函数是python编程核心内容之一，笔者在本文中主要介绍下函数的概念和基础函数相关知识点。函数是什么？有什么作用、定义函数的方法及如何调用函数。 函数是可以实现一些特定功能的小方法或是小程序。...在没用过函数之前，我们要计算一个数的幂时会用到**，方法是这样的： 8 #此处为python 函数返回值 现在知道了函数，就可以用内建函数pow来计算乘方了： >>>pow(2,3) 8 什么是python...内建函数，如何调用函数 python系统中自带的一些函数就叫做内建函数，比如：dir()、type()等等，不需要我们自己编写。...定义函数需要用到def语句，定义函数也需要注意以下几点： 1、def开头，代表定义函数 2、def和函数名中间要敲一个空格 3、之后是函数名，这个名字用户自己起的，方便自己使用就好 4、函数名后跟圆括号...函数的基础知识点就先讲这些，函数在python学习过程中是一个比较重要的环节，需要学的还有很多。例如参数修改，作用域等等。
之前的文章我们简单地看了下Scala和Python的变量定义，再来看看如何将代码块组织在一起变成一个函数吧。...先看看函数如何定义： Scala版本 def sum(x:Int):Int = { if (x == 1) 1 else x + sum(x-1) } 或者是 def sum(x:Int):...: if (x == 1): return 1 else: return x + sum(x-1) Scala和Python的常规函数定义都由def开始，接下来是函数名...这个例子中sum接受了Int类型的x。在sum的参数列表后面会补充上Scala是以冒号开头，Python是以->开头的函数返回值的数据类型。这一部分Scala和Python还是大致相同的。...，而Python的函数返回值必须要加上return，而且并不能像Scala那样可以进一步写成一行语句，因为lambda定义不能定义复杂的控制流程。
这里来给大家演示一下，函数的定义或构造，并调用函数来实现封装后的效果。 首先我们来看看想实现下面的这个效果，如果不使用函数应该怎么实现。 题目：依次打印1-9这几个数字。...1.不使用函数 print(1) print(2) print(3) print(4) print(5) print(6) print(7) print(8) print(9) 2.使用for循环实现...这时候for循环还是可以实现的，但是for循环只能实现类似的数字和变量循环，无法进行复杂的功能开发。鉴于此，函数这个概念就被python引入了，下面先来看看函数是怎么实现上面的效果的，还是两种方法。...(7) print(8) print(9) p_num() 2.函数+for循环 def p_num(): for i in range(1, 10):...print(i) p_num() 这时候如果想实现上面的打印结果就直接使用函数名+小括号调用函数就可以了，这种类型的语法，不仅可以反复使用，而且封装后的代码更美观。
本次学习内容同样先回顾下上次学习的序列。然后学习今天的自定义函数部分。在编程中无论是面向过程还是面向对象，函数都是不可或缺的存在。什么是函数？...这个问题在任何语言中的答案几乎一致，函数是一段组织好的，可以重复使用的完成单一或关联功能的代码。定义一个函数，可以大大增加代码的复用。模块化的封装让程序逻辑更加明确易读。 1、定义函数。...使用def关键字加上函数名来定义，后面括号可包含或不包含参数，再跟上冒号。 2、返回数据。 return关键字，这个没什么可说的。 3、函数文档。...函数文档类似于注释，它占据函数一行，可以通过__doc__属性打印出来。 4、关键字参数。 关键字参数是用来指定实参为具体哪个参数的方式。 5、默认值参数。...默认值参数是在函数调用过程中未指定参数调用默认值。 6、收集参数。 python中未知个数的参数可以通过在参数前加*号来收集参数。收集参数实质为一个元组。
常见描述性统计可以通过最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值，均值、众数、标准差、极差等查看数据的分布和离散程度；通过偏度（数据分布形态呈现左偏或右偏）和峰度（分布形态呈现尖瘦或矮胖）等查看数据的正态与否...下面简单的介绍如何使用R实现数值型变量的上述统计量。 1 基础包中summary()函数 可得到数值型变量的最小值、下四分位数、中位数、上四分位数和最大值。...:335.0 2 psych包中describe()函数 可得到非缺失值的个数、均值、标准差、中位数、截尾平均数、绝对中位差、最小值、最大值、极差、偏度、丰度和平均值的标准误 #install.packages...除了上述函数包外，还可以自定义函数可以只返回需要的值。...-0.373 -1.21 -0.136 可以看出自定义函数的结果与上述R包的结果一致，而且可以根据自己的需求选择返回值。
