列表
list1.append（x） 将x添加到列表末尾
list1.sort（） 对列表元素排序
list1.reverse（） 将列表元素逆序
list1.index（x） 返回第一次出现元素x的索引值
list1.insert（i，x） 在位置i处插入新元素x
list1.count（x） 返回元素x在列表中的数量
list1.remove（x） 删除列表中第一次出现的元素x
list1.pop（i） 取出列表中i位置上的元素，并将其删除
元组
- 元组（tuple）是特殊的序列类型
- 一旦被创建就不能修改，使得代码更安全
- 使用逗号和圆括号来表示，如（‘red’，‘blue’，‘green’），（2，4 , 6）
- 访问方式和列表相同
- 一般用于表达固定数据项，函数多返回值等情况
- 元组中的元素可以是不同类型
- 元组中各元素存在先后关系，可通过索引访问元组中的数据
math库
math.pi 圆周率
更多math库函数请参考：https：//docs.python.org/3/library/math.html
datetime库
- 处理时间的标准函数库datetime
- datetime.now()获取当前日期和时间
- 字符串->datetime
datetime.strptime(),解析时间字符串
- datetime->字符串
datetime.strftime()，格式化datetime为字符串显示
- 日期时间格式参考：
https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior
- isocalendar()，返回年，周数，及周几
- 更多操作参考：
https://docs.python.org/3/library/datetime.html#module-datetime
集合
- python中的集合（set）类型同数学中的集合概念一致，即包含0或多个数据项的无序组合
- 集合中的元素不可重复
- 集合是无序组合，没有索引和位置的概念
- set（）函数用于集合的生成，返回结果是一个无重复且排序任意的集合
- 集合通常用于表示成员间的关系、元素去重等。
集合的操作：
- s-t 或 s.difference(t) 返回在集合s中但不在t中的元素
- s&t 或 s.intersection(t) 返回同时在集合s和t中的元素
- s|t 或 s.union(t) 返回结合s和t中的所有元素
- s^t 或 s.symmetric_difference(t) 返回集合s和t中的元素，但不包括同时在其中的元素。
字典
- 字典类型（dict）是‘’键–值‘’数据项的组合，每个元素是一个键值对。
例如：身份证号（键）–个人信息（值）
- 字典类型数据通过映射查找数据项
- 映射：通过任意键查找集合中的值得过程
- 字典类型以键为索引，一个键对应一个值
- 字典类型的数据是无序的
基本操作：
- 定义空字典： d = dict（）
- 增加一项： d[key] = value
- 访问： d[key]
- 删除某项： del d[key]
- key是否在字典中： key in d
- 字典的遍历：
遍历所有的key： for key in d.keys():
print(value)
random模块
- random（） 生成一个【0,1.0）之间的随机浮点数
- uniform（a，b） 生成一个a到b之间的随机浮点数
- randint（a，b） 生成一个a到b之间的随机整数
- choice（
-
） 从列表中随机返回一个元素
- shuffle（
-
） 将列表中元素随机打乱
- sample（
-
，k） 从指定列表中随机获取K个元素
更多random模块的方法请参考：https://docs.python.org/3/library/random.html
matplotlib模块
- matplotlib是一个数据可视化函数库
- matplotlib的子模块pyplot提供了2D图表制作的基本函数
- 例子：https://matplotlib.org/gallery.html
- 散点图绘制：
import matplotlib.pyplot as plt
Numpy
- 包括：
强大的N维数组对象array
- Numpy的操作对象是多维数组ndarray
ndarray.shape 数组的维度
- 创建数组：np.array(
-
)，np.arange()…
- 改变数组形状 reshape()
- Numpy创建随机数组：
np.random.randint(a,b,size) #创建【a,b）之间，形状为size的数组
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