sympy 符号计算
sympy 符号计算
极限
O 来自 order 大写:以多项式的最大的次项的次数 大O(n) 表示 f(x) =O(g(x)) f(x)的阶与g(x)的阶相同
小写O f(x)=o(g(x)) f(x)的阶小于g(x)的阶
变量查找顺序
local内置函数-enclosed外部函数-global模块内-built in python
nonlocal_变量
在内部函数修改外部函数里变量
def outer():
b= 10
def inner():
nonlocal b
b=2
inner() 内部函数被激活
print(b) 新的b只能在outer()里使用
嵌套函数
def outer1():
print()
def inner2():
print()
inner2() 内部函数须在outer里调用
递归函数
eval()函数,将字符串当代码执行
s="print("a+b")"
eval(s)
lambda生成简单匿名函数
f=lambda a,b,c: a+b+c
f(2,3,4)
def f1(a,b,*c) *c代表元组可以接受多个参数
def f1(a,b,**c) **c代表元组可以接受多个参数
可变参数之后的参数需要强制命名
对象浅copy之后修改会影响原对象
对象深copy之后修改,对原copy对象不造成影响
函数操作全局可变变量,本质是传递堆中对象地址,一旦在函数中对可变变量修改,即便出了函数栈帧,全局变量也会改变
列表推导式,生成列表
[表达式 for item in 可迭代对象]
[表达式 for item in 可迭代对象 if 条件]
[(a,b,c) for a in 可迭代对象 for b in 可迭代 for c in 可迭代]
字典推导式,生成字典,多于与统计众数
dict={ key:表达式 key in 可迭代对象} 表达式为key的函数
str="avvjfkjkjadjla"
dict={key:str.count(c) for c in str}
集合推导式
b={x for x in 可迭代 if条件}
元组 生成器推导式
gn=(x for x in 可迭代) 只能用一次
print(tuple(gn))
zip并行迭代
name=(a,b,c,d)
age=(1,2,2)
for name, age in zip(name,age):
print("{0}-{1}".format(name ,age))
集合是无序可变,元素不能重复,底层是字典,所有元素是字典的键
a={key1,key2,key3}
a.add(newkey)
a.remove(key)
a.clear()
a=set(list)
a=set(tuple)
a|b 或者a.union(b) 并集
a&b a与b的交集
a-b 差集
字典查找的底层逻辑
key1值先转换散列码,先取散列码右侧数组位数的值,取出与其等值的引索对应的key2, 对key1和key2进行哈希值验算,一样则取出来value,不一样则再取key1散列值右侧数组位,得到新引索,继续比较
键必须可散列,数字,字符串,元组
自定义键必须满足
支持hash()函数
支持_eq_()方法检测相等
a==b为真,则 hash(a)==hash(b)为真
字典底层原理
散列表:稀疏数组,数组的基本单元bucket
bucket包含key和value
key通过计算哈希值(散列码),根据数组位数从右向左取2进制值,并于散列表的索引对比,有空位就放入,无空位哈希值继续左移一个数组位数,继续配位。如果历遍仍无配位则数组扩容。
数组满60%,进行扩容
表格数据
r1={key1:value1,key2:value2,key3:value3}字典定义单行
r2={key1:value1,key2:value2,key3:value3}
tb=[r1,r2],列表组件表格
访问值
tb[0].get("key")
序列解包
a,b,c=dict a,b,c接受键
a,b,c=dict.values() abc接受值
a,b,c=dict.items() abc接受键值对
字典修改
dict[键]=值, 添加新元素,key重复则覆盖
dict1.update(dict2),以dict2的内容加入dict1,键重复则覆盖。
del(dict[键1]) 删除键1和值
dict.pop("键1"),删除键1值对,并返回值
dict.clear()清空字典
dict.popitem()随机移除一个键值对