pythonmat函數的作用

㈠ 編寫測試用例的代碼時,經常會使用到函數, 那麼python中函數是什麼 有什麼作用 如何使用 使用流程如何

函數的使用:
(1).函數是具有獨立功能的代碼塊,是一個整體(封裝了函數功能的代碼), 完成某個功能的小工具
特點: 函數最大的特點是封裝
(2).作用: 提高開發效率,實現代碼的重用
(3).函數使用步驟:
① 定義函數: 把代碼的功能封裝成一個整體
② 調用函數: 享受封裝的結果
(4).函數調用流程: ☆ ☆ ☆
① 函數定義時 不會執行函數體中代碼
② 函數調用時,才會執行函數體中代碼
③ 函數調用完成以後,一定要回到函數調用的地方繼續向下執行
你可以多去黑馬程序員視頻庫看看，裡面這樣的知識點特別多

㈡ python中函數的作用

Python 函數定義以及參數傳遞
1.函數定義
#形如def func(args...):
doSomething123

以關鍵字def 開頭，後面是函數名和參數下面是函數處理過程。
舉例：
def add( a, b ):
return a+b12

參數可以設定默認值，如：
def add( a, b=10 ): #注意：默認值參數只會運算一次
return a+b12

默認值參數只會運算一次是什麼意思？
def func( a, b=[] ): #b的默認值指向一個空的列表，每次不帶默認值都會指向這塊內存
b.append(a) return b

print(func(1))#向默認的空列表裡加入元素1 ，默認列表裡已經是[1]print(func(2))#向默認的列表裡加入元素2,默認列表裡已經是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表裡加入元素1 ，默認列表裡還是[1,2]print(func(4))#向默認的列表裡加入元素4,默認列表裡已經是[1,2,4]'''
結果：
[1]
[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]
'''12345678910111213141516

這下明白為什麼默認參數只計算一次了吧，函數參數不傳遞時默認值總是指向固定的內存空間，就是第一次計算的空間。
2.參數傳遞
def func(a, b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12

在使用函數時可以如下方式,結果都是相同的
func(10,20) #不使用參數名，需要按參數順序傳遞func(a=10,b=20) #使用參數名可以不按順序傳遞func(b=20,a=10)#結果：a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567

如果函數定義形式如下方式：
def func(*args): #這種定義會把傳遞的參數包成元組
print(args,type(args))

func(10,20)#結果：#(10, 20) <class 'tuple'>1234567

舉一個和上述過程相反的例子：
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

a = (10, 20)
func(*a) #在調用函數使用`*`則會把元組解包成單個變數按順序傳入函數#結果：a=10, b=20123456

總結：*號在定義函數參數時，傳入函數的參數會轉換成元組，如果 *號在調用時則會把元組解包成單個元素。
另一種定義：
def func(**kw):#使用**定義參數會把傳入參數包裝成字典dict
print(kw, type(kw) )

func(a=10,b=20)#這種函數在使用時必須指定參數值，使用key=value這種形式#結果：{'b': 20, 'a': 10} <class 'dict'>12345

相反的例子：
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

d = {'a':10, 'b':20 }
func(**d) #在調用時使用**會把字典解包成變數傳入函數。12345
def func(*args, **kw):#這種形式的定義代表可以接受任意類型的參數
print(args,kw )12

總結：**號在定義函數參數時，傳入函數的參數會轉換成字典，如果 **號在調用時則會把字典解包成單個元素。
lambda表達式
lambda表達式就是一種簡單的函數
形如 f = lambda 參數1，參數2： 返回的計算值
例如：
add = lambda x,y: x+y
print(add(1,2))'''
結果：3
'''12345

㈢ Python中的format()函數有什麼作用

常見於字元串格式化。
比如 print("第{0}天".format(d))
會列印"第5天"

㈣ python中.mat文件怎麼讀取

python中讀取mat文件
在python中可以使用scipy.io中的函數loadmat()讀取mat文件，函數savemat保存文件。
1、讀取文件
如上例：

1234567

#coding:UTF-8 import scipy.io as scio dataFile = 'E://data.mat'data = scio.loadmat(dataFile)

注意，讀取出來的data是字典格式，可以通過函數type(data)查看。

1

print type(data)

結果顯示

1

<type 'dict'>

找到mat文件中的矩陣：

1

print data['A']

結果顯示

[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0.36470588 0.90196078 0.99215686 0.99607843 0.99215686 0.99215686
0.78431373 0.0627451 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。。
0.94117647 0.22745098 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0.30196078
。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]]

格式為：

<type 'numpy.ndarray'>

即為numpy中的矩陣格式。

㈤ python main函數有什麼用

print'main'當腳本作為執行腳本時__name__的值為__main__當腳本作為模塊時__name__為模塊文件名。

• main函數在程序中大多數是必須存在的。C語言標准中強制要求main函數的返回值類型為int，main函數的返回值是傳遞給操作系統，讓操作系統判斷程序的執行情況。

• 一個程序，無論復雜或簡單，總體上都是一個「函數」；這個函數就稱為「main 函數」，也就是「主函數」。比如有個「做菜」程序，那麼「 做菜 」這個過程就是「主函數」。在主函數中，根據情況，你可能還需要調用「買菜，切菜，炒菜」等子函數。

• main函數在程序中大多數是必須存在的，但是依然有例外情況，比如windows編程中可以編寫一個動態鏈接庫模塊，這是其他windows程序可以使用的代碼。由於DLL模塊不是獨立的程序，因此不需要main函數。

