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实践案例:Python22个构造函数法-助力数据挖掘与分析

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如果你经常用python做一些小的项目玩,或者用python做一些爬虫,又或者你去一些网站刷题,那幺必将面对一个问题——写函数。

 

“写函数”也就是自己写一个算法,用来实现一些功能。比如最简单的给电脑两个参数,让他计算这两个参数的关系。

 

下边献上22个函数构造练习,将会助力大家在数据挖掘与分析方面更进一步!

 

建议大家收藏此文,有时间在自己的环境里亲自跑一遍加深理解。

 

两个变量互换

 

两个变量可以通过这种方式互相互换着赋值

 

a = 5                               
b = 10                                                     
a, b = b, a    
print(a) # 10    
print(b) # 5
# 这个看起来不是函数,但是这种用法在函数中常用

 

检查是不是偶数

 

这个功能主要展示的不是快速判断是不是偶数,而是bool判断的用法.因为10可以被2整除,所以余数为0,因此它是==0的,如果换成`is_even(3)`那就返回False了。

 

def is_even(num):
return num % 2 == 0
is_even(10)  # True

 

分割一个字符串为一个列表

 

这个案例使用换行符分割的,实际应用中,随机应变。

 

def split_lines(s):
return s.split('\n')
split_lines('50\n python\n snippets') 
# ['50', ' python', ' snippets']

 

查找对象使用内存的大小

 

这个例子中,调用了sys的看内存占用情况函数。数字5占了28内存空间大小,我把这个数字加到9999返回依然是28

 

import sys
print(sys.getsizeof(5)) # 28
print(sys.getsizeof("Python")) # 55

 

翻转字符串

 

这个案例告诉我们字符串的翻转用法,相应的简单字符串可以翻转,以后的图片\音频\视频,一样可以翻转.如果你在一个函数里用这个功能,可以解决某些场景里的问题。

 

language = "sumer-minus"   # SUMER是我公众号,minus是我一个网名
reversed_language = language[::-1]
print(reversed_language)  # sunim-remus

 

打印字符串x遍的小函数

 

从这里提取两个概念:1如何打印n遍,理解函数调用

 

def repeat(string, n):
return (string * n)
a=repeat('oop!',10) 
print(a)
>>>oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!

 

检查一个字符串是否与他的翻转相同

 

这个小代码把字符串翻转,和bool又一次加深理解

 

def palindrome(string):
return string == string[::-1]
print(palindrome('python')) # False

 

把一个列表拼装成字符串

 

用到了列表join方法,数据分析中可能用的多的是pandas的DataFrame格式的矩阵、张量,但一维这些东西一样会遇到使用。

 

strings = ['老虎', '老鼠', '蟑螂']
print('kill'.join(strings))
# 老虎kill老鼠kill蟑螂

 

将两个列表删除重复项并合并

 

如何将两个列表合并并扣除其中的重复项呢?可以看看这个方法,看起来是不是挺“卑鄙”的。挖python墙角感觉,但更好的方法还确实没想出来。实际分析中去重可能不多,但统计众数比较多,如果是string、,如何统计重复内容数量,思路类似。

 

def union(a,b):
return list(set(a + b))
union([1, 2, 3, 4, 5], [6, 2, 8, 1, 4]) 
# 答案:[1,2,3,4,5,6,8]

 

将列表去重

 

def unique_elements(numbers):
return list(set(numbers))
unique_elements([1, 2, 3, 2, 4]) 
# 答案:[1, 2, 3, 4]

 

找到一组数字的均值

 

虽然有mean函数,但比如你想自己算依稀的东西用到mean的时候,你可以自己造个,也就两行而已。

 

def average(*args):
return sum(args, 0.0) / len(args)
average(5, 8, 2) 
# 5.0

 

检查一个数组是不是都是唯一的数值

 

def unique(list):
if len(list)==len(set(list)):
        print("所有数据都是唯一的")
else:
        print("并不唯一")
unique([1,2,3,4,5]) 
# 所有数据都是唯一的

 

找到列表频率最大的数据

 

def most_frequent(list):
return max(set(list), key = list.count)
numbers = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 1, 3]
most_frequent(numbers) 
# 3

 

角度变弧度

 

π在math 库中是有定义的,就叫做math.pi

 

import math
def degrees_to_radians(deg):
return (deg * math.pi) / 180.0
degrees_to_radians(90) 
# 1.5707963267948966

 

打印运行计算花费时间

 

这个时间跟电脑速度有关

 

import time
start_time = time.time()
a,b = 5,10  #随便一个过程
c = a+b     #随便一个过程
end_time = time.time()
time_taken = (end_time- start_time)*(10**6)
print("运行这个耗费微秒数为:", time_taken)
# 运行这个耗费微秒数为: 2.1457672119140625

 

找到一组数的最大公因数

 

借助工具functools

 

from functools import reduce
import math
def gcd(numbers):
return reduce(math.gcd, numbers)
gcd([24,108,90]) 
# 6

 

使用lambda公式

 

x = lambda a, b, c : a + b + c
print(x(5, 10, 20)) 
# 35
# 或者也可以这样
def x(a, b, c): 
return a + b + c
print(x(5, 10, 30))  
# 35

 

使用map函数

 

对一个列表每一个元素都进行操作的话,可以用map函数,下边是个小案例

 

def multiply(n):
return n*n
list1 =[1, 2, 3]
result = list(map(multiply, list1))
print(result)
# [1, 4, 9]

 

使用过滤函数-filter

 

arr = [1, 2, 3, 4, 5]
def Even(x):
return list(filter(lambda x: x % 2 == 0, arr))
Even(arr)  
# [2, 4]

 

列表连续操作

 

numbers = [1, 2, 3]
def squares(nums):
return [number**2 for number in nums]
 squares(numbers)
# [1, 4, 9]

 

切片操作

 

切片用于从给定序列中提取元素的连续序列或子序列。以下函数用于合并两个切片操作的结果。首先,我们将列表从索引d切到末尾,然后从开始切成索引d。

 

def rotate(arr, d):
return arr[d:] + arr[:d]
if __name__ == '__main__':
    arr = [1, 2, 3, 4, 5]
    arr = rotate(arr, 2)
print (arr) 
# 结果:[3, 4, 5, 1, 2]

 

使用链功能

 

最后的代码段用于从一行开始调用多个函数并评估结果。

 

def add(a, b):
return a + b
def subtract(a, b):   
return a - b
a, b = 5, 10
print((subtract if a > b else add)(a, b))  # 15
print((subtract if a < b else add)(a, b))  # -5

 

希望这22个函数构造思路能让大家有一些的进步收获!

 

觉得有用,点个在看呗!

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