《貝葉斯思維統計建模的PYTHON學習法》pdf高清版下載地址 內容簡介 · · · · · · 這本書幫助那些希望用數學工具解決實際問題的人們，僅有的要求可能就是懂一點概率知識和程式設計。而貝葉斯方法是一種常見的利用概率學知識去解決不確定性問題的數學方法，對於一個電腦專業的人士，應當熟悉其應用在 ...
1.sort()是列表的方法,修改原列表使得它按照大小排序,沒有返回值,返回None
In [90]: x = [4, 6, 2, 1, 7, 9]
In [91]: x.sort()
In [92]: x
Out[92]: [1, 2, 4, 6, 7, 9]
In [98]: aa = x.sort()
In [99]: aa # 返回None
2.sorted()是函數,不改變列表,重新生成一個按大小排序的列表
In [94]: a = sorted(x)
In [95]: a
Out[95]: [1, 2, 4, 6, 7, 9]
In [96]: x
Out[96]: [4, 6, 2, 1, 7, 9]
3.可選參數 列表sort方法還有兩個可選參數：key和reverse
## 1、key在使用時必須提供一個排序過程總調用的函數：
x = ['mmm', 'mm', 'mm', 'm']
x.sort(key=len)
print(x) # 輸出 ['m', 'mm', 'mm', 'mmm']
## 2、reverse實現降序排序，需要提供一個布爾值：
y = [3, 2, 8, 0, 1]
y.sort(reverse=True)
print(y) # [8, 3, 2, 1, 0]
4.優先順序排序(具體的我也不太懂)
def sort_priority(values,group):
def helper(x):
if x in group:
print('在group',0,x)
return (0,x)
# print(values)
print('不在group',1,x)
return (1,x)
values.sort(key=helper)
# values.sort()
numbers = [8,3,1,2,5,4,7,6]
group = {2,3,5,7}
sort_priority(numbers,group)
print(numbers)
輸出:
不在group 1 8
在group 0 3
不在group 1 1
在group 0 2
在group 0 5
不在group 1 4
在group 0 7
不在group 1 6
[2, 3, 5, 7, 1, 4, 6, 8]
這個函數之所以能夠正常運作，是基於下列三個原因:
- Python支持閉包（ closure):閉包是一種定義在某個作用域中的函數，這種函數引用了那個作用域裡面的變數。helper函數之所以能夠訪問sort_priority的group參數，原因就在於它是閉包。
- Python的函數是一級對象(first-class object)，也就是說，我們可以直接引用函數、把函數賦給變數、把函數當成參數傳給其他函數，並通過表達式及if語句對其進行比較和判斷，等等。於是，我們可以把 helper這個閉包函數，傳給sort方法的key參數。
- Python使用特殊的規則來比較兩個元組°。它首先比較各元組中下標為0的對應元素，如果相等，再比較下標為1的對應元素，如果還是相等，那就繼續比較下標為2的對應元素，依次類推。
5.閉包修改標誌變數
def sort_priority2(values,group):
found = False
def helper(x):
if x in group:
found = True
return (0,x)
return (1,x)
values.sort(key=helper)
return found
numbers = [8,3,1,2,5,4,7,6]
group = [8,5,2,3,4,7,9]
found = sort_priority2(numbers,group)
print('最後的numbers',numbers)
print("found",found)
輸出:最後的numbers [2, 3, 4, 5, 7, 8, 1, 6]
found False
6.閉包修改標誌變數2, 新增nonlocal
下麵用nonlocal來實現這個函數:
Python 3中有一種特殊的寫法，能夠獲取閉包內的數據。我們可以用nonlocal語句來表明這樣的意圖，也就是:給相關變數賦值的時候，應該在上層作用域中查找該變數。
nonlocal的唯一限制在於，它不能延伸到模塊級別，這是為了防止它污染全局作用域。
def sort_priority2(values,group):
found = False
def helper(x):
if x in group:
nonlocal found
found = True
return (0,x)
return (1,x)
values.sort(key=helper)
return found
numbers = [8,3,1,2,5,4,7,6]
group = [8,5,2,3,4,7,9]
found = sort_priority2(numbers,group)
print('最後的numbers',numbers)
print("found",found)
輸出:最後的numbers [2, 3, 4, 5, 7, 8, 1, 6]
found True
nonlocal語句清楚地表明:如果在閉包內給該變數賦值，那麼修改的其實是閉包外那個作用域中的變數。這與global語句互為補充，global用來表示對該變數的賦值操作，將會直接修改模塊作用域里的那個變數。
然而，nonlocal也會像全局變數那樣，遭到濫用，所以，建議大家只在極其簡單的函數里使用這種機制。nonlocal的副作用很難追蹤，尤其是在比較長的函數中，修飾某變數的nonlocal語句可能和修改該變數的賦值操作離得比較遠，從而導致代碼更加難以理解。
如果使用nonlocal的那些代碼，已經寫得越來越複雜，那就應該將相關的狀態封裝成輔助類(helper class)。下麵定義的這個類，與nonlocal所達成的功能相同。它雖然有點長，但是理解起來相當容易(其中有個名叫_call_的特殊方法
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class Sorter(object):
def __init__(self,group):
self.group = group
self.found = False
def __call__(self,x):
if x in self.group:
self.found = True
return (0,x)
return (1,x)
group = [8,5,2,3,4,7,9]
numbers = [8,3,1,2,5,4,7,6]
sorter = Sorter(group)
numbers.sort(key=sorter)
assert sorter.found is True
print(sorter.found)
sorted的關鍵字排序
student_tuples = [
('john', 'A',20, 15),
('jane', 'B',21, 12),
('dave', 'B', 22,10),
]
print(sorted(student_tuples, key=lambda student: student[0])) # sort by age
# [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]
def f(x):
return len(x)
L.sort(key=f) #reverse = True #怎樣在此處天加速reverse
print (L)
輸出:
student_tuples = [
('john', 'A',20, 15),
('jane', 'B',21, 12),
('dave', 'B', 22,10),
]
print(sorted(student_tuples, key=lambda student: student[0])) # sort by age
# [('dave', 'B', 10), ('jane', 'B', 12), ('john', 'A', 15)]
L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]
def f(x):
return len(x)
L.sort(key=f) #reverse = True #怎樣在此處天加速reverse
print (L)
