Python常用数字处理基本操作汇总

一些基本的操作,在工作者遇到相关问题要有相关印象。

一、 你想对浮点数执行指定精度的舍入运算

对于简单的舍入运算,使用内置的 round(value, ndigits) 函数即可。比如:

>>> round(1.23, 1)
1.2
>>> round(1.27, 1)
1.3
>>> round(-1.27, 1)
-1.3
>>> round(1.25361,3)
1.254
>>>

当一个值刚好在两个边界的中间的时候, round 函数返回离它最近的偶数。 也就是说,对1.5或者2.5的舍入运算都会得到2。

传给 round() 函数的 ndigits 参数可以是负数,这种情况下, 舍入运算会作用在十位、百位、千位等上面。比如:

>>> a = 1627731
>>> round(a, -1)
1627730
>>> round(a, -2)
1627700
>>> round(a, -3)
1628000
>>>

不要将舍入和格式化输出搞混淆了。 如果你的目的只是简单的输出一定宽度的数,你不需要使用 round() 函数。 而仅仅只需要在格式化的时候指定精度即可。比如:

>>> x = 1.23456
>>> format(x, '0.2f')
'1.23'
>>> format(x, '0.3f')
'1.235'
>>> 'value is {:0.3f}'.format(x)
'value is 1.235'
>>>

二、进制转化

为了将整数转换为二进制、八进制或十六进制的文本串, 可以分别使用 bin() , oct() 或 hex()函数:

>>> x = 1234
>>> bin(x)
'0b10011010010'
>>> oct(x)
'0o2322'
>>> hex(x)
'0x4d2'
>>>

为了以不同的进制转换整数字符串,简单的使用带有进制的 int() 函数即可:

>>> int('4d2', 16)
1234
>>> int('10011010010', 2)
1234
>>>

三、分数相关运算

>>> from fractions import Fraction
>>> a = Fraction(5, 4)
>>> b = Fraction(7, 16)
>>> print(a + b)
27/16
>>> print(a * b)
35/64

>>> # Getting numerator/denominator
>>> c = a * b
>>> c.numerator
35
>>> c.denominator
64

>>> # Converting to a float
>>> float(c)
0.546875

>>> # Limiting the denominator of a value
>>> print(c.limit_denominator(8))
4/7

>>> # Converting a float to a fraction
>>> x = 3.75
>>> y = Fraction(*x.as_integer_ratio())
>>> y
Fraction(15, 4)
>>>

四、random模块

random 模块有大量的函数用来产生随机数和随机选择元素。 比如,要想从一个序列中随机的抽取一个元素,可以使用 random.choice() :

>>> import random
>>> values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> random.choice(values)
2
>>> random.choice(values)
3
>>> random.choice(values)
1
>>> random.choice(values)
4
>>> random.choice(values)
6
>>>

为了提取出N个不同元素的样本用来做进一步的操作,可以使用 random.sample() :

>>> random.sample(values, 2)
[6, 2]
>>> random.sample(values, 2)
[4, 3]
>>> random.sample(values, 3)
[4, 3, 1]
>>> random.sample(values, 3)
[5, 4, 1]
>>>

如果你仅仅只是想打乱序列中元素的顺序,可以使用 random.shuffle() :

>>> random.shuffle(values)
>>> values
[2, 4, 6, 5, 3, 1]
>>> random.shuffle(values)
>>> values
[3, 5, 2, 1, 6, 4]
>>>

生成随机整数,请使用 random.randint() :

>>> random.randint(0,10)
2
>>> random.randint(0,10)
5
>>> random.randint(0,10)
0
>>> random.randint(0,10)
7
>>> random.randint(0,10)
10
>>> random.randint(0,10)
3
>>>

为了生成0到1范围内均匀分布的浮点数,使用 random.random() :

>>> random.random()
0.9406677561675867
>>> random.random()
0.133129581343897
>>> random.random()
0.4144991136919316
>>>

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

(0)

相关推荐

  • python基础教程之数字处理(math)模块详解

    1.math简介 复制代码 代码如下: >>> import math>>>dir(math)          #这句可查看所有函数名列表>>>help(math)         #查看具体定义及函数0原型 2.常用函数 复制代码 代码如下: ceil(x) 取顶floor(x) 取底fabs(x) 取绝对值factorial (x) 阶乘hypot(x,y)  sqrt(x*x+y*y)pow(x,y) x的y次方sqrt(x) 开平方log(x

