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前言

一，输出格式控制

①多行输出

②不换行输出

③精度保留和对齐

Ⅰ.format

Ⅱ.f'{}'

Ⅲ.%

二，嵌套

①嵌套循环

Ⅰ.for

         Ⅱ.while

②嵌套列表，字典

三，列表与字符串

①添加元素

②切片访问与逆序,join

③count,find,index

④删除与替换

list

str

四，函数

①lambda

②复合函数

③可变长参数

④递归函数与迭代器

Ⅰ.递归

Ⅱ.yield

⑤eval

⑥assert

⑦zip,zip(*),*zip

Ⅰ、zip

Ⅱ、zip(*)

Ⅲ、*zip

五，文件读取和处理

①open

②with

③常用的处理

六，numpy

①数组的创建

②shape&reshape

③zeros&ones

④eye&diagonal

⑤比较运算

⑥切片和索引

⑦vectorize

七，曲线绘制

 八，字典

①元素的增加，删除，查找，修改

②keys&values

③items&for

九、is,==,copy

①is&==

②copy&deepcopy

结语

前言

        一个寒假没碰Python,难免会生疏。本文是作者综合了学校考试，平时笔记还有Educoder作业，以及网上相关资源提取出来的知识点的呈现，既帮助了本人复习，也希望对你有所帮助。记得一键三连哦~~

一，输出格式控制

①多行输出

六个单引号

print('''hello
wolrd''')
output:
hello
wolrd

②不换行输出

print('hello',end='---')#指定连接符，可为空
print('world',end='---')
print('!')
output:
hello---world---!

③精度保留和对齐

Ⅰ.format

>>> print('{:+.2f}'.format(3.1415))#带符号保留两位小数
+3.14
>>> print('{:%}'.format(0.1415))#以%形式保留
14.150000%

Ⅱ.f'{}'

username=input("What's your name?\n")#\n为换行符
print(f'Hello, {username.title()}！')
What's your name?
he
Hello, He！

Ⅲ.%

>>> print('%+.2f'%(12.3456))#带符号保留两位小数
+12.35
>>> print('%.2g'%(12.3456))#保留2位有效数字
12
print('%-8.2f'%(3.14159),end='')#左对齐占用八个
print('hello')
print('%8.2f'%(3.14159),end='')#右对齐
print('world')
3.14    hello
    3.14world

二，嵌套

①嵌套循环

Ⅰ.for

for i in s1:
   for j in s2:
      # do something 
   # do something else

Ⅱ.while

while expression1:
   while expression2:
      # do something
   # do something else

②嵌套列表，字典

l=[[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9,[10]]]
print(l[2][3])
print(l[2][3][0])
d={1:'a',2:'b',3:'c',4:{5:'f',6:{7:'g'}}}
print(d[4][6])
print(d[4][6][7])
[10]
10
{7: 'g'}
g

三，列表与字符串

列表与字符串有很多相似之处，故将其并在一起

①添加元素

l=[1,2,3]
l.append(4)
l.append('567')
l.append((8,9))#添加元组
l.extend('abc')#逐个添加
print(l)
s='qwer'
s+='tyui'
print(s)
[1, 2, 3, 4, '567', (8, 9), 'a', 'b', 'c']
qwertyui

②切片访问与逆序顺序,join

l=[1,2,3,4,5,6,7]
s='1234567'
print(l[0:7:1],s[0:7:1])#l[start:end:step],均可缺省,end取不到
print(l[6:0:-1],s[6:0:-1])#step小于0从右至左,start>end
print(l[::-1],s[::-1])#返回逆序
print(reversed(l),type(reversed(l)))#使用reversed不会返回列表，而是一个迭代器
#因此要进行数据转化。而字符串的要通过join来实现
print(reversed(s),type(reversed(s)))
print(list(reversed(l)),''.join(reversed(s)))#'连接符'.join(str/list)
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 1234567
[7, 6, 5, 4, 3, 2] 765432
[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] 7654321
<list_reverseiterator object at 0x0000018A71694EB8> <class 'list_reverseiterator'>
<reversed object at 0x0000018A71694EB8> <class 'reversed'>
[7, 6, 5, 4, 3, 2, 1] 7654321

reverse和reversed，sort和sorted

>>> l=[1,2,3,5,4]
>>> l.reverse()
>>> l
[4, 5, 3, 2, 1]
>>> list(reversed(l))
[1, 2, 3, 5, 4]
>>> l.sorted()
>>> l.sort()
>>> l
[1, 2, 3, 4, 5]

