本节将介绍使用多级索引(分层索引)和其他高级索引技巧

分层或多级次索引的存在是非常有意义的,因为它打开了复杂的数据分析和操作的大门,特别是处理高维数据

从本质上讲,它允许您在较低维度的数据结构包括 Series(1d) 和 DataFrame(2d) 中存储和操作任意维度的数据

在本节中,我们将展示分层索引的确切含义,以及如何结合前面介绍的所有 pandas 索引功能使用

在 0.24.0 版本之后, MultiIndex.label 重命名为 MultiIndex.codes 。 MultiIndex.set_labels 重命名为 MultiIndex.set_codes .

MultiIndex 对象是标准 Index 对象的分层模式,它通常在 pandas 对象中存储轴标签

你可以把 MultiIndex 看成一个元组数组,其中每个元组都是唯一的。 MultiIndex 有如下创建方式

当传递给 Index 构造函数一个元组列表时,它将尝试返回一个 MultiIndex 。

下面的示例演示了初始化 MultiIndex 的不同方法。

当你想要对两个可迭代对象中的每个元素进行两两配对时,可以使用 MultiIndex.from_product()

您也可以使用 MultiIndex.from_frame() 方法直接从 DataFrame 中构造一个 MultiIndex 。

为了方便起见,你可以直接将数组列表传递给 Series 或 DataFrame 的 index 参数来自动构造一个 MultiIndex

所有的 MultiIndex 构造函数都接受一个 name 参数,该参数存储索引级别的名称。如果没有设置,则值为 None

索引可以放在任何轴上,索引的层级也可以随你设置

这已经简化了较高层次的索引,使控制台的输出更容易看清。

注意 ,索引的显示方式可以通过 pandas.set_options() 中的 multi_sparse 选项来控制。

值得注意的是,将元组用作轴上的原子标签也是可以的

多索引之所以重要,是因为它允许您执行分组、选择和重塑操作,我们将在下面以及后续部分中描述这些操作

get_level_values() 方法能够返回特定级别的标签向量

分级索引的一个重要特性是,您可以通过标识数据中的子组的部分标签来选择数据

部分选择以一种完全类似于在常规 DataFrame 中选择列的方式,返回的结果会 "降低" 分层索引的级别

MultiIndex 会保留索引的所有已经定义了的级别,尽管它们实际上可能并没有被使用。

在对索引进行切片时,您可能会注意到这一点。例如

这样做的目的是为了避免重新计算级别,以提高切片的性能。如果你只想看某一级别,可以使用 get_level_values() 方法

可以使用 remove_unused_levels() 方法重构 MultiIndex

在具有 MultiIndex 的不同索引对象之间的操作会自动对齐

Series/DataFrames 的 reindex() 方法可以传入一个 MultiIndex ,甚至可以是一个元组列表或元组数组


文章名称:python分层函数 python阶乘函数
文章地址:http://cdxtjz.com/article/hppded.html

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