python计算相关函数 用python计算对数函数

python函数深入浅出 11.math.pow()及其相关函数详解

这是math模块的一个函数

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pow() 源于英文power，返回给定数字的乘幂

所以我们执行math.pow()示例：

注意：math 模块则会把参数转换为 float。

math是非常常用的数学计算包，其中math.pow()语法如下

参数说明：

等同于写法

但注意math函数返回的是浮点数,后者可能返回整数

其他常用的数学函数有：

python2 有cmp(x,y)函数，python3移除了cmp，新增了 operator模块,提供了如下比较方法

作为比较函数

在处理数字时使用数学函数能更高效的获取计算结果。

对基础运行环境有疑问的，推荐参考: python函数深入浅出 0.基础篇

68 个 Python 内置函数详解

内置函数就是Python给你提供的，拿来直接用的函数，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68个内置函数，具体如下

本文将这68个内置函数综合整理为12大类，正在学习Python基础的读者一定不要错过，建议收藏学习！

（1）列表和元组

（2）相关内置函数

（3）字符串

frozenset 创建一个冻结的集合，冻结的集合不能进行添加和删除操作。

语法：sorted(Iterable, key=函数(排序规则), reverse=False)

语法：fiter(function. Iterable)

function: 用来筛选的函数. 在filter中会自动的把iterable中的元素传递给function. 然后根据function返回的True或者False来判断是否保留留此项数据 , Iterable: 可迭代对象

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语法 : map(function, iterable)

可以对可迭代对象中的每一个元素进行映射. 分别去执行 function

hash : 获取到对象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空间换的时间 比较耗费内存

python如何用sum函数求和

首先，定义一个数组，保存求和的所有整数。

输入求和的整数个数，保存在变量n中。

用for循环，控制输入所有的求和整数。

输入所有的求和整数，保存在数组中。

输出所有求和的整数，如下图所示。

调用sum函数，计算所有整数的和。

最后，输出计算得到的所有整数和。

输出结果如下：

推荐教程：python教程以上就是小编分享的关于python如何用sum函数求和的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

Python基础 numpy中的常见函数有哪些

有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解，今天小编就整理出来分享给大家。

Numpy是Python的一个科学计算的库，提供了矩阵运算的功能，其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实，list已经提供了类似于矩阵的表示形式，不过numpy为我们提供了更多的函数。

数组常用函数

1.where()按条件返回数组的索引值

2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值

3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组，元素个数为N个

4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充

5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组

6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号

7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果

8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改变数组维度

a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组

a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组

a.transpose,a.T转置数组a

数组组合

1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合

2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合

3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合

4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合

数组分割

1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组

2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组

数组修剪和压缩

1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m

2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组

数组属性

1.a.dtype数组a的数据类型

2.a.shape数组a的维度

3.a.ndim数组a的维数

4.a.size数组a所含元素的总个数

5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数

6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型

数组计算

1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均

2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差

3.a.prod()数组a的所有元素的乘积

4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积

5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数

6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹，即对角线元素之和

以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。

Python气象数据处理与绘图(2)：常用数据计算方法

对于气象绘图来讲，第一步是对数据的处理，通过各类公式，或者统计方法将原始数据处理为目标数据。

按照气象统计课程的内容，我给出了一些常用到的统计方法的对应函数：

在计算气候态，区域平均时均要使用到求均值函数，对应NCL中的dim_average函数，在python中通常使用np.mean()函数

numpy.mean(a, axis, dtype)

假设a为[time,lat,lon]的数据，那么

需要特别注意的是，气象数据中常有缺测，在NCL中，使用求均值函数会自动略过，而在python中，当任意一数与缺测(np.nan)计算的结果均为np.nan，比如求[1,2,3,4，np.nan]的平均值，结果为np.nan

因此，当数据存在缺测数据时，通常使用np.nanmean()函数，用法同上，此时[1,2,3,4，np.nan]的平均值为(1+2+3+4)/4 = 2.5

同样的，求某数组最大最小值时也有np.nanmax(), np.nanmin()函数来补充np.max(), np.min()的不足。

其他很多np的计算函数也可以通过在前边加‘nan’来使用。

另外，

也可以直接将a中缺失值全部填充为0。

np.std(a, axis, dtype)

用法同np.mean()

在NCL中有直接求数据标准化的函数dim_standardize()

其实也就是一行的事，根据需要指定维度即可。

皮尔逊相关系数：

相关可以说是气象科研中最常用的方法之一了，numpy函数中的np.corrcoef(x, y)就可以实现相关计算。但是在这里我推荐scipy.stats中的函数来计算相关系数：

这个函数缺点和有点都很明显，优点是可以直接返回相关系数R及其P值，这避免了我们进一步计算置信度。而缺点则是该函数只支持两个一维数组的计算，也就是说当我们需要计算一个场和一个序列的相关时，我们需要循环来实现。

其中a[time,lat,lon]，b[time]

(NCL中为regcoef()函数)

同样推荐Scipy库中的stats.linregress(x,y)函数：

slop: 回归斜率

intercept：回归截距

r_value： 相关系数

p_value： P值

std_err： 估计标准误差

直接可以输出P值，同样省去了做置信度检验的过程，遗憾的是仍需同相关系数一样循环计算。