python的pad函數

A. python的內置函數有哪些,都是什麼意思

print-輸出，input-輸入，int-將字元串轉數字（字元串必須是數字），str-將數字轉為字元串，list-將字元串/數字轉為列表，for-有限循環，while-無限循環……………………………………

B. python中pow(x,y[,z])函數的使用

你的語法有錯誤。
內置函數power(x, y[, z])中的x和y是必選參數，z是可選參數；如果使用了參數z，中括弧必須去掉，即power(x,y,z)，其結果是x的y次方再對z求余數，但是這種方式比power(x,y) % z的執行效率要高。

你可以使用power(2, 4)或者power(2,4,3)。
power(2,4)=2的4次方=16；
power(2,4,3)=2的4次方再模上3=16 % 3=1。

C. python中math.pi()是什麼意思

因為pi是python，math函數庫中的一個內建函數。

import math

print "math.modf(100.12) : ", math.modf(100.12)

print "math.modf(100.72) : ", math.modf(100.72)

print "math.modf(119L) : ", math.modf(119L)

print "math.modf(math.pi) : ", math.modf(math.pi)

(3)python的pad函數擴展閱讀：

cmath是python中的標准庫函數，用於做復雜的復數運算，

Python cmath 模塊包含了一些用於復數運算的函數。

cmath 模塊的函數跟 math 模塊函數基本一致，區別是 cmath 模塊運算的是復數，math模塊運算的是數學運算。

polar 函數對一個輸入的笛卡爾形勢的復數進行計算，輸出為一個二元組，第一個值為Z的模值， 第二個為幅度值。 rect() 函數對輸入的模和幅度值進行計算輸出笛卡爾表示。如果需要單獨對一個復數進行幅度值的求解，可以調用 cmath.phrase(x) 函數，返回幅度值。

D. Python的函數都有哪些

Python 函數

函數是組織好的，可重復使用的，用來實現單一，或相關聯功能的代碼段。

函數能提高應用的模塊性，和代碼的重復利用率。你已經知道Python提供了許多內建函數，比如print()。但你也可以自己創建函數，這被叫做用戶自定義函數。

定義一個函數

你可以定義一個由自己想要功能的函數，以下是簡單的規則：

• 函數代碼塊以def關鍵詞開頭，後接函數標識符名稱和圓括弧()。

• 任何傳入參數和自變數必須放在圓括弧中間。圓括弧之間可以用於定義參數。

• 函數的第一行語句可以選擇性地使用文檔字元串—用於存放函數說明。

• 函數內容以冒號起始，並且縮進。

• return [表達式]結束函數，選擇性地返回一個值給調用方。不帶表達式的return相當於返回 None。

語法

def functionname( parameters ): "函數_文檔字元串"
function_suite
return [expression]

默認情況下，參數值和參數名稱是按函數聲明中定義的順序匹配起來的。

實例

以下為一個簡單的Python函數，它將一個字元串作為傳入參數，再列印到標准顯示設備上。

實例(Python 2.0+)

def printme( str ): "列印傳入的字元串到標准顯示設備上"
print str
return

函數調用

定義一個函數只給了函數一個名稱，指定了函數里包含的參數，和代碼塊結構。

這個函數的基本結構完成以後，你可以通過另一個函數調用執行，也可以直接從Python提示符執行。

如下實例調用了printme（）函數：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 定義函數def printme( str ): "列印任何傳入的字元串"
print str
return
# 調用函數printme("我要調用用戶自定義函數!")printme("再次調用同一函數")

以上實例輸出結果：

• 我要調用用戶自定義函數!再次調用同一函數



參數傳遞

在 python 中，類型屬於對象，變數是沒有類型的：

a=[1,2,3]
a="Runoob"

以上代碼中，[1,2,3]是 List 類型，"Runoob"是 String 類型，而變數 a 是沒有類型，她僅僅是一個對象的引用（一個指針），可以是 List 類型對象，也可以指向 String 類型對象。