一、默认参数定义函数的时候，还可以有默认参数。...例如Python自带的 int() 函数，其实就有两个参数，我们既可以传一个参数，又可以传两个参数：>>> int('123')123>>> int('123', 8)83int()函数的第二个参数是转换进制...我们来定义一个计算 x 的N次方的函数:def power(x, n): s = 1 while n > 0: n = n - 1 s = s * x return...s = s * x return s这样一来，计算平方就不需要传入两个参数了：>>> power(5)25由于函数的参数按从左到右的顺序匹配，所以默认参数只能定义在必需参数的后面：# OK:def...定义可变参数的目的也是为了简化调用。
函数的使用，函数必须先创建才可以使用，该过程称为函数定义，函数创建后可以使用，使用过程称为函数调用 函数定义与调用： 1) >>> def 函数名(形参1，形参2): # 定义 ... ...函数的注释，写在函数定义的下方，使用”””内容”””的方法在pycharm函数的调用的地方鼠标放上按Ctrl可以快速查看函数的注释内容 5. ...函数参数的作用域，函数内部定义的叫做局部变量，函数外部的变量叫做全局变量，局部变量的作用域只限于函数内部使用 >>> def test(a, b): ... ...函数外部的变量在函数内部可以直接调用但是无法修改全局变量的内容，可以在函数内部使用global 变量名重新定义后修改 1) >>> a = 1 >>> def test(b): ... ...函数的返回值，python中函数的关键字return, 生成迭代器 yield 返回 1) 定义格式: def 函数名(): 函数体 return 返回值 2) 调用格式: 变量名 = 函数名() 3)
0.610655 0.7260237 0.42314646 kurtosis-0.372766 -0.1355511 -0.02271075 Hmisc包中的describe()函数可返回变量和观测的数量...、缺失值和唯一值的数目、平均值、 分位数，以及五个最大的值和五个最小的值 通过Hmisc包中的describe()函数计算描述性统计量: >describe(mtcars[vars]) mtcars[vars...格式为：by(data,INDICES,FUN) 其中data是一个数据框或矩阵，INDICES是一个因子或因子组成的列表，定义了分组，FUN是任 意函数。...20.6169816 0.2103128 -1.1737358 psych包中的describe.by()函数可计算和describe相同的描述性统计量，只是按照一个 或多个分组变量分层，使用psych...0.17 describe.by()函数不允许指定任意函数，所以它的普适性较低。
本文将细致讲解如何使用python进行描述性分析的定量分析部分: 均值 中位数 方差 标准差 偏度 百分位数 相关性 至于可视化的部分可以参考我之前讲解pyecharts的文章，当然后面还会介绍echarts...NumPy是用于数字计算的第三方库，已针对使用一维和多维数组进行了优化。它的主要类型是称为的数组类型ndarray。该库包含许多用于统计分析的方法。...均值 均值的定义啥的，就不说了，R里面直接mean()就可以，而在python，不导入包，怎么计算： ? 当然也可以用python的内置统计功能 ?...，在Excel中直接用stdev函数，但是怎么在python中计算？...0.14770623629658886 pandas也有类似的函数.describe()： >>> result = z.describe() >>> result count 9.000000
： 1.描述性统计量部分 1.1 计算描述性统计量的常规方法 summary() summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数和数值型变量的均值，以及因子向量和逻辑型向量的频数统计： > #挂载鸢尾花数据...： > #自定义偏度峰度计算函数 > skew_kurt <- function(x,na.omit=FALSE){ + if(na.omit) + x 的describe()函数： Hmisc包中的describe()函数可返回变量和观测的数量、缺失值和唯一值的数目、平均值、分位数，以及五个最大的值和五个最小的值： > library(Hmisc)...-0.20 0.09 Sepal.Width 0.38 0.05 Petal.Length -0.37 0.08 Petal.Width -0.75 0.04 > > #前面定义过的偏度峰度自编函数作为...()函数来创建SPSS风格的二维列联表： CrossTable()函数有很多选项，可以做许多事情：计算（行、列、单元格）的百分比；指定小数位数；进行卡方、Fisher和McNemar独立性检验；计算期望和的残差
