python数据挖掘01--python基础

1.lambda定义行内函数

f=lambda x: x+2 #定义函数f（x）= x+2 g=lambda x,y:x+y  #定义函数g(x,y)=x+y

2.数据结构

（1）列表和元组
列表方括号：a=[1,2,3] 元组圆括号b=(4,5,6) 。下标从0开始。
注意：列表可修改，元组不可修改。

复制列表：
b=a[:]
列表和元组的相关函数：

    cmp(a,b):比较元素    len(a):返回列表元素个数    max(a):返回最大值    min(a):最小值    sum(a)：求和    sorted(a):升序排序

列表方法：

       a.append(1):将1添加到列表末尾       a.count(1):统计列表出现1的次数       a.extend([1,2])：将列表[1,2]的内容加到列表a末尾       a.index(1)：从列表中找出第一个1的索引位置       a.insert(2,1):将1插入列表a的索引为2的位置       a.pop(1):移除列表中索引为1的元素

列表解析：

    a=[1,2,3]    b=[]    for i in a:      b.append(i+2)

可以简化到

     a=[1,2,3]     b=[i+2 for i in a]

(2)字典

   d={'today':20,'tomorrow':31}   d['today']  #值为20

其他创建字典的方法：

   dict([['today',20],['tomorrow',31]])   dict.fromkeys(['today',tomorrow],20) 

(3)集合
**注意：1.集合中的元素不重复，而且是无序的
2.不能索引**
创建集合：

    s={1,2,2,3} #2会自动去重，得到{1，2，3}    s=set{[1,2,3]}

集合运算：

      a=t|s #t和s的并集      b=t&s #交集      c=t-s #差集      d=t^s #对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中） 

（4）函数式编程
lambda(), map() , reduce(), filter()

01.map():

   a=[1,2,3]   b=map(lambda x:x+2,a)   b=list(b)  #结果是[3,4,5] 

02.reduce(): map用于逐一遍历，reduce用于递归计算。

    reduce(lambda x,y:x*y,range(1,n+1)) 

相当于：
s=1
for i in range (1,n+1):
s=s*i

filter(): 过滤器，筛选出列表中符合条件的元素。

        b=filter(lambda x:x>5 and x<8,range(10))        b=list(b) #结果为[6,7]

2.导入库
(1) import math
math.sin(1)
(2) 起别名
import math as m
m.sin(1)
(3)导入部分函数
from math import exp as e
e(1)
sin(1) #出错，因为没被导入
(4)直接导入库中所以函数
from math import *
exp(1) #容易引起命名冲突
（5）导入future特征维持兼容性
from future import print_funtion
from future import division