③count,find,index

>>> l=[1,2,3,4,1,1,2]
>>> l.count(1)
3
>>> l.index(1)#返回第一个1的index
0
>>> s='1234112'
>>> s.count('1')
3
>>> s.find('1')#返回第一个1的index
0

关于find和index的区别

>>> s='qwertyuiop'
>>> s.find('a')#当find中的字符段不在其中时，返回-1
-1
>>> s[-1]#值得注意的是，s[-1]是存在的，而find只会返回正向索引值
'p'
>>> l=[1,2,3,4]
>>> l.index(5)#而index与find不同，会报错
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#4>", line 1, in <module>
    l.index(5)
ValueError: 5 is not in list

④删除与替换

list

Ⅰ.del/pop

>>> l=[0,1,2,3,4]
>>> l.pop(0)#会返回被删去的值，且只能用索引进行操作，不支持切片
0
>>> l
[1, 2, 3, 4]
>>> del l[0:2]#支持切片
>>> l
[3, 4]

Ⅱ.remove

>>> l=[0,1,2,3,4,5,1,1,2]
>>> l.remove(1)#删除第一个1
>>> l
[0, 2, 3, 4, 5, 1, 1, 2]

如要删除所有的特定元素，可结合count和循环使用

⑤创建嵌套列表

>>> #创建3*4嵌套全0列表（初始化）
>>> l=[[0]*4 for i in range(3)]
>>> l
[[0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0], [0, 0, 0, 0]]

str

Ⅰ.strip

>>> s = '****abcd**efgh***-***'
>>> s=s.lstrip('*')#删除左边指定字符并重新赋值给s
>>> s
'abcd**efgh***-***'
>>> s=s.rstrip('*')#右边。若两边都要删除，可直接用strip()
>>> s
'abcd**efgh***-'

Ⅱ.replace

>>> s=s.replace('*','!')#replace(a,b),replace a with b
>>> s
'!!!!abcd!!efgh!!!-!!!'

Ⅲsplit

>>> s='1,2,3,4'
>>> s=s.split(',')#指定分隔符,返回一个列表
>>> s
['1', '2', '3', '4']

四，函数

①lambda

>>> f=lambda x,y:x*y+x+y  #变量名称，函数关系
>>> f(1,2)
5

②复合函数

from math import sin, cos
delX = 0.001
x = float(input())
def diff(f):#求f(x)的导数
    g=lambda x:(f(x+delX)-f(x-delX))/(2*delX)
    return g
print("%.2f"%(diff(sin)(x)))#f是指定的具体函数，返回其导函数的估计值，x为代入点
0
1.00
>>>

③可变长参数

def method(*args,**kwargs):
    print(args,type(args))#*args被解读为元组
    print(kwargs,type(kwargs))#**kargs被解读为字典
    for arg in args:
        print('arg:',arg)
    for kwarg in kwargs:#**参数一定出现在整个参数列表的最后
        print('%s:' %kwarg,kwargs[kwarg])
method(1,'one',a = 1,b = 'two')
(1, 'one') <class 'tuple'>
{'a': 1, 'b': 'two'} <class 'dict'>
arg: 1
arg: one
a: 1
b: two

④递归函数与迭代器

求解斐波那契数列

Ⅰ.递归

def fib(n):
    if n ==1:
        return 0
    elif n==2:
        return 1
    else:
        return fib(n-1)+fib(n-2)

Ⅱ.yield

理解：

'''在一个函数中添加了yield关键字之后，该函数在调用时会变成一个生
成器。通过使用next关键字可以使该生成器运行到第一个yield处停止。
再次使用next，使代码接着上次停止的地方运行至下一个yield（如果
没有则结束）。'''
def generator():
    print("debug 1")
    yield 1
    print("debug 2")
    yield 2
    print("debug 3")
    yield 3
G = generator()#如果不将generator()赋值给G调用，那么每次调用都会重新开始
print( next(G), "\n")
print( next(G), "\n")
print( next(G), "\n")
print(next(generator()))
'''
debug 1
1 

debug 2
2 

debug 3
3 

debug 1
1
'''