• 從函數的形勢看，函數分兩類：

• 無參函數。printstar和print_message就是無參函數。在調用無參函數時，主調函數並不將數據傳送給被調用函數，一般用來執行指定的一組操作。

• 有參函數。在調用函數時，在主調函數和被調用函數之間有數據傳遞。也就是說，主調函數可以將數據傳遞給被調用函數使用，被調用函數中的數據也可以帶回來供主調函數使用。

㈥ python中rt()函數的作用

函數的主要作用是結束重復編寫代碼，函數的編寫更容易理解測試代碼。
函數不單單只能夠重復代碼，也可以將函數外部的數據傳遞至函數內部的代碼中。位置調用實參，關鍵字調用實參，形參默認值。
有些時候我們需要默認值，當你不填寫的時候它會有個默認值，返回值，內置方法return可指定返回的值，在函數內部代碼中，如果遇到return則會立即停止，並且返回你指定的值。在默認沒有指定的情況下，返回的值時none，不指定返回值時，讓實參變成可選的在實際的使用中可能有些時候需要實參，但有時候不需要，調用函數時不可能一直更改定義好的函數，這時需要我們提供可以選擇的實參。

㈦ Python在程序設計中,函數的使用有哪些作用請具體闡述。

在所有編程語言中，函數的作用都是相似的
在開發程序的時候，某一段代碼需要執行很多次，為了提高編寫的效率以及代碼的復用，需要把這一段代碼封裝成一個模塊，這就是函數

㈧ 數據分析員用python做數據分析是怎麼回事，需要用到python中的那些內容，具體是怎麼操作的

大數據！大數據！其實是離不開數據二字，但是總體來講，自己之前對數據的認知是不太夠的，更多是在關注技術的提升上。換句話講，自己是在做技術，這些技術處理的是數據，而不能算是自己是在做數據的。大規模數據的處理是一個非常大的課題，但是這一點更偏向於是搞技術的。

與數據分析相關的Python庫很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，數據分析的操作包括數據的導入和導出、數據篩選、數據描述、數據處理、統計分析、可視化等等。接下來我們看一下如何利用Python完成數據的分析。
生成數據表
常見的生成方法有兩種，第一種是導入外部數據，第二種是直接寫入數據，Python支持從多種類型的數據導入。在開始使用Python進行數據導入前需要先導入pandas庫，為了方便起見，我們也同時導入Numpy庫。代碼是最簡模式，裡面有很多可選參數設置，例如列名稱、索引列、數據格式等等。
檢查數據表
Python中使用shape函數來查看數據表的維度，也就是行數和列數。你可以使用info函數查看數據表的整體信息，使用dtypes函數來返回數據格式。Isnull是Python中檢驗空值的函數，你可以對整個數據表進行檢查，也可以單獨對某一列進行空值檢查，返回的結果是邏輯值，包含空值返回True，不包含則返回False。使用unique函數查看唯一值，使用Values函數用來查看數據表中的數值。
數據表清洗
Python中處理空值的方法比較靈活，可以使用Dropna函數用來刪除數據表中包含空值的數據，也可以使用fillna函數對空值進行填充。Python中dtype是查看數據格式的函數，與之對應的是astype函數，用來更改數據格式，Rename是更改列名稱的函數，drop_plicates函數刪除重復值，replace函數實現數據替換。
數據預處理
數據預處理是對清洗完的數據進行整理以便後期的統計和分析工作，主要包括數據表的合並、排序、數值分列、數據分組及標記等工作。在Python中可以使用merge函數對兩個數據表進行合並，合並的方式為inner，此外還有left、right和outer方式。使用ort_values函數和sort_index函數完成排序，使用where函數完成數據分組，使用split函數實現分列。
數據提取
主要是使用三個函數：loc、iloc和ix，其中loc函數按標簽值進行提取，iloc按位置進行提取，ix可以同時按標簽和位置進行提取。除了按標簽和位置提起數據以外，還可以按具體的條件進行數據，比如使用loc和isin兩個函數配合使用，按指定條件對數據進行提取。
數據篩選匯總
Python中使用loc函數配合篩選條件來完成篩選功能，配合sum和 count函數還能實現excel中sumif和countif函數的功能。Python中使用的主要函數是groupby和pivot_table。groupby是進行分類匯總的函數，使用方法很簡單，制定要分組的列名稱就可以，也可以同時制定多個列名稱，groupby 按列名稱出現的順序進行分組。

㈨ import math在python中的作用

引入math庫，可以調用math庫中的功能函數

㈩ 如何讀取mat文件 python

一、mat文件

mat數據格式是Matlab的數據存儲的標准格式。在Matlab中主要使用load()函數導入一個mat文件，使用save()函數保存一個mat文件。對於文件

二、python中讀取mat文件

在python中可以使用scipy.io中的函數loadmat()讀取mat文件，函數savemat保存文件。

1、讀取文件

如上例：

#coding:UTF-8


import scipy.io as scio

dataFile = 'E://data.mat'
data = scio.loadmat(dataFile)

注意，讀取出來的data是字典格式，可以通過函數type(data)查看。

print type(data)

結果顯示

<type 'dict'>

找到mat文件中的矩陣：

print data['A']

結果顯示

[[ 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0.36470588 0.90196078 0.99215686 0.99607843 0.99215686 0.99215686
0.78431373 0.0627451 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
。。。。。。。。。。。。
0.94117647 0.22745098 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0.30196078
。。。。。。。
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0.
0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. ]]

格式為：

<type 'numpy.ndarray'>

即為numpy中的矩陣格式。

2、保存文件

將這里的data['A']矩陣重新保存到一個新的文件dataNew.mat中：

dataNew = 'E://dataNew.mat'
scio.savemat(dataNew, {'A':data['A']})