可更改(mutable)與不可更改(immutable)對象

在 python 中，strings, tuples, 和 numbers 是不可更改的對象，而 list,dict 等則是可以修改的對象。

• 不可變類型：變數賦值a=5後再賦值a=10，這里實際是新生成一個 int 值對象 10，再讓 a 指向它，而 5 被丟棄，不是改變a的值，相當於新生成了a。

• 可變類型：變數賦值la=[1,2,3,4]後再賦值la[2]=5則是將 list la 的第三個元素值更改，本身la沒有動，只是其內部的一部分值被修改了。

python 函數的參數傳遞：

• 不可變類型：類似 c++ 的值傳遞，如 整數、字元串、元組。如fun（a），傳遞的只是a的值，沒有影響a對象本身。比如在 fun（a）內部修改 a 的值，只是修改另一個復制的對象，不會影響 a 本身。

• 可變類型：類似 c++ 的引用傳遞，如 列表，字典。如 fun（la），則是將 la 真正的傳過去，修改後fun外部的la也會受影響

python 中一切都是對象，嚴格意義我們不能說值傳遞還是引用傳遞，我們應該說傳不可變對象和傳可變對象。

python 傳不可變對象實例

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
def ChangeInt( a ): a = 10
b = 2ChangeInt(b)print b # 結果是 2

實例中有 int 對象 2，指向它的變數是 b，在傳遞給 ChangeInt 函數時，按傳值的方式復制了變數 b，a 和 b 都指向了同一個 Int 對象，在 a=10 時，則新生成一個 int 值對象 10，並讓 a 指向它。

傳可變對象實例

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可寫函數說明def changeme( mylist ): "修改傳入的列表"
mylist.append([1,2,3,4])
print "函數內取值: ", mylist
return
# 調用changeme函數mylist = [10,20,30]changeme( mylist )print "函數外取值: ", mylist

實例中傳入函數的和在末尾添加新內容的對象用的是同一個引用，故輸出結果如下：

• 函數內取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]函數外取值: [10, 20, 30, [1, 2, 3, 4]]



參數

以下是調用函數時可使用的正式參數類型：

• 必備參數

• 關鍵字參數

• 默認參數

• 不定長參數

必備參數

必備參數須以正確的順序傳入函數。調用時的數量必須和聲明時的一樣。

調用printme()函數，你必須傳入一個參數，不然會出現語法錯誤：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可寫函數說明def printme( str ): "列印任何傳入的字元串"
print str
return
#調用printme函數printme()

以上實例輸出結果：

• Traceback (most recent call last):


• File "test.py", line 11, in <mole>


• printme()TypeError: printme() takes exactly 1 argument (0 given)



關鍵字參數

關鍵字參數和函數調用關系緊密，函數調用使用關鍵字參數來確定傳入的參數值。

使用關鍵字參數允許函數調用時參數的順序與聲明時不一致，因為 Python 解釋器能夠用參數名匹配參數值。

以下實例在函數 printme() 調用時使用參數名：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可寫函數說明def printme( str ): "列印任何傳入的字元串"
print str
return
#調用printme函數printme( str = "My string")

以上實例輸出結果：

• My string



下例能將關鍵字參數順序不重要展示得更清楚：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可寫函數說明def printinfo( name, age ): "列印任何傳入的字元串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#調用printinfo函數printinfo( age=50, name="miki" )

以上實例輸出結果：

• Name: mikiAge 50



默認參數

調用函數時，默認參數的值如果沒有傳入，則被認為是默認值。下例會列印默認的age，如果age沒有被傳入：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
#可寫函數說明def printinfo( name, age = 35 ): "列印任何傳入的字元串"
print "Name: ", name
print "Age ", age
return
#調用printinfo函數printinfo( age=50, name="miki" )printinfo( name="miki" )

以上實例輸出結果：

• Name: mikiAge 50Name: mikiAge 35



不定長參數

你可能需要一個函數能處理比當初聲明時更多的參數。這些參數叫做不定長參數，和上述2種參數不同，聲明時不會命名。基本語法如下：

def functionname([formal_args,] *var_args_tuple ): "函數_文檔字元串"
function_suite
return [expression]