(mtcars)[2]View() # 查看数据（集），以表格形式展示 如下图1head(X,n) # 显示数据集前n行str() # 查看数据（集）类型、行列数，每列的数据类型和简要数据概况 ?...推荐使用summary()、psych::describe() ## 描述统计# 1.1 summary（）summary(mtcars) #具体查看下方示例 # 1.2 psych::describe...library(psych)psych::describe(mtcars) #具体查看下方示例 # 1.3 Hmisc::describelibrary(Hmisc)describe(df) # 1.4...包 具体查看下方示例# 分组计算的扩展，doBy包和psych包提供了分组计算的描述性统计量的函数，doBy包中的summaryBy()函数使用的基本格式 summary()函数提供了最小值、最大值、四分位数...，doBy包和psych包提供了分组计算的描述性统计量的函数，doBy包中的summaryBy()函数使用的基本格式： # doBy()包中summaryBy()函数的使用格式：# summaryBy(
:104.00 # 然后我们使用psych包提供的另外一个函数，看一下 describe(col1) # vars n mean sd median trimmed mad min max...range skew kurtosis se # 1 1 8 63.5 26.94 63.5 63.5 32.62 25 102 77 0 -1.65 9.53 describe...(test_data) # vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis se # V1 1 8 63.5...比summary多了几个，trimmed表示截尾均值，skew表示偏# 度， kurtosis表示峰度，se表示标准误差； 好了，到这里，R入门就这么多了，通过几个简单的例子，你应该掌握R的安装与使用，...设置工作目录，如何安装packages，如何更新R，以及读取文件等操作。
参考链接： Python中的帮助help函数 如何通过命令查看python中的所有内置函数和内置常量 举例python版本： 利用python中的语句输出python中的所有内置函数及内置常量名： ... 'str', 'sum', 'super', 'tuple', 'type', 'vars', 'zip'] 大写字母开头的是...python的内置常量名，小写字母开头的是python的内置函数名。...进一步查看内置函数的用法可以： # help(内置函数名) help(list) ps: 本人热爱图灵，热爱中本聪，热爱V神，热爱一切被梨花照过的姑娘。...以下是我个人的公众号，如果有技术问题可以关注我的公众号来跟我交流。 同时我也会在这个公众号上每周更新我的原创文章，喜欢的小伙伴或者老伙计可以支持一下！ 如果需要转发，麻烦注明作者。十分感谢！
参考链接： Python中的id函数 如何通过命令查看python中的所有内置函数和内置常量 举例python版本： 利用python中的语句输出python中的所有内置函数及内置常量名： ... 'str', 'sum', 'super', 'tuple', 'type', 'vars', 'zip'] 大写字母开头的是...python的内置常量名，小写字母开头的是python的内置函数名。...进一步查看内置函数的用法可以： # help(内置函数名) help(list) ps: 本人热爱图灵，热爱中本聪，热爱V神，热爱一切被梨花照过的姑娘。...以下是我个人的公众号，如果有技术问题可以关注我的公众号来跟我交流。 同时我也会在这个公众号上每周更新我的原创文章，喜欢的小伙伴或者老伙计可以支持一下！ 如果需要转发，麻烦注明作者。十分感谢！
演示匿名函数的定义和使用 # 定义无参有返回值的有名函数： def func(): return True # 定义无参有返回值的匿名函数 f=lambda : True # 调用有名函数执行...print(func()) # 调用匿名函数执行 print(f()) # 定义无参无返回值的有名函数： def func(): print(True) # 定义无参无返回值的匿名函数：...a test' 步骤一：使用字符串的split()函数-->作用：可以默认去除字符串中的空格、\n、\t等内容 然后将字符串数据以列表的形式返回 步骤二：使用字符串的join()函数...) print((lambda x:x**2)(2)) print((lambda x,y:x+y)(3,5)) print((lambda x,y='hello':y+x)('world')) #定义匿名函数得到两个数中的较大值...my_max=lambda x,y:x if x>y else y #调用匿名函数执行 print(my_max(10,20)) print(my_max(2,1))#演示有名函数和匿名函数嵌套的情况