利用yield解决斐波那契数列

def fib():
    a = 0
    b = 1
    yield a       # 第一次的返回值
    yield b       # 第二次的返回值
    while True:
        a,b = b, a+b
        yield b   # 后面项的返回值
f = fib()
n = int(input())
for i in range(n):
    s=next(f)
print(s)

⑤eval

'''eval（expression)，eval（)函数用于执行一个字符串表达式，
并且返回该表达式的值。'''
s='x**2+y**2+x-y'
f=lambda x,y:eval（s)
print(f(1,2))#return 4

⑥assert

def  zero(s):
    a = int(s)
    assert a > 0,"a超出范围"   #这句的意思：如果a确实大于0，程序正常往下运行
    return a
print(zero(float(input())))
#但是如果a是小于0的，程序会抛出AssertionError错误，报错为参数内容“a超出范围”

⑦zip,zip(*),*zip

Ⅰ、zip

>>> l1=[0,1,2]
>>> l2=[1,2,3]
>>> l3=[2,3,4,5]
>>> z1=zip(l1,l2)
>>> z1 #返回一个对象，如同map,reversed
<zip object at 0x0000024DB4679408>
>>> list(z1)
[(0, 1), (1, 2), (2, 3)]
>>> z2=zip(l1,l3)
>>> list(z2)
[(0, 2), (1, 3), (2, 4)]#长度不一致以小的为标准


>>> d1={'1':1,'2':2,'3':3}
>>> z1=zip(d1)
>>> list(z1)
[('1',), ('2',), ('3',)]#返回keys

Ⅱ、zip(*)

>>> l1=[[1,2,3],[4,5,6]]#l1=[p1,p2],是一个压缩列表
>>> z1=zip(*l1)   #认为前面一个储存x的所有值，后面储存y的所有值
>>> list(z1)    #返回[（x,y）]
[(1, 4), (2, 5), (3, 6)]#解压缩

>>> l2=[['1','2','3'],[1,2,3]] #[[keys],[values]]
>>> z2=zip(*l2)
>>> dict(z2)
{'1': 1, '2': 2, '3': 3}

Ⅲ、*zip

>>> l1=[1,2,3]
>>> l2=[5,6,7]
>>> z1=*zip(l1,l2)
SyntaxError: can't use starred expression here
>>> *zip(l1,l2)
SyntaxError: can't use starred expression here
>>> zip(*zip(l1,l2))
<zip object at 0x0000028644AF66C8>
>>> print(*zip(l1,l2))
(1, 5) (2, 6) (3, 7)
#注：*不能单独使用，常用于函数的传参，此处print即为函数

五，文件读取和处理

①open

f=open('text.txt','w')
f.write('hello\n')#注意添加换行符
f.write('world')
f.close()#记得关闭文件

②with

with open('filepath','r') as f:
    for line in f:
#无需close,当语句在with缩进外时会自动关闭

③常用的处理

f=open('path','r').readlines()#返回列表，行数-1即为索引值
result=[0]*len(f)
for i in range(len(f)):#对每一行进行处理，一般为数据提取
    l=f[i].strip('\n').split()#去除换行符，得到一个列表
    reslut=l[0]#例如需要将文档第一列数据提取出来

六，numpy

参考pyhon之numpy详细教程

①数组的创建

>>> a=np.array([[1,2],[3,4]])#2×2
>>> print(a,type(a))
[[1 2]
 [3 4]] <class 'numpy.ndarray'>

②shape&reshape

>>> a.shape
(2, 2)
>>> b=a.reshape(1,4)
>>> b
array([[1, 2, 3, 4]])

③zeros&ones

>>> import numpy as np
>>> a=np.zeros((2,2))
>>> a
array([[0., 0.],
       [0., 0.]])
>>> b=np.zeros_like(a)#创建同型矩阵
>>> b
array([[0., 0.],
       [0., 0.]])
>>> c=np.ones_like(a)
>>> c
array([[1., 1.],
       [1., 1.]])