加了星號（*）的變數名會存放所有未命名的變數參數。不定長參數實例如下：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可寫函數說明def printinfo( arg1, *vartuple ): "列印任何傳入的參數"
print "輸出: "
print arg1
for var in vartuple: print var
return
# 調用printinfo 函數printinfo( 10 )printinfo( 70, 60, 50 )

以上實例輸出結果：

• 輸出:10輸出:706050



匿名函數

python 使用 lambda 來創建匿名函數。

• lambda只是一個表達式，函數體比def簡單很多。

• lambda的主體是一個表達式，而不是一個代碼塊。僅僅能在lambda表達式中封裝有限的邏輯進去。

• lambda函數擁有自己的命名空間，且不能訪問自有參數列表之外或全局命名空間里的參數。

• 雖然lambda函數看起來只能寫一行，卻不等同於C或C++的內聯函數，後者的目的是調用小函數時不佔用棧內存從而增加運行效率。

語法

lambda函數的語法只包含一個語句，如下：

• lambda [arg1 [,arg2,.....argn]]:expression



如下實例：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可寫函數說明sum = lambda arg1, arg2: arg1 + arg2
# 調用sum函數print "相加後的值為 : ", sum( 10, 20 )print "相加後的值為 : ", sum( 20, 20 )

以上實例輸出結果：

• 相加後的值為 : 30相加後的值為 : 40



return 語句

return語句[表達式]退出函數，選擇性地向調用方返回一個表達式。不帶參數值的return語句返回None。之前的例子都沒有示範如何返回數值，下例便告訴你怎麼做：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
# 可寫函數說明def sum( arg1, arg2 ): # 返回2個參數的和."
total = arg1 + arg2
print "函數內 : ", total
return total
# 調用sum函數total = sum( 10, 20 )

以上實例輸出結果：

• 函數內 : 30



變數作用域

一個程序的所有的變數並不是在哪個位置都可以訪問的。訪問許可權決定於這個變數是在哪裡賦值的。

• 變數的作用域決定了在哪一部分程序你可以訪問哪個特定的變數名稱。兩種最基本的變數作用域如下：

• 全局變數

• 局部變數

全局變數和局部變數

定義在函數內部的變數擁有一個局部作用域，定義在函數外的擁有全局作用域。

局部變數只能在其被聲明的函數內部訪問，而全局變數可以在整個程序范圍內訪問。調用函數時，所有在函數內聲明的變數名稱都將被加入到作用域中。如下實例：

實例(Python 2.0+)

#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-
total = 0 # 這是一個全局變數# 可寫函數說明def sum( arg1, arg2 ): #返回2個參數的和."
total = arg1 + arg2 # total在這里是局部變數.
print "函數內是局部變數 : ", total
return total
#調用sum函數sum( 10, 20 )print "函數外是全局變數 : ", total

以上實例輸出結果：

• 函數內是局部變數 : 30函數外是全局變數 : 0

E. python編寫用pow()函數計算球的體積

使用鍵盤輸入值並不是編輯表中值的唯一方式。在某些情況下，為了設置欄位值，可能要對單條記錄甚至是所有記錄執行數學計算。您可以對所有記錄或選中記錄執行簡單計算和高級計算。此外，還可以在屬性表中的欄位上計算面積、長度、周長和其他幾何屬性。以下各部分包括使用欄位計算器的若干示例。使用 Python、SQL 和 Arcade 執行計算。

本主題著重於基於 Python 的計算欄位示例。要了解有關 Arcade 表達式的詳細信息，請參閱 ArcGIS Arcade 指南。要了解有關 SQL 表達式的詳細信息，請參閱計算欄位。

