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python的函数和模块,python 模块 类 函数

python里面有哪些自带函数?

python系统提供了下面常用的函数:

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1. 数学库模块(math)提供了很多数学运算函数;

2.复数模块(cmath)提供了用于复数运算的函数;

3.随机数模块(random)提供了用来生成随机数的函数;

4.时间(time)和日历(calendar)模块提供了能处理日期和时间的函数。

注意:在调用系统函数之前,先要使用import 语句导入 相应的模块

该语句将模块中定义的函数代码复制到自己的程 序中,然后就可以访问模块中的任何函数,其方 法是在函数名前面加上“模块名.”。

希望能帮到你。

python 类和模块 效率 对比

类效率更高。

在python中,类可以提供模块级别之下的命名空间。如果一个模块写很多函数,某些函数之间共同完成一组功能,用类会看起来更清晰,在调用时候也会更好,对于ide补全有更小范围的限定提示。类提供、继承、组合、多重实例、通过继承进行定制、运算符重载(就是类的双下划线方法__del____call____str____iter__........)。类和模块都可以建立命名空间树,模块中的功能叫函数,类中的一般称为方法。python中模块的方法也可以像类一样被继承和定制。

python中的类。用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合。它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。python模块是自我包含并且有组织的代码片段为模块。

Python基础之查看Python库、函数和模块

1.dir函数式可以查看对象的属性

使用方法很简单,举os类型为例,在Python命令窗口输入 dir(‘os’) 即可查看os模块的属性

打开cmd命令窗口:

2.如何查看对象某个属性的帮助文档:两种方法如下:

3.如何查看某个对象的详细:

3.如何查看某个对象的函数:

查看python模块中所有函数

随着使用python的时间越来越长,安装的python模块也越来越多,有的模块不常用,也渐渐会忘了里面有哪些函数;或者,一个新的python模块,没有官方文档,要想知道调用哪些函数,怎么调用那些函数,于是乎就需要查看一下自己安装的python模块里有哪些函数,现将查看方法总结如下

在命令行下运行如下命令即可查看

在交互式解释器中输入如下命令即可,效果跟在命令行下输入 $ pydoc modules 是一样的。

python的sys模块也是可以用来查看模块信息的

如果你使用的是 pip 来作为你的 python 包管理器的话,可以在命令行下直接运行 $ pip freeze/code 或者 code$ pip list 来查看安装包的信息,当然其它的包管理器也有类似的功能,同时,你也可以在python交互式解释器中导入pip模块来查看包信息。

如果你安装过 yolk 的话可以使用 yolk 命令来查看包信息,你可以使用 $ pip install yolk 来安装它 yolk 使用简单,只需在命令行下操作即可。

python基础2:随机数生成—random模块、numpy中的random函数

在Python中可以用于随机数生成的有两种主要途径,一是random模块,另一个是numpy库中random函数。

在我们日常使用中,如果是为了得到随机的单个数,多考虑random模块;如果是为了得到随机小数或者整数的矩阵,就多考虑numpy中的random函数,当然numpy也可以的到随机的单个数

一、random模块

二、numpy库中random函数

random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数的:

作用:随机生成一个 [0,1) 的浮点数

作用:随机生成一个 [a,b) 的浮点数

作用:随机生成一个 [a,b] 的整数

作用:从列表,元组,字符串、集合(可用于for循环的数据类型)中随机选择一个元素

作用:在生成的以a为始,每step递增,以b为终这样的一个整数序列中随机选择一个数

作用:打乱一个列表的元素顺序

从序列population中随机取出k个数;population的类型可以是列表、元组、集合、字符串;

在Numpy库中,常用使用np.random.rand()、np.random.randn()和np.random.randint()随机函数。

作用:返回一个或一组服从标准正态分布的随机样本值

备注:标准正态分布是以0为均数、以1为标准差的正态分布,记为N(0,1)。对应的正态分布曲线如下所示,即

作用:使用方法与np.random.randn()函数相同 ,通过本函数可以返回一个或一组服从“0~1”均匀分布的随机样本值。随机样本取值范围是[0,1),不包括1

numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')

输入:

low—–为最小值

high—-为最大值

size—–为数组维度大小

dtype—为数据类型,默认的数据类型是np.int。

作用: 返回随机整数或整型数组,范围区间为[low,high),包含low,不包含high; high没有填写时,默认生成随机数的范围是[0,low

np.random.random([size])

作用:生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似

np.random.choice(a,[ size, replace, p])

参考文档1: 【python】numpy之random库简单的随机数据生成.rand()、.randint()、.randn()、.random()等(一)

参考文档2: Python中随机数的生成

参考文档3: numpy.random模块常用函数

终于写完了,我以为它很简单的………………预计1小时,结果写了2.5小时

【python】库、包、模块之间的区别和联系

划重点: 这三个概念(库、包、模块)实际上都是模块,只不过是个体和集合的区别。

一个模块就是一个.py文件,里面定义了一些函数和变量,需要的时候就可以导入这些模块(.py文件)。

在模块之上的概念,为了方便管理而将 .py文件 进行打包。包目录下第一个文件便是 init .py(特点),然后是一些模块文件和子目录等。

库:具有相关功能模块的集合。这也是Python的一大特色之一,即具有强大的标准库、第三方库以及自定义模块。


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