python经验累积函数 python函数总结
python 8个常用内置函数解说
8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）
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python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率。
这次来梳理下8个好用的python内置函数
1、set()
当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。
用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。
2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。
3、sorted()在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表。对列表升序操作：
对元组倒序操作：
使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：
根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：
4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。
5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。
map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：
6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。
reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。
你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。
7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？
filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。
8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。
enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。
用python如何自定义一个包含一个参数的函数,函数从一累加到参数的值,返回累加？
def cursum(n):
res = 0
for i in range(1, n + 1):
res += 1
return res
python三个重要的内置函数(map, filter,reduce)-
map函数第一个参数是一个函数function，第二个参数是一个可迭代的对象iterable，他的功能是将可迭代对象iterable里面的每一项都应用到函数function中，然后返回一个迭代器。
可迭代器里面有多少个元素则结果就包含多少个元素
filter() 函数用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回由符合条件元素组成的新列表。
该接收两个参数，第一个为函数，第二个为序列，序列的每个元素作为参数传递给函数进行判断，然后返回 True 或 False，最后将返回 True 的元素放到新列表中。
reduce() 函数会对参数序列中元素进行累积。
函数将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给 reduce 中的函数 function（有两个参数）先对集合中的第 1、2 个元素进行操作，得到的结果再与第三个数据用 function 函数运算，最后得到一个结果。
python安装sum库
1、Python中自带的sum函数
在Python中自带的函数中，它输入的对象可以是一个可迭代对象，比方说数组、列表，在使用的时候sum最多有两个参数，如果是一个参数的情况下，那么第一个参数是可迭代的，当有两个参数时，第二个参数只能是个数。举个例子：
sum([1,2,3],2) 运行结果：8 三个元素相加之后再加2sum((1,2,3)) 运行结果：6sum({1,2,3}) 运行结果：6
2、numpy中的sum函数
这里的sum函数就是我们平时用的，同样的可以是元组、数组、列表，在数组中，可以指定维度的相加，默认情况下axis=none，sum将所有的元素相加，举个例子：
1、当sum没有参数的时候，那么会将所有的元素相加；
2、如果axis参数等于0时，则是按列相加；
举个例子：
import numpy as np b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])print(b.sum(axis=0))
相当于是：
[[3,7,6], [2,4,5]]
每一列对应元素相加3+2,7+4,6+5
运行结果输出：
[5 11 11]
3、当axis参数等于1时，就是按行相加，例如：
import numpy as np b=np.array([[3,7,6],[2,4,5]])print(b.sum(axis=1))
运行结果输出为：
[16 11]
在上面的实例中，就相当于是3+7+6，2+4+5，即每一行的元素分别相加。
关于如何使用Python中的sum函数？Python中sum函数的多种用法的内容就分享到这里了，希望大家可以通过对这这篇文章的学习，掌握到更多sum函数的使用方法。
使用Python构造经验累积分布函数（ECDF）
对于一个样本序列 ，经验累积分布函数 (Empirical Cumulative Distribution Function)可被定义为
其中 是一个指示函数，如果 ，指示函数取值为1，否则取值为0，因此 能反映在样本中小于 的元素数量占比。
根据格利文科定理（Glivenko–Cantelli Theorem），如果一个样本满足独立同分布(IID)，那么其经验累积分布函数 会趋近于真实的累积分布函数 。
首先定义一个类，命名为ECDF：
我们采用均匀分布（Uniform）进行验证，导入 uniform 包，然后进行两轮抽样，第一轮抽取10次，第二轮抽取1000次，比较输出的结果。
输出结果为：
而我们知道，在真实的0到1均匀分布中， 时， ，从模拟结果可以看出，样本量越大，最终的经验累积分布函数值也越接近于真实的累积分布函数值，因此格利文科定理得以证明。
python里平均数循环累加怎么写
循环累加
1、进入都pycharm编辑器中，打开一个Python文件或者可以新建一个文件，先初始化两个变量，输入下面的代码：
result=0
i=0
2、使用循环累加的方式，在这里我们使用的是while函数进行循环累加的操作，循环的条件是i小于或者是等于100，也就是说，求的是100以内的数在和，代码如下：
while i=100:
result+=i
i+=1
这里的变量i，每循环一次，它就自增一次，直到它大于100，循环才会结束。最后可以使用Python中的print()函数输出累加的结果。
方法二：递归累加
1、同样的使用pycharm编辑器，进入到编辑界面之后，打开或者是创建一个Python文件，在文件中调用使用函数进行调用，对变量进行累加，输入下面的这段代码：
def sum_num(num):
这里是定义了一个函数为sum_num，包含了一个参数，用来传递具体的值，并且执行下面的代码调用，进行累加，代码如下：
t=sum_num(n-1)
return n+t
2、在函数的调用过程中，我们可以设置一个变量，用来存放最后得到的累加的结果，并且最后使用print()函数对运行结果进行打印，代码如下：
result = s_num(100)
print(result)
关于怎么在Python中实现累加求和？Python累加求和的方法的文章就分享到这里了，文章中介绍了两种累加求和的方法，大家可以根据操作步骤，动手实践一下。
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