Here is the tutorial of python.
C
concatenate()
numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,…), axis=0)函数。能够一次完成多个数组的拼接。其中a1,a2,…是数组类型的参数
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| a=np.array([1,2,3])
b=np.array([11,22,33])
c=np.array([44,55,66])
np.concatenate((a,b,c),axis=0)
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a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
b=np.array([[11,21,31],[7,8,9]])
np.concatenate((a,b),axis=0)
[ 4, 5, 6],
[11, 21, 31],
[ 7, 8, 9]])
np.concatenate((a,b),axis=1)
[ 4, 5, 6, 7, 8, 9]])
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E
enumerate()
enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
Python 2.3. 以上版本可用，2.6 添加 start 参数。
enumerate(sequence, [start=0])
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| seasons = ['Spring', 'Summer', 'Fall', 'Winter']
list(enumerate(seasons))
list(enumerate(seasons, start=1))
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普通 for 循环
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| i = 0
seq = ['one', 'two', 'three']
for element in seq:
print i, seq[i]
i +=1
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for 循环使用 enumerate
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| seq = ['one', 'two', 'three']
for i, element in enumerate(seq):
print i, element
a = [[1,2,3],[4,5,6]]
for i,d in enumerate(a):
print(d)
[4, 5, 6]
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F
flatten()
首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。
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| x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
x.flatten()[1] = 100
x
[3, 4]])
x.ravel()[1] = 100
x
[ 3, 4]])
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fromstring()
将字符串变为 ASCII 的代码表数组。
numpy.fromstring(string, dtype=, count=, sep=’’)
A new 1-D array initialized from text data in a string
因为是 ASCII 码，所以，不能转换中文，这是我自己的猜测，因为在转换中文的时候，会输出三个数字代码，看不懂。。。
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| import numpy as np
s = "一"
a = 'yi'
print(np.fromstring(s,dtype=np.uint8))
print(np.fromstring(a,dtype=np.uint8))
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G
global()
globals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部全局变量
I
isin()
numpy.isin(element, test_elements, assume_unique=False, invert=False)
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| import numpy as np
a = np.arange(1,10)
b = np.array([3,4,7])
print(a)
print(b)
print(np.isin(b,a))
print(np.isin(b,a,invert=True))
print(np.isin(a,b))
print(np.isin(a,b,invert=True))
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J
join()
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| 将列表，元组转为字符串
a = [1,2,3,4]
str = "".join(a)
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L
len
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| Python len() 方法返回对象（字符、列表、元组等）长度或项目个数。
语法
len()方法语法：
len( s )
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list
list() 方法用于将元组（字符串也可以）转换为列表。
注：元组与列表是非常类似的，区别在于元组的元素值不能修改，元组是放在括号中，列表是放于方括号中。
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| print(list("123"))
print(list(("123","234")))
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M
min max
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| min( x, y, z, .... )
参数
x -- 数值表达式。
y -- 数值表达式。
z -- 数值表达式。
a = array([[1,2,3],[0,0,0],[-1,-2,-3],[2,2,2]])
a.min(0)
array([-1, -2, -3])
a.min(1)
array([ 1, 0, -3, 2])
min(1,2,3)
max 和 min 一样
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O
ord()
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| 返回字符在 ASCII 的位置
index = ord("a")
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#R
ravel()
首先声明两者所要实现的功能是一致的（将多维数组降位一维），两者的区别在于返回拷贝（copy）还是返回视图（view），numpy.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做的修改不会影响（reflects）原始矩阵，而numpy.ravel()返回的是视图（view，也颇有几分C/C++引用reference的意味），会影响（reflects）原始矩阵。
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| x = np.array([[1, 2], [3, 4]])
x.flatten()[1] = 100
x
[3, 4]])
x.ravel()[1] = 100
x
[ 3, 4]])
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S
sorted()
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| 内置函数
sorted(data, cmp=None, key=None, reverse=False)
1. 对由tuple组成的List排序
students = [('john', 'A', 15), ('jane', 'B', 12), ('dave', 'B', 10),]
用key函数排序
sorted(students, key=lambda student : student[2])
[('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
用 operator 函数来加快速度, 上面排序等价于
from operator import itemgetter, attrgetter
sorted(students, key=itemgetter(2))
2. 对由字典排序
d = {'data1':3, 'data2':1, 'data3':2, 'data4':4}
sorted(d.iteritems(), key=itemgetter(1), reverse=True)
[('data4', 4), ('data1', 3), ('data3', 2), ('data2', 1)]
但是在Python3.5中：iteritems变为items
所以上面改为
sorted(d.items(), key=itemgetter(1), reverse=True)
字典是用这个函数后，会改变原来的数据结构，如：
data = {
1:5,2:6,3:7,4:8
}
print(data)
y = sorted(data.items(), key=operator.itemgetter(1), reverse=False)
print(y)
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strip()
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| python 2.0+
str = "0000000 Runoob 0000000";
print str.strip( '0' );
str2 = " Runoob ";
print str2.strip();
python3一样使用
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split()
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| split(str , num)
参数
str 分隔符，默认为所有的空字符，包括空格、换行(\n)、制表符(\t)等。
num 分割次数。
str = "this is string example....wow!!!"
print (str.split( ))
print (str.split('i',1))
print (str.split('w'))
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Z
zip()
zip() 函数用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的对象，这样做的好处是节约了不少的内存。
我们可以使用 list() 转换来输出列表。
如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同，利用 * 号操作符，可以将元组解压为列表。
zip([iterable, …]) iterabl – 一个或多个迭代器;
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| a = [1,2,3]
b = [4,5,6]
c = [4,5,6,7,8]
zipped = zip(a,b)
zipped
list(zipped)
list(zip(a,c))
a1, a2 = zip(*zip(a,b))
list(a1)
list(a2)
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