python中函数用法

1. unique()
2. numpy.tolist()
3. collections.defaultdict()
4. random.sample()[]

1、　　unique()：返回参数数组中所有不同的值，并按照从小到大排序

　　可选参数：

　　return_index=True： 返回新列表中的每个元素在原列表中第一次出现的索引值，因此元素个数与新列表中元素个数一样；

　　return_inverse=True：返回原列表中的每个元素在新列表中出现的索引值，因此元素个数与原列表中元素个数一样。

 #一、元素为数值型数据

 import numpy as np  

 A = [1, 2, 5, 3, 4, 3]
 print ("原列表：", A)
 print ("================") 

 #返回任意的一个参数值
 a = np.unique(A)
 print ("新列表：", a)
 print ("================") 

 #返回任意的两个参数值
 a, s = np.unique(A, return_index=True)
 print ("新列表：",a)
 print ("return_index：",s)
 print ("===============") 

 #返回全部三个参数值
 a, s, p = np.unique(A, return_index=True, return_inverse=True)
 print ("新列表：",a)
 print ("return_index", s)
 print ("return_inverse", p)

2、numpy tolist()将数组或者矩阵转换成列表；但是当矩阵是一维的时候，就不同了，所以一维矩阵经常会有tolist()[0]

 >>> from numpy import *
 >>> a1 = [[1,2,3],[4,5,6]] # a1是列表
 >>> a2 = array(a1) # 列表——>数组
 >>> a2
 array([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
 >>> a3 = mat(a1) # 列表——>矩阵
 >>> a3
 matrix([[1, 2, 3],
         [4, 5, 6]])
 >>> a4 = a2.tolist()  # 数组——>列表
 >>> a4
 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
 >>> a5 = a3.tolist()  # 矩阵——>列表
 >>> a5
 [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
 >>> a4 == a5
 True
 >>> a6 = mat(a2)   # 数组--> 矩阵
 >>> a6
 matrix([[1, 2, 3],
         [4, 5, 6]])
 >>> a6 == a3
 matrix([[ True,  True,  True],
         [ True,  True,  True]], dtype=bool)
 >>> a7 = array(a3)  # 矩阵--> 数组
 >>> a7
 array([[1, 2, 3],
        [4, 5, 6]])
 >>> a7 == a2
 array([[ True,  True,  True],
        [ True,  True,  True]], dtype=bool)

当矩阵是一维的时候，就不同了，所以一维矩阵经常会有tolist()[0]

 >>> a1 =[1,2,3,4,5,6] # 列表
 >>> a2 = array(a1)   # 列表 --> 数组
 >>> a2
 array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
 >>> a3 = mat(a1)      #列表 ----> 矩阵
 >>> a3
 matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
 >>> a4 = a3.tolist()   #矩阵 ---> 列表
 >>> a4
 [[1, 2, 3, 4, 5, 6]]  # 注意！！有不同
 >>> a1 == a4
 False
 >>> a8 = a3.tolist()[0]   #矩阵 ---> 列表
 >>> a8
 [1, 2, 3, 4, 5, 6]  # 注意！！有不同
 >>> a1 == a8
 True
 >>> a5 = a2.tolist()   # 数组 ---> 列表
 >>> a5
 [1, 2, 3, 4, 5, 6]
 >>> a5 == a1
 True
 >>> a6 = mat(a2)   # 数组 ---> 矩阵
 >>> a6
 matrix([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
 >>> a6 == a3
 matrix([[ True,  True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)
 >>> a7 = array(a3)  # 矩阵 ---> 数组
 >>> a7
 array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])
 >>> a7 == a2
 array([[ True,  True,  True,  True,  True,  True]], dtype=bool)

3、Python中通过Key访问字典，当Key不存在时，会引发‘KeyError’异常。为了避免这种情况的发生，可以使用collections类中的defaultdict()方法来为字典提供默认值。

（1）使用list作第一个参数，可以很容易将键-值对序列转换为列表字典。

（2）defaultdict还可以被用来计数，将default_factory设为int即可。

（3）default_factory设为set时，可以用defaultdict建立集合字典（a dictionary of sets）。

4、对于random.sample的用法，多用于截取列表的指定长度的随机数，但是不会改变列表本身的排序；

list = [0,1,2,3,4]
rs = random.sample(list, 2)
print(rs)
print(list)

》》》[2, 4]    #此数组随着不同的执行，里面的元素随机，但都是两个
》》》[0, 1, 2, 3, 4]      

跟range相结合，在指定范围内获取一定长度的数据，这个用起来就比较灵活，代码如下：

rs = random.sample(range(0, 9), 4)
print(rs)

》》》[2, 6, 0, 4]