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Python

Python notes

202004

20200419, Python中函数可以重复实现, 以后出现的为准

def f1():
    print(1)
def f1():
    print(3)
f1()
# 2

20200419, 一行代码打印九九乘法表

print('\n'.join([' '.join(['%s*%s=%-2s'%(y,x,x*y) for y in range(1,x+1)])for x in range(1,10)]))
print('\n'.join([' '.join('%sx%s=%-2s'%(x,y,x*y) for x in range(1,y+1))for y in range(1,10)]))
1*1=1 
1*2=2  2*2=4 
1*3=3  2*3=6  3*3=9 
1*4=4  2*4=8  3*4=12 4*4=16
1*5=5  2*5=10 3*5=15 4*5=20 5*5=25
1*6=6  2*6=12 3*6=18 4*6=24 5*6=30 6*6=36
1*7=7  2*7=14 3*7=21 4*7=28 5*7=35 6*7=42 7*7=49
1*8=8  2*8=16 3*8=24 4*8=32 5*8=40 6*8=48 7*8=56 8*8=64
1*9=9  2*9=18 3*9=27 4*9=36 5*9=45 6*9=54 7*9=63 8*9=72 9*9=81

20200419, Numpy数据类型转换astype,dtype_Python_Aurora Silent-CSDN博客

import numpy as np
arr = np.array([1,2,3,4,5])
# arr: array([1, 2, 3, 4, 5])

# 查看数据类型
# arr.dtype: dtype('int64')

# 转换数据类型
float_arr = arr.astype(np.float64)
# float_arr.dtype: dtype('float64')

# 如果将浮点数转换为整数,则小数部分会被截断
arr2 = np.array([1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.3221])
# arr2.dtype: dtype('float64')
arr2.astype(np.int32) # array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int32)

# 字符串数组转换为数值型
numeric_strings = np.array(['1.2','2.3','3.2141'], dtype=np.string_)
# array(['1.2', '2.3', '3.2141'], dtype='|S6')
# 此处写的是float 而不是np.float64, Numpy很聪明,会将python类型映射到等价的dtype上
numeric_strings.astype(float) # array([1.2   , 2.3   , 3.2141])

20200216, 字符串中插入变量

str = 'ss'
for index_i in range(3):
    print('a_%s,%d'%(str,index_i))
# a_ss,0
# a_ss,1
# a_ss,2

20200215, 2.15 字符串中插入变量 — python3-cookbook 3.0.0 文档

# 字符串的 format() 方法
s = '{name} has {n} messages.'
s.format(name='Guido', n=37)
# 'Guido has 37 messages.'

# 如果要被替换的变量能在变量域中找到, 可以结合使用 format_map() 和 vars()
name = 'Guido'
n = 37
s.format_map(vars())
# 'Guido has 37 messages.'

# vars() 也适用于对象实例
class Info:
    def __init__(self, name, n):
        self.name = name
        self.n = n
a = Info('Guido',37)
s.format_map(vars(a))
# 'Guido has 37 messages.'

end

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