pythonlag函數(shù) python lagrange函數(shù)

python有多少內(nèi)置函數(shù)

Python內(nèi)置函數(shù)有很多，為大家推薦5個(gè)神仙級(jí)的內(nèi)置函數(shù)：

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(1)Lambda函數(shù)

用于創(chuàng)建匿名函數(shù)，即沒有名稱的函數(shù)。它只是一個(gè)表達(dá)式，函數(shù)體比def簡(jiǎn)單很多。當(dāng)我們需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)函數(shù)來執(zhí)行單個(gè)操作并且可以在一行中編寫時(shí)，就可以用到匿名函數(shù)了。

Lamdba的主體是一個(gè)表達(dá)式，而不是一個(gè)代碼塊。僅僅能在lambda表達(dá)式中封裝有限的邏輯進(jìn)去。

利用Lamdba函數(shù)，往往可以將代碼簡(jiǎn)化許多。

(2)Map函數(shù)

會(huì)將一個(gè)函數(shù)映射到一個(gè)輸入列表的所有元素上，比如我們先創(chuàng)建了一個(gè)函數(shù)來返回一個(gè)大寫的輸入單詞，然后將此函數(shù)應(yīng)有到列表colors中的所有元素。

我們還可以使用匿名函數(shù)lamdba來配合map函數(shù)，這樣可以更加精簡(jiǎn)。

(3)Reduce函數(shù)

當(dāng)需要對(duì)一個(gè)列表進(jìn)行一些計(jì)算并返回結(jié)果時(shí)，reduce()是個(gè)非常有用的函數(shù)。舉個(gè)例子，當(dāng)需要計(jì)算一個(gè)整數(shù)列表所有元素的乘積時(shí)，即可使用reduce函數(shù)實(shí)現(xiàn)。

它與函數(shù)的最大的區(qū)別就是，reduce()里的映射函數(shù)(function)接收兩個(gè)參數(shù)，而map接收一個(gè)參數(shù)。

(4)enumerate函數(shù)

用于將一個(gè)可遍歷的數(shù)據(jù)對(duì)象(如列表、元組或字符串)組合為一個(gè)索引序列，同時(shí)列出數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)下標(biāo)，一般用在for循環(huán)當(dāng)中。

它的兩個(gè)參數(shù)，一個(gè)是序列、迭代器或其他支持迭代對(duì)象;另一個(gè)是下標(biāo)起始位置，默認(rèn)情況從0開始，也可以自定義計(jì)數(shù)器的起始編號(hào)。

(5)Zip函數(shù)

用于將可迭代的對(duì)象作為參數(shù)，將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組，然后返回由這些元組組成的列表

當(dāng)我們使用zip()函數(shù)時(shí)，如果各個(gè)迭代器的元素個(gè)數(shù)不一致，則返回列表長(zhǎng)度與最短的對(duì)象相同。

python的lambda函數(shù)是什么?

lambda就是匿名函數(shù),就是沒有名字的函數(shù),來自于于函數(shù)式編程的概念。

函數(shù)如下:

def f(x):

return x+1

print f(4)

用lambda的話，寫成這樣:

g = lambda x : x+1

print g(4)

簡(jiǎn)介

Python由荷蘭數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)研究學(xué)會(huì)的Guido van Rossum 于1990 年代初設(shè)計(jì)，作為一門叫做ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級(jí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，還能簡(jiǎn)單有效地面向?qū)ο缶幊獭?/p>

Python語法和動(dòng)態(tài)類型，以及解釋型語言的本質(zhì)，使它成為多數(shù)平臺(tái)上寫腳本和快速開發(fā)應(yīng)用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用于獨(dú)立的、大型項(xiàng)目的開發(fā)。

python3里 hurst指數(shù)代碼

函數(shù)內(nèi)部需要保持一樣的縮進(jìn)，之所以顯示 lags 沒有定義，是因?yàn)闆]有縮進(jìn)到 hurst 函數(shù)體內(nèi)，這樣改一下就好

def?hurst(a):

lags?=?range(2,?200)

tau?=?[sqrt(std(subtract(a[lag:],?a[:-lag])))?for?lag?in?lags]

poly?=?polyfit(log(lags),?log(tau),?1)

return?poly[0]?*?2.

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