  • python处理大数字的方法

    本文实例讲述了python处理大数字的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: def getFactorial(n): """returns the factorial of n""" if n == 0: return 1 else: k = n * getFactorial(n-1) return k for k in range(1, 70): print "factorial of", k,"=&qu

  • python 处理数字,把大于上限的数字置零实现方法

    如下所示: # coding=utf-8 # 用来处理数字,大于上限的数字置零 f = open("/home/chuwei/桌面/trainA/loss/d_losses.txt") line = f.readline() k = open("/home/chuwei/桌面/trainA/loss/d_losses_1.txt","a") while line: # print("line:",(line)) if (flo

  • Python实现识别手写数字 Python图片读入与处理

    写在前面 在上一篇文章Python徒手实现手写数字识别-大纲中,我们已经讲过了我们想要写的全部思路,所以我们不再说全部的思路. 我这一次将图片的读入与处理的代码写了一下,和大纲写的过程一样,这一段代码分为以下几个部分: 读入图片: 将图片读取为灰度值矩阵: 图片背景去噪: 切割图片,得到手写数字的最小矩阵: 拉伸/压缩图片,得到标准大小为100x100大小矩阵: 将图片拉为1x10000大小向量,存入训练矩阵中. 所以下面将会对这几个函数进行详解. 代码分析 基础内容 首先我们现在最前面定义基础

  • python数字图像处理之高级滤波代码详解

    本文提供许多的滤波方法,这些方法放在filters.rank子模块内. 这些方法需要用户自己设定滤波器的形状和大小,因此需要导入morphology模块来设定. 1.autolevel 这个词在photoshop里面翻译成自动色阶,用局部直方图来对图片进行滤波分级. 该滤波器局部地拉伸灰度像素值的直方图,以覆盖整个像素值范围. 格式:skimage.filters.rank.autolevel(image, selem) selem表示结构化元素,用于设定滤波器. from skimage im

  • Python数字图像处理之霍夫线变换实现详解

    在图片处理中,霍夫变换主要是用来检测图片中的几何形状,包括直线.圆.椭圆等. 在skimage中,霍夫变换是放在tranform模块内,本篇主要讲解霍夫线变换. 对于平面中的一条直线,在笛卡尔坐标系中,可用y=mx+b来表示,其中m为斜率,b为截距.但是如果直线是一条垂直线,则m为无穷大,所有通常我们在另一坐标系中表示直线,即极坐标系下的r=xcos(theta)+ysin(theta).即可用(r,theta)来表示一条直线.其中r为该直线到原点的距离,theta为该直线的垂线与x轴的夹角.如

  • python数字图像处理之高级形态学处理

    形态学处理,除了最基本的膨胀.腐蚀.开/闭运算.黑/白帽处理外,还有一些更高级的运用,如凸包,连通区域标记,删除小块区域等. 1.凸包 凸包是指一个凸多边形,这个凸多边形将图片中所有的白色像素点都包含在内. 函数为: skimage.morphology.convex_hull_image(image) 输入为二值图像,输出一个逻辑二值图像.在凸包内的点为True, 否则为False 例: import matplotlib.pyplot as plt from skimage import d

  • python数字图像处理实现直方图与均衡化

    在图像处理中,直方图是非常重要,也是非常有用的一个处理要素. 在skimage库中对直方图的处理,是放在exposure这个模块中. 1.计算直方图 函数:skimage.exposure.histogram(image,nbins=256) 在numpy包中,也提供了一个计算直方图的函数histogram(),两者大同小义. 返回一个tuple(hist, bins_center), 前一个数组是直方图的统计量,后一个数组是每个bin的中间值 import numpy as np from s

  • Python常用数字处理基本操作汇总

    一些基本的操作,在工作者遇到相关问题要有相关印象. 一. 你想对浮点数执行指定精度的舍入运算 对于简单的舍入运算,使用内置的 round(value, ndigits) 函数即可.比如: >>> round(1.23, 1) 1.2 >>> round(1.27, 1) 1.3 >>> round(-1.27, 1) -1.3 >>> round(1.25361,3) 1.254 >>> 当一个值刚好在两个边界的中间

  • Python 常用的安装Module方式汇总

    一.方法1: 单文件模块 直接把文件拷贝到 $python_dir/Lib 二.方法2: 多文件模块,带setup.py 下载模块包,进行解压,进入模块文件夹,执行: python setup.py install1 三. 方法3:easy_install 方式 先下载ez_setup.py 运行 python ez_setup1 进行easy_install工具的安装,之后就可以使用easy_install进行安装package了. easy_install packageName easy_