註：

• Python 強制將縮進作為語法的一部分。請使用兩個或四個空格來定義每個邏輯級別。將語句塊的開頭和結尾對齊並且保持一致。

• Python 計算表達式欄位將使用驚嘆號 (!!) 括起。

• 命名變數時，請注意 Python 區分大小寫，因此 value 不同於 Value。

• 輸入語句後，如果想將其寫入文件，請單擊導出。導入按鈕將提示您查找和選擇一個現有的計算文件。


簡單計算

僅通過一個短表達式就可以計算出多種計算結果。

簡單字元串示例

一系列 Python 字元串函數均支持使用字元串，包括 capitalize、rstrip 和 replace。

將 CITY_NAME 欄位中字元串的首字母大寫。

!CITY_NAME!.capitalize()

去掉 CITY_NAME 欄位中自字元串結尾起的所有空白區。

!CITY_NAME!.rstrip()

將 STATE_NAME 欄位中的「california」全部替換為「California」。

!STATE_NAME!.replace("california", "California")

在 Python 中，字元串欄位中的字元可以通過索引和分割操作進行訪問。索引操作將在索引位置提取字元，而分割操作則會提取一組字元。在下表中，假設 !fieldname! 是值為 "abcde" 的字元串欄位。

示例

說明

結果

!fieldname![0]

第一個字元

"a"

!fieldname![-2]

倒數第二個字元

"d"

!fieldname![1:4]

第二、三和四個字元

"bcd"

Python 也支持使用 format() 方法的字元串格式。

將合並後的 FieldA 和 FieldB 以冒號分隔開。

"{}:{}".format(!FieldA!, !FieldB!)

常見 Python 字元串操作

簡單數學示例

Python 提供了處理數字的工具。Python 也支持一些數值和數學函數，包括 math、cmath、decimal、random、itertools、functools 和 operator。

運算符

說明

示例

結果

x + y

x 加上 y

1.5 + 2.5

4.0

x - y

x 減去 y

3.3 - 2.2

1.1

x * y

x 乘以 y

2.0 * 2.2

4.4

x / y

x 除以 y

4.0 / 1.25

3.2

x // y

x 除以 y（向下取整除法）

4.0 // 1.25

3.0

x % y

x 模 y

8 % 3

2

-x

x 的負數表達式

x = 5

-x

-5

+x

x 不變

x = 5

+x

5

x ** y

以 x 為底，以 y 為指數的冪

2 ** 3

8

乘

!Rank! * 2

根據給定的半徑欄位計算球體的體積。

4.0 / 3.0 * math.pi * !Radius! ** 3

舊版本：

在 ArcGIS Pro 中，使用的是 Python 3，在 ArcGIS Desktop 中，使用的 Python 2。Python 2 使用的是整型數學計算，這就意味著兩個整型值相除將始終生成整型值 (3 / 2 = 1)。在 Python 3 中，兩個整型值相除將生成浮點型值 (3 / 2 = 1.5)。

Python 內置函數

Python 包含多個可用的內置函數，包括 max、min、round 和 sum。

Python 內置函數

通過欄位列表計算每條記錄的最大值。

max([!field1!, !field2!, !field3!])

通過欄位列表計算每條記錄的總和。

sum([!field1!, !field2!, !field3!])使用代碼塊

通過 Python 表達式和代碼塊參數可執行以下操作：

• 在表達式中應用任意 Python 函數。

• 訪問地理處理函數和對象。

• 訪問要素幾何的屬性。

• 訪問新的隨機值運算符。

• 使用 if-then-else 邏輯對值進行重分類。

表達式類型

代碼塊

Python 3

支持 Python 功能。使用 Python 函數 (def) 表示代碼塊。在適當的情況下，幾何屬性將通過地理處理對象表示（如點對象）。

Arcade

支持 Arcade 功能。

SQL

支持 SQL 表達式。

執行 SQL 表達式可以更好地支持使用要素服務和企業級地理資料庫的計算，尤其是在性能方面。使用該表達式可以將單次請求設置為要素服務或資料庫，而不必一次執行一個要素或一行的計算。

舊版本：

在 ArcGIS Desktop 中，計算欄位工具支持 VB、PYTHON 和 PYTHON_9.3 表達式類型。VB 表達式類型，在某些產品中受支持，但在 64 位產品中不受支持，其中包括 ArcGIS Pro。

