python各函数解析 定义函数python代码和解析

Python的函数都有哪些

【常见的内置函数】

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1、enumerate(iterable,start=0)

是python的内置函数，是枚举、列举的意思，对于一个可迭代的(iterable)/可遍历的对象(如列表、字符串)，enumerate将其组成一个索引序列，利用它可以同时获得索引和值。

2、zip(*iterables,strict=False)

用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用*号操作符，可以将元组解压为列表。

3、filter(function,iterable)

filter是将一个序列进行过滤，返回迭代器的对象，去除不满足条件的序列。

4、isinstance(object,classinfo)

是用来判断某一个变量或者是对象是不是属于某种类型的一个函数，如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例，

返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False

5、eval(expression[,globals[,locals]])

用来将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果，表达式解析参数expression并作为Python表达式进行求值(从技术上说是一个条件列表)，采用globals和locals字典作为全局和局部命名空间。

【常用的句式】

1、format字符串格式化

format把字符串当成一个模板，通过传入的参数进行格式化，非常实用且强大。

2、连接字符串

常使用+连接两个字符串。

3、if...else条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。其中if...else语句用来执行需要判断的情形。

4、for...in、while循环语句

循环语句就是遍历一个序列，循环去执行某个操作，Python中的循环语句有for和while。

5、import导入其他脚本的功能

有时需要使用另一个python文件中的脚本，这其实很简单，就像使用import关键字导入任何模块一样。

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内置turtle海龟库函数讲解 4

一、海龟状态函数

1、显示海龟

showturtle()或st()

无参数直接调用

2、隐藏海龟

hideturtle()或ht()

无参数直接调用

3、返回海龟的状态（True或False）

isvisible()

无参数直接调用

二、外观函数

1、改变海龟的外形或返回当前海龟形状

shape(name)

默认的参数是："arrow", "turtle", "circle", "square", "triangle", "classic"。

2、设置海龟尺寸模式

resizemode(rmode)

参数：默认值（"auto", "user", "noresize"）

3、调整海龟的大小或返回当前大小参数值

shapesize(wid,len,outline)或turtle.sieze(wid,len,outline)

参数 wid 正数 len 正数 outline正数

4、设置或返回当前的剪切因子

shearfactor()

参数: shear 实数

5、设置倾角

settiltangle(angle)

参数：angle角度和海龟朝向不同

6、设置海龟与朝向的夹角

tilt(angle)

pytorch 常用函数参数详解

1、torch.cat(inputs, dim=0) - Tensor 

参考链接：

[Pytorch] 详解 torch.cat()

Pytorch学习笔记(一)：torch.cat()模块的详解

函数作用：cat 是 concatnate 的意思：拼接，联系在一起。在给定维度上对输入的 Tensor 序列进行拼接操作。torch.cat 可以看作是 torch.split 和 torch.chunk 的反操作

参数：

inputs(sequence of Tensors)：可以是任意相同类型的 Tensor 的 python 序列

dim(int, optional)：defaults=0

dim=0: 按列进行拼接 

dim=1: 按行进行拼接

dim=-1: 如果行和列数都相同则按行进行拼接，否则按照行数或列数相等的维度进行拼接

假设 a 和 b 都是 Tensor，且 a 的维度为 [2, 3]，b 的维度为 [2, 4]，则

torch.cat((a, b), dim=1) 的维度为 [2, 7]

2、torch.nn.CrossEntropyLoss()

函数作用：CrossEntropy 是交叉熵的意思，故而 CrossEntropyLoss 的作用是计算交叉熵。CrossEntropyLoss 函数是将 torch.nn.Softmax 和 torch.nn.NLLLoss 两个函数组合在一起使用，故而传入的预测值不需要先进行 torch.nnSoftmax 操作。

参数：

input(N, C)：N 是 batch_size，C 则是类别数，即在定义模型输出时，输出节点个数要定义为 [N, C]。其中特别注意的是 target 的数据类型需要是浮点数，即 float32

target(N)：N 是 batch_size，故 target 需要是 1D 张量。其中特别注意的是 target 的数据类型需要是 long，即 int64

例子：

loss = nn.CrossEntropyLoss()

input = torch.randn(3, 5, requires_grad=True, dtype=torch.float32)

target = torch.empty(3, dtype=torch.long).random_(5)

output = loss(input, target)

output

输出为：

tensor(1.6916, grad_fn=NllLossBackward)