Python strip()方法
用于移除字符串头尾指定的字符（默认为空格或换行符）或字符序列。
#!/usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
str = "00000003210Runoob01230000000";
print str.strip( '0' ); # 去除首尾字符 0
str2 = " Runoob "; # 去除首尾空格
print str2.strip();
random.randint()与np.random.randint()的区别
random.randint()方法里面的取值区间是前闭后闭区间，而np.random.randint()方法的取值区间是前闭后开
import random
for n in range(5):
for i in range(10):
print(random.randint(1,5),end=' ')
print()
#运行结果
1 5 5 3 3 1 3 1 5 2
4 4 4 4 4 4 3 1 5 2
3 2 3 1 1 5 5 1 4 3
3 4 4 2 5 5 3 4 4 4
3 5 4 5 4 5 4 5 2 4
Process finished with exit code 0import numpy as np
for n in range(5):
for i in range(10):
print(np.random.randint(1, 5), end=' ')
print()
#运行结果
2 4 1 1 1 1 2 2 2 4
3 4 3 2 3 4 3 2 2 4
2 2 1 2 1 1 3 3 3 4
4 1 4 2 4 1 3 4 3 2
2 3 3 2 3 4 4 3 4 4
Process finished with exit code 0
numpy.random.randint: low、high、size三个参数。默认high是None,如果只有low，那范围就是[0,low)。如果有high，范围就是[low,high)。
>>> np.random.randint(2, size=10)
array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])
>>> np.random.randint(1, size=10)
array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
>>> np.random.randint(5, size=(2, 4))
array([[4, 0, 2, 1],
[3, 2, 2, 0]])
np.random.rand()
Python xrange() 函数
xrange() 函数用法与 range 完全相同，所不同的是生成的不是一个数组，而是一个生成器。
>>>xrange(8)
xrange(8)
>>> list(xrange(8))
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> range(8) # range 使用
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]
>>> xrange(3, 5)
xrange(3, 5)
>>> list(xrange(3,5))
[3, 4]
>>> range(3,5) # 使用 range
[3, 4]
>>> xrange(0,6,2)
xrange(0, 6, 2) # 步长为 2
>>> list(xrange(0,6,2))
[0, 2, 4]
python强制类型转换astype
- df.astype('数据类型') #改变整个df的数据类型
- df['列名'].astype('数据类型') #仅改变某一列的数据类型
Python的reshape(-1,1)
np.vstack:按垂直方向（行顺序）堆叠数组构成一个新的数组
https://www.jianshu.com/p/2469e0e2a1cf
np.random.seed(0)作用
当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。
如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数。
>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55, 0.72, 0.6 , 0.54])
>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55, 0.72, 0.6 , 0.54])>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.42, 0.65, 0.44, 0.89])
>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.96, 0.38, 0.79, 0.53])
python3 * 和 **
* 代表乘法
** 代表乘方
>>> 2 * 5
10
>>> 2 ** 5
32
Python3 assert（断言）
Python assert（断言）用于判断一个表达式，在表达式条件为 false 的时候触发异常。
assert expression
等价于
if not expression:
raise AssertionError
assert expression [, arguments]等价于
ifnot expression:raiseAssertionError(arguments)以下为 assert 使用实例：
>>> assert True # 条件为 true 正常执行
>>> assert False # 条件为 false 触发异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError
>>> assert 1==1 # 条件为 true 正常执行
>>> assert 1==2 # 条件为 false 触发异常
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError
>>> assert 1==2, '1 不等于 2'
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: 1 不等于 2
>>>set_printoption
numpy.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)
precision
threshold : int, optional，当数组数目过大时，设置显示几个数字，其余用省略号（Total number of array elements which trigger summarization rather than full repr (default 1000).）
edgeitems : int, optional，边缘数目（Number of array items in summary at beginning and end of each dimension (default 3)）.
linewidth : int, optional，The number of characters per line for the purpose of inserting line breaks (default 75).
suppress
nanstr : str, optional，String representation of floating point not-a-number (default nan).
infstr : str, optional，String representation of floating point infinity (default inf).
np.set_printoptions(threshold=np.nan)
设置打印时显示方式,threshold=np.nan意思是输出数组的时候完全输出，不需要省略号将中间数据省略