出於相後兼容性考量，ArcGIS Pro 中仍然支持 PYTHON 和 PYTHON_9.3 關鍵字，但是不會作為選擇列出。使用這些關鍵字的 Python 腳本將可繼續使用。

Python 3 表達式類型與舊版 PYTHON_9.3 關鍵字的唯一區別在於 Python 3 會將日期欄位中的值作為 Python datetime 對象返回。

註：

Python 3 表達式類型與隨 ArcGIS Pro 安裝的 Python 版本無關。這只是歷史上的第三個 Python 相關關鍵字（繼 PYTHON 和 PYTHON_9.3 之後。

各 Python 函數可通過 def 關鍵字定義，關鍵字後為函數名稱及函數的輸入參數。可編寫 Python 函數，使 Python 函數能夠接受任何數量的輸入參數（也可以沒有任何參數）。函數將通過 return 語句返回值。函數名稱可由您自行選取（不得使用空格，也不得以數字開頭）。

註：

如果函數未通過 return 語句顯式返回值，則函數將返回 None。

註：

請牢記，Python 強制要求將縮進作為語法的一部分。請使用四個空格來定義每個邏輯級別。將語句塊的開頭和結尾對齊並且保持一致。

代碼示例 - 數學

在使用以下數學示例時，請假設表達式類型為 Python 3。

將欄位的值四捨五入為保留兩位小數。

表達式：
round(!area!, 2)

通過 math 模塊將米轉換成英尺。以轉換值為底，以 2 為指數進行冪運算，然後再乘以 area。

表達式：
MetersToFeet((float(!shape.area!)))
代碼塊：
import math
def MetersToFeet(area):
return math.pow(3.2808, 2) * area通過 Python 邏輯計算欄位

可以使用 if、else 和 elif 語句將邏輯模式包含在代碼塊中。

按照欄位值進行分類。

表達式：
Reclass(!WELL_YIELD!)
代碼塊：
def Reclass(WellYield):
if (WellYield >= 0 and WellYield <= 10):
return 1
elif (WellYield > 10 and WellYield <= 20):
return 2
elif (WellYield > 20 and WellYield <= 30):
return 3
elif (WellYield > 30):
return 4代碼實例 - 幾何

除以下代碼示例外，請參閱下方的「幾何單位轉換」部分，以了解有關轉換幾何單位的詳細信息。

計算某要素的面積。

表達式：
!shape.area!

計算某要素的最大 x 坐標。

表達式：
!shape.extent.XMax!

計算某要素中的折點數。

表達式：
MySub(!shape!)
代碼塊：
def MySub(feat):
partnum = 0
# Count the number of points in the current multipart feature
partcount = feat.partCount
pntcount = 0
# Enter while loop for each part in the feature (if a singlepart
# feature, this will occur only once)
while partnum < partcount:
part = feat.getPart(partnum)
pnt = part.next()
# Enter while loop for each vertex
while pnt:
pntcount += 1
pnt = part.next()

# If pnt is null, either the part is finished or there
# is an interior ring
if not pnt:
pnt = part.next()
partnum += 1
return pntcount

將點要素類中每個點的 x 坐標平移 100。

表達式：
shiftXCoordinate(!SHAPE!)
代碼塊：
def shiftXCoordinate(shape):
shiftValue = 100
point = shape.getPart(0)
point.X += shiftValue
return point幾何單位轉換

幾何欄位的面積和長度屬性可通過用 @ 符號表示的單位類型進行修改。

• 面積測量單位關鍵字：

• 
  
  

• ACRES | ARES | HECTARES | SQUARECENTIMETERS | SQUAREDECIMETERS | SQUAREINCHES | SQUAREFEET | SQUAREKILOMETERS | SQUAREMETERS | SQUAREMILES | SQUAREMILLIMETERS | SQUAREYARDS | SQUAREMAPUNITS | UNKNOWN

• 線性測量單位關鍵字：

• 
  
  

• CENTIMETERS | DECIMALDEGREES | DECIMETERS | FEET | INCHES | KILOMETERS | METERS | MILES | MILLIMETERS | NAUTICALMILES | POINTS | UNKNOWN | YARDS

註：

如果數據存儲在地理坐標系中且具有線性單位（例如英尺），則會通過測地線演算法轉換長度計算的結果。

警告：

轉換地理坐標系中數據的面積單位會生成不正確的結果，這是由於沿 globe 的十進制度並不一致。

計算某要素的長度（以碼為單位）。

表達式：
!shape.length@yards!

