python必会的函数或者操作

1. 排序
   sorted(data,reverse=True or False)

2. zip（）将多个可迭代对象打包成一个元组列表
   list or set (zip())
   

3. map（）对可迭代对象中的每个元素应用函数
   map(data,func)
   

4. filter() 跟map类似的用法
   

5. reduce()对可迭代对象中的元素进行累计计算
   from functools import reduce
   用法跟filter()一样
   

6. split()&replace()&range()&all()判断任一元素&open()打开文件&round(data)对数字四舍五入&abs(data)绝对值&find（）找数据所在的索引开始位置
   简单

7. join()将字符串列表连接成一个字符串
   “ ”.join(words)
   

8. strip()去除字符串两端的符号
   默认是去除空格；可以指定
   

9. enumerate()枚举可迭代对象，并返回索引和元素
   

10. eval()可以执行其中的代码或者可执行表达式
    result = input(eval(data))

11. reversed()反转序列
    reversed(data)

12. len（）返回可迭代数据的长度
    len(data)

13. type()返回数据类型
    type(data)

14. lambda 表达式
    lambda x : len(x) or type(x) or x**2 or eval(x)

15. bytes()
    有些时候，读取文件需要改变编码，这就派上用场了
    

16. time库
    time_now = time.time()返回当前时间的时间戳
    time.ctime(time_now)可以返回可读格式的时间

17. re.findall()正则库的使用
    re.findall("\w+",str)

18. isinstance()判断某个数据是否是某个类型
    isinstance(data,type)

19. os.mkdir()创建目录
    机器学习大概率用到
    

20. json库

21. requests库
    对网络请求的库

22. object没说清楚

23. id(data)返回数据的内存地址

24. divmod(a,b)返回（a/b,a % b）

25. ord(data)返回data的Unicode码值

26. encode("utf-8")将使用的数据转为指定格式的数据
    data.encode("utf-8")

27. count()统计出现次数
    data.count(数据)

28. index(数据)返回索引位置，从0开始
    data.index(数据)

29. update更新或合并字典
    dict1 = {..}
    dict2 = {...}
    dict1.update(dict2)

30. numpy库
    import numpy as np
    一般使用np.array([])比直接使用【】更好，因为已经封装好了
    可以直接对数字进行加减乘除；或者多个【】加减乘除；data.shape()

根据条件筛选，并且选出那些内容
np.where()找出索引
data_array > 10 是条件

dtype指定数据的类型

对矩阵排序,排序函数
np.sort(data_array)

改变矩阵的形状--注意，必须一样大小

矩阵的转置
data_array.T 即可

矩阵的连接或者拼接
#格式一定要正确
c = np.concatenate((a,b))

将矩阵拉成一行
array.flatten();array.ravel()

按照一定的规律生成一个数组
np.linspace(from,start,much)--从开始到结尾根据much自动等距生产数组

常用函数：
np.zeros()
np.ones()

矩阵的四则运算
数乘与点乘

两个矩阵间的逻辑操作
& | or

np的随机模块
随机小数

随机整数

修改随机数的精度

对数组重新随机排序

随机的种子
随机的，但每个种子下都是一样的

对文件操作——用到就查

np的版本及其矩阵的内存大小

找出数组中的最大值、最小值
array.min() max()

在一个矩阵的外面一圈填充指定的数字
np.pad(...)

对数组进行归一化处理
矩阵数据-最小值/(max-min)就是归一化

找到数组中相同的元素
np.intersectId(z1,z2)

日期的相关操作

昨天、今天、明天

得到某个月

对小数进行取整

对数据类型进行转换
int32；float32