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Python中的实用小技巧

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昱良
发布2018-04-08 17:52:52
7310
发布2018-04-08 17:52:52
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文章被收录于专栏:机器学习算法与Python学习

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【机器学习算法】:排名第一

【机器学习】:排名第二

【Python】:排名第三

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话说python是一个大杂会,既可以用来做web,也可以用来做运维,还可以用来做数据科学(数据分析、数据挖掘、机器学习),正是因为这么庞大的功能,所以特意对一些小技巧进行记录:

搜索指定目录下的文件(通配符)

import glob glob.glob('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\*.csv') glob.glob('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\*\\*.r')

对字典进行排序

test={'a':1,'b':3,'c':2} sorted(test.iteritems(),key=lambda x:x[0],reverse=True) #对key排序 sorted(test.iteritems(),key=lambda x:x[1],reverse=True) #对value排序

对一个列表进行的不同类别计数

import collections test=['a','a','b','c','c','c'] collections.Counter(test) 结果为: Counter({'c': 3, 'a': 2, 'b': 1})

random模块中随机抽取

from random import choice test=[1,2,3,4] choice(test) #每次选取其中的一个结果,每次都不一样 from random import sample test=xrange(1000) sample(test,100) #每次随机抽取100个,跟R里面的sample随机函数差不多

改变工作目录

import os os.chdir('C:\\Users\\Administrator\\Desktop')

计时工具timeit

import timeit def test(): x=xrange(100000) return x def test_1(): x=range(100000) return x timeit.timeit(test,number=1) timeit.timeit(test_1,number=1) #可以看到xrange效率比range效率要高很多,包括numpy库中的arange,xrange效率是最高的

对列表元素去重的方法

test=[1,1,2,2,3,3,3,4] 第一种方法: list(set(test)) 第二种方法: {}.fromkeys(test).keys()

设置pyhon中默认的编码

import sys if sys.getdefaultencoding()!='utf-8': reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') else: pass

find和rfind函数,字符串操作对象

这个函数与sas里面的find函数类型,找到返回为大于-1的数,没找到为返回为-1的数,rfind从右边开始找起,一旦找到,则终止,跟findall有点区别,

test="abcdefgh" test.find("g") Out[12]: 6 test.rfind("z") Out[14]: -1 test="abadefgh" test.rfind("a") Out[18]: 2 经常与glob模块中glob函数配合一起使用 file_names = glob('.\Sample\*\*.txt') for file_name in file_names: if file_name.find("C000007") > -1: file_type ="auto" else: pass

利用numpy模块中的 np.concatenate()函数合并array

import numpy as np test=[np.array([1,2,3]),np.array([4,5,6,7]),np.array([9,10])] test Out[11]: [array([1, 2, 3]), array([4, 5, 6, 7]), array([ 9, 10])] np.concatenate(test) Out[12]: array([ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 9, 10])

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原始发表:2017-10-09,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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