function [ y ] = moving_average( x, win_size ) y1=filter(ones(1,win_size/2+1)/win_size,1,x); y2=filter(ones(1,win_size/2+1)/win_size,1,fliplr(x)); y=y1+fliplr(y2)-(1/win_size)*x; end L = win_size/2; yi = (1/win_size)∑(j=i-L:i+L)xj 本系列文章允许转载,转载请保留全文
19.内置函数二 abs():绝对值 lst = [1,2,-3,1,2,-5] print([abs(i) for i in lst]) enumerate("可迭代对象","序号起始值"):枚举获取键和值,起始值默认为0 lst [1,2,-3,1,2,-5] print([i for i in enumerate(lst)]) print(i for i in enumerate(lst,10)) max():求最大值,放可迭代对象 min():最小值 sum
一.map()函数 map()是 Python 内置的高阶函数 有两个参数,第一个是接收一个函数 f(匿名函数或者自定义函数都OK啦):第二个参数是一个 可迭代对象 功能是通过把函数 f 依次作用在 第二个参数 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回.(新的 list 元素的个数与位置与旧的 list 一致) 实质就是内部 for 循环,遍历迭代对象的每一个元素 例如,我们现在有一个需求,对于一个 list num_1 = [1, 2, 3, 4] 如果希望把list的每个元素都作平方,就
Python中map().reduce()和filter()三个函数均是应用于序列的内置函数,分别对序列进行遍历.递归计算以及过滤操作.这三个内置函数在实际使用过程中常常和“行内函数”lambda函数联合使用,我们首先介绍下lambda函数. 1.lambda函数 lambda函数的Python3.x API文档 lambdaAn anonymous inline function consisting of a single expression which is evaluated when
一.map函数 1.自定义函数,实现类似于map函数的功能 num_l = [1,3,4,5,6,9] def power(n): return n ** 2 def map_test(func,array): li0 = [] for i in array: p = func(i) li0.append(p) return li0 f = map_test(power,num_l) 运用自己定义的函数来计算 print(f) f = map_test(lambda x: x ** 2, num