pythonmat函数的作用

㈠ 编写测试用例的代码时,经常会使用到函数, 那么python中函数是什么 有什么作用 如何使用 使用流程如何

函数的使用:
(1).函数是具有独立功能的代码块,是一个整体(封装了函数功能的代码), 完成某个功能的小工具
特点: 函数最大的特点是封装
(2).作用: 提高开发效率,实现代码的重用
(3).函数使用步骤:
① 定义函数: 把代码的功能封装成一个整体
② 调用函数: 享受封装的结果
(4).函数调用流程: ☆ ☆ ☆
① 函数定义时 不会执行函数体中代码
② 函数调用时,才会执行函数体中代码
③ 函数调用完成以后,一定要回到函数调用的地方继续向下执行
你可以多去黑马程序员视频库看看，里面这样的知识点特别多

㈡ python中函数的作用

Python 函数定义以及参数传递
1.函数定义
#形如def func(args...):
doSomething123

以关键字def 开头，后面是函数名和参数下面是函数处理过程。
举例：
def add( a, b ):
return a+b12

参数可以设定默认值，如：
def add( a, b=10 ): #注意：默认值参数只会运算一次
return a+b12

默认值参数只会运算一次是什么意思？
def func( a, b=[] ): #b的默认值指向一个空的列表，每次不带默认值都会指向这块内存
b.append(a) return b

print(func(1))#向默认的空列表里加入元素1 ，默认列表里已经是[1]print(func(2))#向默认的列表里加入元素2,默认列表里已经是[1,2]print(func(3,[]))#向b指向的空列表里加入元素1 ，默认列表里还是[1,2]print(func(4))#向默认的列表里加入元素4,默认列表里已经是[1,2,4]'''
结果：
[1]
[1, 2]
[3]
[1, 2, 4]
'''12345678910111213141516

这下明白为什么默认参数只计算一次了吧，函数参数不传递时默认值总是指向固定的内存空间，就是第一次计算的空间。
2.参数传递
def func(a, b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )12

在使用函数时可以如下方式,结果都是相同的
func(10,20) #不使用参数名，需要按参数顺序传递func(a=10,b=20) #使用参数名可以不按顺序传递func(b=20,a=10)#结果：a=10, b=20a=10, b=20a=10, b=201234567

如果函数定义形式如下方式：
def func(*args): #这种定义会把传递的参数包成元组
print(args,type(args))

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

举一个和上述过程相反的例子：
def func(a,b):
print('a=%d, b=%d' % (a,b) )

a = (10, 20)
func(*a) #在调用函数使用`*`则会把元组解包成单个变量按顺序传入函数#结果：a=10, b=20123456

总结：*号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成元组，如果 *号在调用时则会把元组解包成单个元素。
另一种定义：
def func(**kw):#使用**定义参数会把传入参数包装成字典dict
print(kw, type(kw) )

func(a=10,b=20)#这种函数在使用时必须指定参数值，使用key=value这种形式#结果：{'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) #在调用时使用**会把字典解包成变量传入函数。12345
def func(*args, **kw):#这种形式的定义代表可以接受任意类型的参数
print(args,kw )12

总结：**号在定义函数参数时，传入函数的参数会转换成字典，如果 **号在调用时则会把字典解包成单个元素。
lambda表达式
lambda表达式就是一种简单的函数
形如 f = lambda 参数1，参数2： 返回的计算值
例如：
add = lambda x,y: x+y
print(add(1,2))'''
结果：3
'''12345

㈢ Python中的format()函数有什么作用

常见于字符串格式化。
比如 print("第{0}天".format(d))
会打印"第5天"

㈣ python中.mat文件怎么读取

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

1234567

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

注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。

1

print type(data)

结果显示

1

<type 'dict'>

找到mat文件中的矩阵：

1

print data['A']

结果显示

[[ 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. ]]

格式为：

<type 'numpy.ndarray'>

即为numpy中的矩阵格式。

㈤ python main函数有什么用

print'main'当脚本作为执行脚本时__name__的值为__main__当脚本作为模块时__name__为模块文件名。

• main函数在程序中大多数是必须存在的。C语言标准中强制要求main函数的返回值类型为int，main函数的返回值是传递给操作系统，让操作系统判断程序的执行情况。

• 一个程序，无论复杂或简单，总体上都是一个“函数”；这个函数就称为“main 函数”，也就是“主函数”。比如有个“做菜”程序，那么“ 做菜 ”这个过程就是“主函数”。在主函数中，根据情况，你可能还需要调用“买菜，切菜，炒菜”等子函数。

• main函数在程序中大多数是必须存在的，但是依然有例外情况，比如windows编程中可以编写一个动态链接库模块，这是其他windows程序可以使用的代码。由于DLL模块不是独立的程序，因此不需要main函数。

• 从函数的形势看，函数分两类：

• 无参函数。printstar和print_message就是无参函数。在调用无参函数时，主调函数并不将数据传送给被调用函数，一般用来执行指定的一组操作。

• 有参函数。在调用函数时，在主调函数和被调用函数之间有数据传递。也就是说，主调函数可以将数据传递给被调用函数使用，被调用函数中的数据也可以带回来供主调函数使用。

㈥ python中rt()函数的作用

函数的主要作用是结束重复编写代码，函数的编写更容易理解测试代码。
函数不单单只能够重复代码，也可以将函数外部的数据传递至函数内部的代码中。位置调用实参，关键字调用实参，形参默认值。
有些时候我们需要默认值，当你不填写的时候它会有个默认值，返回值，内置方法return可指定返回的值，在函数内部代码中，如果遇到return则会立即停止，并且返回你指定的值。在默认没有指定的情况下，返回的值时none，不指定返回值时，让实参变成可选的在实际的使用中可能有些时候需要实参，但有时候不需要，调用函数时不可能一直更改定义好的函数，这时需要我们提供可以选择的实参。

㈦ Python在程序设计中,函数的使用有哪些作用请具体阐述。

在所有编程语言中，函数的作用都是相似的
在开发程序的时候，某一段代码需要执行很多次，为了提高编写的效率以及代码的复用，需要把这一段代码封装成一个模块，这就是函数

㈧ 数据分析员用python做数据分析是怎么回事，需要用到python中的那些内容，具体是怎么操作的

大数据！大数据！其实是离不开数据二字，但是总体来讲，自己之前对数据的认知是不太够的，更多是在关注技术的提升上。换句话讲，自己是在做技术，这些技术处理的是数据，而不能算是自己是在做数据的。大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。

与数据分析相关的Python库很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。
生成数据表
常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等等。
检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_plicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

㈨ import math在python中的作用

引入math库，可以调用math库中的功能函数

㈩ 如何读取mat文件 python

一、mat文件

mat数据格式是Matlab的数据存储的标准格式。在Matlab中主要使用load()函数导入一个mat文件，使用save()函数保存一个mat文件。对于文件

二、python中读取mat文件

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

1、读取文件

如上例：

#coding:UTF-8


import scipy.io as scio

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

注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。

print type(data)

结果显示

<type 'dict'>

找到mat文件中的矩阵：

print data['A']

结果显示

[[ 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. ]]

格式为：

<type 'numpy.ndarray'>

即为numpy中的矩阵格式。

2、保存文件

将这里的data['A']矩阵重新保存到一个新的文件dataNew.mat中：

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