Python22个构造函数法-助力数据挖掘与分析
Python22个构造函数法-助力数据挖掘与分析
董汇标MINUS 凹凸数据
如果你经常用python做一些小的项目玩，或者用python做一些爬虫，又或者你去一些网站刷题，那么必将面对一个问题——写函数。
“写函数”也就是自己写一个算法，用来实现一些功能。比如最简单的给电脑两个参数，让他计算这两个参数的关系。
下边献上22个函数构造练习，将会助力大家在数据挖掘与分析方面更进一步！
建议大家收藏此文，有时间在自己的环境里亲自跑一遍加深理解。
01
两个变量互换
两个变量可以通过这种方式互相互换着赋值
a = 5 b = 10 a, b = b, a print(a) # 10 print(b) # 5# 这个看起来不是函数，但是这种用法在函数中常用02
检查是不是偶数
这个功能主要展示的不是快速判断是不是偶数,而是bool判断的用法.因为10可以被2整除,所以余数为0,因此它是==0的,如果换成is_even(3)那就返回False了。
def is_even(num): return num % 2 == 0is_even(10) # True03
分割一个字符串为一个列表
这个案例使用换行符分割的,实际应用中,随机应变。
def split_lines(s): return s.split('\n')split_lines('50\n python\n snippets') # ['50', ' python', ' snippets']04
查找对象使用内存的大小
这个例子中,调用了sys的看内存占用情况函数。数字5占了28内存空间大小,我把这个数字加到9999返回依然是28
import sysprint(sys.getsizeof(5)) # 28print(sys.getsizeof("Python")) # 5505
翻转字符串
这个案例告诉我们字符串的翻转用法,相应的简单字符串可以翻转,以后的图片\音频\视频,一样可以翻转.如果你在一个函数里用这个功能，可以解决某些场景里的问题。
language = "sumer-minus" # SUMER是我公众号，minus是我一个网名reversed_language = language[::-1]print(reversed_language) # sunim-remus06
打印字符串x遍的小函数
从这里提取两个概念:1如何打印n遍,理解函数调用
def repeat(string, n): return (string * n)a=repeat('oop!',10) print(a)>>>oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!07
检查一个字符串是否与他的翻转相同
这个小代码把字符串翻转,和bool又一次加深理解
def palindrome(string): return string == string[::-1]print(palindrome('python')) # False08
把一个列表拼装成字符串
用到了列表join方法，数据分析中可能用的多的是pandas的DataFrame格式的矩阵、张量，但一维这些东西一样会遇到使用。
strings = ['老虎', '老鼠', '蟑螂']print('kill'.join(strings))# 老虎kill老鼠kill蟑螂09
将两个列表删除重复项并合并
如何将两个列表合并并扣除其中的重复项呢?可以看看这个方法，看起来是不是挺“卑鄙”的。挖python墙角感觉，但更好的方法还确实没想出来。实际分析中去重可能不多，但统计众数比较多，如果是string、列表，如何统计重复内容数量，思路类似。
def union(a,b): return list(set(a + b))union([1, 2, 3, 4, 5], [6, 2, 8, 1, 4]) # 答案：[1,2,3,4,5,6,8]10
将列表去重
def unique_elements(numbers): return list(set(numbers))unique_elements([1, 2, 3, 2, 4]) # 答案：[1, 2, 3, 4]11
找到一组数字的均值
虽然有mean函数，但比如你想自己算依稀的东西用到mean的时候，你可以自己造个，也就两行而已。
def average(*args): return sum(args, 0.0) / len(args)average(5, 8, 2) # 5.012
检查一个数组是不是都是唯一的数值
def unique(list): if len(list)==len(set(list)): print("所有数据都是唯一的") else: print("并不唯一")unique([1,2,3,4,5]) # 所有数据都是唯一的13
找到列表频率最大的数据
def most_frequent(list): return max(set(list), key = list.count)numbers = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 1, 3]most_frequent(numbers) # 314
角度变弧度
π在math 库中是有定义的,就叫做math.pi
import mathdef degrees_to_radians(deg): return (deg * math.pi) / 180.0degrees_to_radians(90) # 1.570796326794896615
打印运行计算花费时间
这个时间跟电脑速度有关
import timestart_time = time.time()a,b = 5,10 #随便一个过程c = a+b #随便一个过程end_time = time.time()time_taken = (end_time- start_time)*(10**6)print("运行这个耗费微秒数为:", time_taken)# 运行这个耗费微秒数为: 2.145767211914062516
找到一组数的最大公因数
借助工具functools
from functools import reduceimport mathdef gcd(numbers): return reduce(math.gcd, numbers)gcd([24,108,90]) # 617
使用lambda公式
x = lambda a, b, c : a + b + cprint(x(5, 10, 20)) # 35# 或者也可以这样def x(a, b, c): return a + b + cprint(x(5, 10, 30)) # 3518
使用map函数
对一个列表每一个元素都进行操作的话,可以用map函数,下边是个小案例
def multiply(n): return n*nlist1 =[1, 2, 3]result = list(map(multiply, list1))print(result)# [1, 4, 9]19
使用过滤函数-filter
arr = [1, 2, 3, 4, 5]def Even(x): return list(filter(lambda x: x % 2 == 0, arr))Even(arr) # [2, 4]20
列表连续操作
numbers = [1, 2, 3]def squares(nums): return [number**2 for number in nums] squares(numbers)# [1, 4, 9]21
切片操作
切片用于从给定序列中提取元素的连续序列或子序列。以下函数用于合并两个切片操作的结果。首先，我们将列表从索引d切到末尾，然后从开始切成索引d。
def rotate(arr, d): return arr[d:] + arr[:d]if __name__ == '__main__': arr = [1, 2, 3, 4, 5] arr = rotate(arr, 2) print (arr) # 结果：[3, 4, 5, 1, 2]22
使用链功能
最后的代码段用于从一行开始调用多个函数并评估结果。
def add(a, b): return a + bdef subtract(a, b): return a - ba, b = 5, 10print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 15print((subtract if a < b else add)(a, b)) # -5希望这22个函数构造思路能让大家有一些的进步收获！
作者：董汇标MINUS，首发于知乎，原文地址可以点击左下角原文链接。
整理：朱小五，互联网公司数据分析师。
对文中有疑问可以后台回复“进群”，加入交流群与原作者一起交流。
End
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