函数的定义 函数的定义：分配任务 def 函数名(形参列表): 函数体 return 返回值 def：define，定义 形参列表中，可以有多个形参，它们之间使用逗号分隔 函数体要带一级缩进，带有缩进的代码...函数经过一次定义之后，可以被调用多次 Python 中要求，函数定义写在前面，调用在后面，“先定义，再使用” 形参和实参 举一个例子： 我有一个朋友高中的时候，是一个学霸 通过是一个非常漂亮的女生 他们的关系非常好...theSum += i print(theSum) # 求 1-100 的和 calcSum(1,100) # 求 300-400 的和 calcSum(300,400...，if 里面有一个 return 了, 所以一旦条件满足，就会执行 if 里面的 return，函数就结束了，就没有机会执行到外面的 return 了 Python 中的一个函数可以返回多个值，是非常香的特征...(i) """ 1 2 --------------- 2 """ 在 C++/Java 中只要是 { } 就会影响到作用域，而 Python 不会，Python 中只有函数能影响作用域
函数的定义 函数的定义：分配任务 def 函数名(形参列表): 函数体 return 返回值 def：define，定义 形参列表中，可以有多个形参，它们之间使用逗号分隔 函数体要带一级缩进，带有缩进的代码...函数经过一次定义之后，可以被调用多次 Python 中要求，函数定义写在前面，调用在后面，“先定义，再使用” 形参和实参 举一个例子： 我有一个朋友 高中的时候，是一个学霸 通过是一个非常漂亮的女生...theSum += i print(theSum) # 求 1-100 的和 calcSum(1,100) # 求 300-400 的和 calcSum...，if 里面有一个 return 了, 所以一旦条件满足，就会执行 if 里面的 return，函数就结束了，就没有机会执行到外面的 return 了 Python 中的一个函数可以返回多个值，是非常香的特征...(i) """ 1 2 --------------- 2 """ 在 C++/Java 中只要是 { } 就会影响到作用域，而 Python 不会，Python 中只有函数能影响作用域
读书会是一种在于拓展视野、宏观思维、知识交流、提升生活的活动。PPV课R语言读书会以“学习、分享、进步”为宗旨，通过成员协作完成R语言专业书籍的精读和分享，达到学习和研究R语言的目的。...一旦数据合理组织后，首先，基于数据可视化探索数据，接下来，我们要探索某个变量的分布情况和两个变量之间的关系。 1 描述统计 数据集，来自mtcars的三个变量mpg，hp和wt所构成的数据。...x-m)^4/s^4) / n - 3 + return(c(n=n, mean=m, stdev=s, skew=skew, kurtosis=kurt)) + } > sapply(mtcars[vars...> describe(mtcars[vars]) vars n mean sd median trimmed mad min max range skew kurtosis...，形式如下 by(data, INDICES, FUN) 方式三：doBy包中summaryBy()函数或者psych包中describe.by()函数或者reshape包melt()和cast()函数
点击查看：C语言面试题合集 问题26 请解释C语言中的内联函数，如何定义和使用内联函数？ 参考答案 在C语言中，当程序调用一个函数时，必须进行一些额外的操作，如保存寄存器、设置堆栈等。...这些操作会花费一定的时间，如果函数调用非常频繁，这些时间累积起来也是相当可观的。 为了提高程序的执行效率，C语言提供了内联函数（inline function）的功能。...内联函数是一种特殊的函数，它会在调用处被直接替换为函数体中的代码，就像把函数里的代码直接复制到调用处一样，避免了函数调用的开销。...内联函数的定义方法很简单，在函数声明前面加上 inline 关键字即可。 「函数声明:」
shape的习惯，这会让你每一步更放心，导致接下里的连串的错误, 如果对自己的pandas等操作不放心，建议执行一步看一下，这样会有效的方便你进行理解函数并进行操作 3.2.2 通过describe()...，比如有的时候会发现999 9999 -1 等值这些其实都是nan的另外一种表达方式，有的时候需要注意下 ## 通过 .describe() 可以查看数值特征列的一些统计信息 Train_data.describe...['price'].skew()) print("Kurtosis: %f" % Train_data['price'].kurt()) #得到每个值的峰度和偏度 Train_data.skew(),...skew、kurt说明参考数据的偏度和峰度——df.skew()、df.kurt() - 喜欢吃面的猪猪 - 博客园 ## 3) 查看预测值的具体频数 plt.hist(Train_data['price...：Python any() 函数 | 菜鸟教程 any() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 是否全部为 False，则返回 False，如果有一个为 True，则返回 True。
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