④eye&diagonal

>>> e=np.eye(3)#n阶单位方阵
>>> e
array([[1., 0., 0.],
       [0., 1., 0.],
       [0., 0., 1.]])
>>> d=np.diag((1,2,3))#创建对角矩阵
>>> d
array([[1, 0, 0],
       [0, 2, 0],
       [0, 0, 3]])

⑤比较运算

>>> import numpy as np
>>> a=np.arange(1,10).reshape(3,3)
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> a>5#返回bool矩阵
array([[False, False, False],
       [False, False,  True],
       [ True,  True,  True]])
>>> a[a>5]#根据bool矩阵，True对应的值
array([6, 7, 8, 9])

⑥切片和索引

>>> a=np.arange(10)
>>> b=a[2:7:2]#[start:end:step],不包括end
>>> b
array([2, 4, 6])
>>> a=np.arange(1,10).reshape(3,3)
>>> b=a[(0,1,2),(2,1,0)]#返回（0，2），（1，1），（2，0）为索引的值
>>> a
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6],
       [7, 8, 9]])
>>> b
array([3, 5, 7])

⑦vectorize

import numpy as np
f=lambda x:x**3+x**2+x+1
g=np.vectorize(f)#与map相似
a=np.array([1,2,3,4,5])
print(g(a),type(g(a)))#[  4  15  40  85 156] <class 'numpy.ndarray'>

关于otypes的说明

vectorize输出的数据类型是通过使用输入的第一个元素调用函数来确定的。通过指定otypes参数可以避免这种情况。以下为例，第一个数据为0，被认为是int,所以后面生成的都当作int，故需要指定otypes=[float]

大一python基础总结 大一python期末_sed

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#显示负号 
def f(x):
    if x<0 or x>=2:
        s=0
        return s
    elif 0<=x<1:
        s=x
        return s
    else:
        s=2-x
        return s
H=np.vectorize(f)
g=np.vectorize(f,otypes=[float])
x=np.linspace(-3,5,1000)
y=H(x)
z=g(x)
plt.subplot(1,2,1)
plt.plot(x,y,'b-',linewidth=1)
plt.title('未指定otypes')
plt.subplot(1,2,2)
plt.plot(x,z,'r-',linewidth=1)
plt.title('指定otypes=[float]')
plt.show()

⑧mean

>>> import numpy as np

>>>#array
>>> b=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>>> b
array([[1, 2, 3],
       [4, 5, 6]])
>>> np.mean(b)#返回整体均值
3.5
>>> np.mean(b,0)#0,1表示维度
array([2.5, 3.5, 4.5])
>>> np.mean(b,1)
array([2., 5.])

>>>#matrix
>>> a=np.mat([[1,2,3],[4,5,6]])#创建2*3矩阵
>>> a
matrix([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
>>> np.mean(a)
3.5
>>> np.mean(a,0)
matrix([[2.5, 3.5, 4.5]])
>>> np.mean(a,1)
matrix([[2.],
        [5.]])

七，曲线绘制

以三角函数和幂函数图形绘制来说明,参考python绘制初等函数

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei']#显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False#显示负号 
x = np.linspace(0,2*np.pi, 200) 
f1 = np.sin(x)
f2 = np.cos(x)
f3 = np.tan(x)
plt.subplot(1,2,1)#声明：在这张画布上有1*2个图，现在画第一个
plt.plot(x, f1,'-r',x,f2,'--g',x,f3,'b*')#直接传入数据就可,引号内为linestyle
plt.xlim(x.min() * 1.1, x.max() * 1.1)# limit x range
plt.ylim(-4, 4)  # limit y range
plt.legend([r'$y=sin(x)$',r'$y=cos(x)$',r'$y=tan(x)$'],loc='best')
plt.xlabel('x')#说明x,y轴
plt.ylabel('y')
plt.title('三角函数图像')#添加标题


plt.subplot(1,2,2)#画1*2的第二张图
x=np.linspace(-5,5,1000)
g1=1/x
g2=x
g3=x**2
plt.axis([-6,6,-10,10])#axis([xmin xmax ymin ymax])
plt.plot(x, g1,'r*',x,g2,'--g',x,g3,'b-')
plt.legend([r'$y=1/x$',r'$y=x$',r'$y=x^2$'],loc='best')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('幂函数图像')
plt.show()