計算某要素的面積（以英畝為單位）。

表達式：
!shape.area@acres!

測地線面積和長度也可以通過帶 @（後跟測量單位關鍵字）的 geodesicArea 和 geodesicLength 屬性進行計算。

計算某要素的測地線長度（以碼為單位）。

表達式：
!shape.geodesicLength@yards!

計算某要素的測地線面積（以英畝為單位）。

表達式：
!shape.geodesicArea@acres!代碼實例 - 日期

日期和時間可使用 datetime 和 time 模塊進行計算。

計算當前日期。

表達式：
time.strftime("%d/%m/%Y")

計算當前日期和時間。

表達式：
datetime.datetime.now()

計算的日期為 2000 年 12 月 31 日。

表達式：
datetime.datetime(2000, 12, 31)

計算當前日期和欄位中的值之間的天數。

表達式：
(datetime.datetime.now() - !field1!).days

通過向欄位中的日期值添加 100 天來計算日期。

表達式：
!field1! + datetime.timedelta(days=100)

計算欄位中的日期值為一周中的周幾（例如，星期天）。

表達式：
!field1!.strftime('%A')代碼實例 - 字元串

可以使用多種 Python 編碼模式來完成字元串計算。

返回最右側三個字元。

表達式：
!SUB_REGION![-3:]

將所有大寫字母 P 替換為小寫字母 p。

表達式：
!STATE_NAME!.replace("P","p")

通過空格分隔符串連兩個欄位。

表達式：
!SUB_REGION! + " " + !STATE_ABBR!轉換為正確的大小寫形式

下列各例顯示的是轉換單詞的不同方法，這些方法可使每個單詞的首字母變為大寫、其餘字母變為小寫。

表達式：
' '.join([i.capitalize() for i in !STATE_NAME!.split(' ')])表達式：
!STATE_NAME!.title()正則表達式

Python 的 re 模塊提供了正則表達式匹配操作，可用於對字元串執行復雜的模式匹配和替換規則。

re - 正則表達式運算正則表達式的用法

使用單詞 Street 替換 St 或 St.，在字元串的末尾生成一個新單詞。

表達式：
update_street(!ADDRESS!)
代碼塊：
import re
def update_street(street_name):
return re.sub(r"""(St|St.)""",
'Street',
street_name)累加計算和順序計算

可以使用全局變數來進行累加計算和順序計算。

根據某間隔值計算順序 ID 或數字。

表達式：
autoIncrement()
代碼塊：
rec=0
def autoIncrement():
global rec
pStart = 1 # adjust start value, if req'd
pInterval = 1 # adjust interval value, if req'd
if (rec == 0):
rec = pStart
else:
rec = rec + pInterval
return rec

計算數值型欄位的累加值。

表達式：
accumulate(!FieldA!)
代碼塊：
total = 0
def accumulate(increment):
global total
if total:
total += increment
else:
total = increment
return total

計算數值型欄位的百分比增量。

表達式：
percentIncrease(float(!FieldA!))
代碼塊：
lastValue = 0
def percentIncrease(newValue):
global lastValue
if lastValue:
percentage = ((newValue - lastValue) / lastValue) * 100
else:
percentage = 0
lastValue = newValue
return percentage隨機值

可以使用 random 模塊來計算隨機值。

通過 numpy 站點包來計算 0.0 和 1.0 之間的隨機浮點值。

表達式：
getRandomValue()
代碼塊：
import numpy
def getRandomValue():
return numpy.random.random()