  • python 常用的异步框架汇总整理

    目录 正文开始 1. Tornado 2. Aiohttp 3.Sanic 4. FastAPI 5. Ruia 总结 参考资料 正文开始 asyncio 是 Python 3.4版本引入的标准库,直接内置了对异步IO的支持. asyncio 在单线程内部维护了 EventLoop 队列,然后把需要执行异步IO的任务添加到 EventLoop 队列中,至于任务的完成通过类似回调的逻辑是实现后续的任务.如果你有 JavaScript的基础那么理解python的 asyncio 很简单,关键字.语法

  • Python类的常用高级函数汇总

    目录 1.基础介绍 2.定义一个函数 3.__init__ 4.__getattr__ 5.__setattr__ 6.__call__ 7.__str__ 1.基础介绍 函数是组织好的,可重复使用的,用来实现单一,或相关联功能的代码段. 函数能提高应用的模块性,和代码的重复利用率.你已经知道Python提供了许多内建函数,比如print().但你也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数. 2.定义一个函数 你可以定义一个由自己想要功能的函数,以下是简单的规则: 函数代码块以 def 关键词开

  • python神经网络Keras常用学习率衰减汇总

    目录 前言 为什么要调控学习率 下降方式汇总 2.指数型下降 3.余弦退火衰减 4.余弦退火衰减更新版 前言 增加了论文中的余弦退火下降方式.如图所示: 学习率是深度学习中非常重要的一环,好好学习吧! 为什么要调控学习率 在深度学习中,学习率的调整非常重要. 学习率大有如下优点: 1.加快学习速率. 2.帮助跳出局部最优值. 但存在如下缺点: 1.导致模型训练不收敛. 2.单单使用大学习率容易导致模型不精确. 学习率小有如下优点: 1.帮助模型收敛,有助于模型细化. 2.提高模型精度. 但存在如

  • Python和Excel的完美结合的常用操作案例汇总

    目录 前言 Python和Excel的交互 vlookup函数 绘图 柱状图 雷达图 前言 在以前,商业分析对应的英文单词是Business Analysis,大家用的分析工具是Excel,后来数据量大了,Excel应付不过来了(Excel最大支持行数为1048576行),人们开始转向python和R这样的分析工具了,这时候商业分析对应的单词是Business Analytics. 其实python和Excel的使用准则一样,都是[We don't repeat ourselves],都是尽可能

  • Python常用时间操作总结【取得当前时间、时间函数、应用等】

    本文实例讲述了Python常用时间操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 我们先导入必须用到的一个module >>> import time 设置一个时间的格式,下面会用到 >>>ISOTIMEFORMAT='%Y-%m-%d %X' 看一下当前的时间,和其他很多语言相似这是从epoch(1970 年 1 月 1 日 00:00:00)开始到当前的秒数. >>> time.time() 1180759620.859 上面的看不懂,换个格式来看看 &g

  • Python常用字符串替换函数strip、replace及sub用法示例

    本文实例讲述了Python常用字符串替换函数strip.replace及sub用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 今天在做一道今年秋季招聘题目的时候遇上了一个替换的问题,题目看起来好长好复杂啊,真的,一时间,我看了好几遍也没看懂,其实实质很简单,就是需要把给定的一个字符串里面的指定字符替换成一些指定的内容就行了,这样首选当然是字典了,没有之一,题目很简单就不写出来了,在这里花了一点时间专门总结了一下字符串的替换的几个常用的函数,希望也能帮到有需要的人,自己也是当做一个学习的记录,好了,在这里

  • Python常用模块之requests模块用法分析

    本文实例讲述了Python常用模块之requests模块用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一. GET请求 1.访问一个页面 import requests r=requests.get('http://www.so.com') print(r.status_code) print(r.text) 2.带参数 import requests params = {'a':1,'b':2} r=requests.get('http://www.so.com', params=params) p

  • python常用函数与用法示例

    本文实例讲述了python常用函数与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 自定义函数实例 # 定义一个函数 def printme( str ): "打印任何传入的字符串" print str; return; # 使用这个函数 printme("chtml.cn"); 运行结果: chtml.cn 删除一个文件函数实例 def dellFile(pathFile): import os filename = pathFile if os.path.exist(f

随机推荐