大一python基础总结 大一python期末_sed_02

 八，字典

①元素的增加，删除，查找，修改

字典是无序的，不支持索引和切片

>>> d={'name':'zhangsan','age':18,'sex':'male'}
>>> d['city']='changsha'#增加
>>> d
{'name': 'zhangsan', 'age': 18, 'sex': 'male', 'city': 'changsha'}
>>> d['sex']#查找
'male'
>>> d['name']='lisi'#修改
>>> d['name']
'lisi'
>>> del d['name']#删除
>>> d
{'age': 18, 'sex': 'male', 'city': 'changsha'}
>>> d.pop('age')
18
>>> d#pop的用法：删除指定key,返回对应的value.与在list中的用法相同
{'sex': 'male', 'city': 'changsha'}

②keys&values

>>> d
{'age': 18, 'sex': 'male', 'city': 'changsha'}
>>> d.keys()
dict_keys(['age', 'sex', 'city'])
>>> d.values()
dict_values([18, 'male', 'changsha'])

③items&for

遍历一个字典

>>> d.items()#返回列表，键值对以元组形式存放
dict_items([('age', 18), ('sex', 'male'), ('city', 'changsha')])
>>> for i,j in d.items():
	print((i,j))

	
('age', 18)
('sex', 'male')
('city', 'changsha')

④按values排序

soted(d,key=),key 后面接自定排序规则

>>> d={'a':1,'b':4,'c':2,'d':3}
>>> d.items()
dict_items([('a', 1), ('b', 4), ('c', 2), ('d', 3)])
>>> d1=sorted(d.items(),key=lambda x:x[1]) #升序
>>> d1
[('a', 1), ('c', 2), ('d', 3), ('b', 4)]
>>> d2=sorted(d.items(),key=lambda x:x[1],reverse=True) #降序
>>> d2
[('b', 4), ('d', 3), ('c', 2), ('a', 1)]

九、is,==,copy

①is&==

is比较的是两个对象的地址值，也就是两个对象是否为同一个实例对象

==比较的是对象的值是否相等，其调用了对象的__eq__()方法。

l1=[1,2]
l2=l1
l3=list(l1)
print(id(l1),id(l2),id(l3))
>>> 2646623610248 2646623610248 2646625833928

f=lambda i,j,k:print(i==j,i==k)#这里命名两个函数方便判断
g=lambda i,j,k:print(i is j,i is k)
f(l1,l2,l3)
>>> True True
g(l1,l2,l3)
>>> True False

②copy&deepcopy

①浅拷贝，指的是重新分配一块内存，创建一个新的对象，但里面

的元素是原对象中各个子对象的引用。

②深拷贝，是指重新分配一块内存，创建一个新的对象，并且将原对象中的元素，

以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中。因此，新对象和原对象没

有任何关联。

import copy as c
l4=[[0,1],[2,3]]
l5=c.copy(l4)#浅拷贝
l6=c.deepcopy(l4)#深拷贝
f(l4,l5,l6) #三个对象的值的相等

>>>True True
g(l4,l5,16)
>>>False False 
print(id(l4),id(l5),id(l6))#三个的id都不相同
>>> 3085327296264 3085327296328 3085327296456

l4[0]=2
print(l4,l5,l6)#l5的输出与l6相同
>>> [2, [2, 3]] [[0, 1], [2, 3]] [[0, 1], [2, 3]]
l4[1][0]=4
print(l4,l5,l6)#l5的输出与l6不同
>>> [2, [4, 3]] [[0, 1], [4, 3]] [[0, 1], [2, 3]]

'''
总结一下：deepcopy后的l6若要改变只能直接对l6操作（l4,l6没有关联）
为什么l4[0]=2时l5不跟着变？  copy是对子对象的引用，shallow copy中的子list内部
发生改变，则shallow copy 的值也会改变
'''
再看一个例子
>>> import copy as c
>>> l1=[[1,2,[3,4]],5,6] #[1,2,[3,4]]是子list,其内部发生任何改变都会影响l2
>>> l2=c.copy(l1)    #但l1[0]=0 对l2无影响
>>> l1[1]=0
>>> l2
[[1, 2, [3, 4]], 5, 6] 
>>> l1[0][0]=0
>>> l2
[[0, 2, [3, 4]], 5, 6]
>>> l1[0][2]=0
>>> l2
[[0, 2, 0], 5, 6]

结语

        如果你坚持看到这，感谢你的认真和支持，祝愿你取得好成绩！