使用隨機模塊來計算 0 與 10 之間的隨機整數。

表達式：
random.randint(0, 10)
代碼塊：
import random計算空值

在 Python 表達式中，可通過 Python None 來計算空值。

註：

僅當該欄位為空時，才可以進行以下計算。

使用 Python None 計算空值。

表達式：
None相關主題

有關欄位計算的基礎知識

授權轉載：gisoracle

網課學習 + 權威結業證書

我們精心匯總了一些相對簡單

培訓考核通過便可獲取的證書

自然資源部職鑒中心發證

可用於招投標、資質系統

等

測繪師繼續教育20學時

中國測繪網新媒體中心

[email protected]

商務合作/微信 214979525

F. python中π怎麼表示

表示為math函數庫中的一個內建函數。

import math

print "math.modf(100.12) : ", math.modf(100.12)。

print "math.modf(100.72) : ", math.modf(100.72)。

print "math.modf(119L) : ", math.modf(119L)。

print "math.modf(math.pi) : ", math.modf(math.pi)。

根據PEP的規定，必須使用4個空格來表示每級縮進（不清楚4個空格的規定如何，在實際編寫中可以自定義空格數，但是要滿足每級縮進間空格數相等）。使用Tab字元和其它數目的空格雖然都可以編譯通過，但不符合編碼規范。支持Tab字元和其它數目的空格僅僅是為兼容很舊的的Python程序和某些有問題的編輯程序。

G. python的用途和優點

python的用途：

python也是一門程序語言。能寫各種各樣的程序。

優點：

1.支持OOP編程 從根本

上講Python仍是一種面向對象的語言，支持多態、繼承等高級概念，在Python里使用OOP十分容易 沒有C++、Java那樣復雜，但不必做Python下OOp高手，夠用即可。

2. 免費Python的使用是完全免費的，您可以從網路上免費下載、安裝使用， Python上的其他程序包，也可下載安裝使用。 Python的免費的同時又有很多的的社區對用戶的提問提出快速的技術支持，學習和使用Python技術不再是一個人在戰斗！

3. 可移植性 Python的實現是用ansi c編寫的，可以運行在目前所有主流平台上，手機、pad上均可運行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。

4. 功能強大 從特性的觀點上看，Python是一個混合體，他豐富的工具集使得他介於傳統的腳本語言和系統語言之間。

拓展資料：

設計定位

Python的設計哲學是"優雅"、"明確"、"簡單"。因此，Perl語言中"總是有多種方法來做同一件事"的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。Python開發者的哲學是"用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事"。

在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。

Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。

Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。

雖然Python可能被粗略地分類為"腳本語言"(script language)，但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是"腳本語言"泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。

Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。

因此，很多人還把Python作為一種"膠水語言"(glue language)使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。

H. 新手關於python中pandas函數的使用

利用Python的pandas數據結構來讀取excel表格的數據，部分代碼如下：

#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"
data=pd.read_excel(catering_data,index_col=u'日期')
#讀取數據，指定"日期"列為索引列

大多數書上都是這樣寫的，但是在Python2.7上運行時出現錯誤。（沒有在Python3.x版本試過）
出現了如下問題：
這里寫圖片描述
使用help（pd.read_excel）發現參數中有必選參數sheetname,加入到函數中，代碼如下：

#-*- coding:utf-8 -*-
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

catering_data="catering_sale.xls"
data=pd.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期')

運行成功。
sheetname=0 的意思是：讀取xls文件中的第一個表格。（假設文件中有很多個表格）
另外，也可以將文件轉換成csv格式，就不需要這個參數了。代碼如下：

catering_data="catering_sale.csv"
data=pd.read_csv(catering_data)

I. python padnas 通過循環讀取文件後，我不能找出有缺失值的那張表，請問應如何判斷

可以使用numpy中的函數判讀dataframe中是否有NaN的值
import numpy as np
if np.any(df.isnull()): 先判斷是否有NaN的值，隨後遍歷dataframe的所有列，注意df.isna()函數，就是判斷是否為NaN。循環體中的命令是將NaN替換成某種數值（平均值、中位數之類，依據你的處理邏輯）
for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():
df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)