Python进阶——函数函数一、格式二、参数形参、实参默认参数关键参数（指定参数）非固定参数局部变量&全局变量函数传字典、列表的特殊现象三、常用内置函数模块模块导入自定义模块第三方开源模块包常用模块os模块sys模块time模块datetime模块random模块 函数一、格式def sayhi(): #函数名
print('hello,world')
sayhi() #调用def s
Python常用函数/方法记录一、 Python的random模块：导入模块：import random 1. random()方法：如上如可知该函数返回一个【0,1）(左闭右开)的一个随机的浮点数。若要控制范围为【min，max)可采用 min+(max-min)*random.random()如下所示，返回20~30之间的随机浮点数： 2. choice
Python常用函数/方法记录一、 Python的random模块：导入模块：import random1. random()方法：如上如可知该函数返回一个【0,1)(左闭右开)的一个随机的浮点数。若要控制范围为【min，max)可采用min+(max-min)*random.random()如下所示，返回20~30之间的随机浮点数：2. choice(seq)方法：该方法从序
一、函数的概念、定义函数、调用函数。定义函数的格式：def 函数名( ): 函数封装的代码 ……函数的调用： 通过 `函数名( )` 即可完成对函数的调用。练习：（1）同一个文件中定义函数和调用函数。 新建文件“welcome.py”，定义函数say_h
1.sys函数,自行百度;2.copy函数,和Java中的copy一样,有浅拷贝深拷贝两种,自行百度;3.偏函数 这个函数挺有意思的,python的骚操作,用不用都行；from functools import partial
# 定义一个测试函数
def testPartialFunction(a, b, c=1):
return a + b + c;
# 使用偏函数,此时定义了
函数函数，就是将一段代码封装到一个结构中，在需要执行该段代码的时候，直接调用该结构（函数）执行即可。此操作，实现了代码的复用。在 MySQL 中，函数有两种，分别为：系统函数和自定义函数。系统函数顾名思义，系统函数就是系统定义好的函数，在需要的时候，我们直接调用即可。任何函数都有返回值（对于空函数，我们就认为其返回值为空），而且在 MySQL 中任何有返回值的操作都是通过select来操作的，因此
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2023-09-07 20:12:28
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函数原型 def coalesce(numPartitions: Int, shuffle: Boolean = false)
(implicit ord: Ordering[T] = null): RDD[T] 返回一个新的RDD，且该RDD的分区个数等于numPartitions个数。如果shuffle设置为true，则会进行shuffle。 实例/**
* Us
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2023-05-23 13:25:26
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函数表示对输入参数值返回一个具有特定关系的值，MySQL提供了大量丰富的函数，在进行数据库管理以及数据的查询和操作时将会经常用到个种函数。通过对数据的处理，数据库功能变得更加强大，更加灵活得满足不同用户的需求。数学函数 1.绝对值函数ABS(X)、 2.返回圆周率函数PI()默认为小数点后六位、 3.平方根函数SQR
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2023-06-22 16:44:44
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（八）MySQL数据库-常用函数 数学函数ABS求绝对值RAND随机数ROUND四舍五入LOG对数运算SQRT求平方根MOD求余CEIL、CEILING向上取整FLOOR向下取整SIGN获取正负POW、POWER幂运算BIN求二进制CONV进制转换聚集函数AVG平均数COUNT统计行数MAX最大值MIN最小值SUM求和字符串函数CONCAT参数连接为字符串CONCAT_WS参数连接为字符串（加分
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2023-08-30 11:26:53
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1、随机抽样 > a <- 1:10 > sample(a,5) [1] 9 4 5 10 6 > sample(a,5,replace = T) [1] 10 7 5 3 4 > sample(a,5,replace = T) ## 有放回抽样 [1] 5 9 5 1 3 > b <- LETTE
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2021-04-15 22:24:00
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本节来学习pyspark.sql.Column。博客中代码基于spark 2.4.4版本。不同版本函数会有不同，详细请参考官方文档。博客案例中用到的数据可以点击此处下载（提取码：2bd5）from pyspark.sql import SparkSessionspark = SparkSession.Builder().master('local').appName('sparksqlColumn
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2023-08-10 13:13:15
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torch.nn.functional.grid_sample首先我们看pytorch文档中给出的描述：torch.nn.functional.grid_sample(input, grid, mode=‘bilinear’, padding_mode=‘zeros’, align_corners=None)Given an input and a flow-field grid, compute
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2023-07-24 07:56:29
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目录1 定义UDF函数 1.1 返回值是数组类型的UDF定义1.2 返回字典类型的UDF定义2 窗口函数1 定义UDF函数目前python仅支持UDF两种定义方式：1. sparksession.udf.register()注册的UDF可以用于DSL和SQL返回值用于DSL风格，传参内给的名字用于SQL风格  
七、RDD的重要函数一、基本函数map 函数：
map(f:T=>U) : RDD[T]=>RDD[U]，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为另一个RDD。flatMap 函数：
flatMap(f:T=>Seq[U]) : RDD[T]=>RDD[U])，表示将 RDD 经由某一函数 f 后，转变为一个新的 RDD，但是与 map 不同，RDD 中的每
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2023-05-23 10:10:22
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# Python 中 sample 函数的使用及其重复性分析
在 Python 中，`random.sample()` 函数用于从一个给定的序列中随机抽取指定数量的元素。对于初学者来说，可能会对这个函数是否会进行重复采样产生疑问。本篇文章将详细介绍实现这个功能的流程，并通过代码示例和相关说明帮助小白理解该过程。
## 任务流程
在开始之前，我们先建立一个简单的流程图，帮助理解整个过程。我们可
Pandas是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。
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2022-06-02 12:06:18
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一、常用统计函数• max(x) 返回向量x中最大的元素
• min(x) 返回向量x中最小的元素
• which.max(x) 返回向量x中最大元素的下标
• which.min(x) 返回向量x中最小元素的下标
• mean(x) 计算样本(向量)x的均值
• median(x) 计算样本(向量)x的中位数
• mad(x) 计算中位绝对离差
• var(x) 计算样本(向量)x的方差
•
# Python 命名规范 - 示例包和示例模块
## 1. 引言
在Python开发中，良好的命名规范对于代码的可读性和可维护性非常重要。本文将教会你如何实现“python 命名规范 sample_package sample_module”的示例包和示例模块。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
gantt
title Python命名规范示例包与示例模块
s
原创
2023-09-09 03:59:36
21阅读
# 如何实现随机采样 Python 数组
对于刚入行的开发者来说，理解如何进行随机采样可能是一个挑战。这篇文章将逐步引导你实现“random sample python array”的功能。我们将从整体流程开始，逐步深入每一部分，并提供必要的代码示例和说明。
## 流程概述
首先，让我们概述一下实现这个功能的步骤：
| 步骤 | 描述
package sparkcoreimport org.apache.spark.rdd.RDDimport org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}object Demo05Sample { def main(args: Array[String]): ...
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2021-08-31 16:29:00
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