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Python 3有很多简单的内置函数，可以参考： Python 3内置函数
argsort 函数
argsort 函数的功能是将数组中的元素从小到大排列，并返回其对应的 index （索引）序列。
例1. 对数组 x 进行排序
此例中，x[3] = -5 最小，所以输出序列第一个值为 3，x[4] = 9 最大，所以输出序列最后一个值为 4。
>>> import numpy as np
>>> x = np.array([1, 7, 4, -5, 9, 2])
>>>> x.argsort()
array([3, 0, 5, 2, 1, 4], dtype=int64)
get 函数（字典）
Python 字典 get() 函数的功能是返回指定键的值，如果值不在字典中返回默认值。
get() 方法语法： dict.get(key, default=None)
- key ：字典中要查找的键
- default ：如果指定键的值不存在时，返回该默认值
例1. get 函数应用举例
>>> personDict = {'Name' : 'Eric', 'Age' : '31'}
>>> print("Age 值为： %s" % personDict.get('Age'))
Age 值为： 31
>>> print("Sex 值为： %s" % personDict.get('Sex', 'None'))
Sex 值为： None
items 函数（字典）
items 函数的功能是以列表返回可遍历的 (键, 值) 元组数组。
items() 方法语法： dict.items()
例1. items 的使用
>>> dict = {'Name' : 'Eric', 'Age' : '21'}
>>>> print("Value : %s" % dict.items())
Value : dict_items([('Name', 'Eric'), ('Age', '21')])
operator.itemgetter 函数
operator.itemgetter 函数是由 operator 模块提供的函数，功能是用于获取对象的哪些维的数据，参数为一些序号。
例1. operator.itemgetter 函数的使用
>>> import operator
>>> a = [1, 2, 3]
>>> # 定义函数 b
>>> b = operator.itemgetter(2, 0, 1)
>>> # 获取 a 的第 2 个域、第 0 个域、第 1 个域的值
>>> b(a)
(3, 1, 2)
- 注意 operator.itemgetter 函数获取的不是值，而是定义了一个函数，通过该函数作用到对象（a）上才能获取值。
shape 函数（numpy）
shape 函数是 numpy.core.fromnumeric 中的函数，它的功能是查看矩阵或者数组的维数，返回值是一个元组，表示为（行数，列数）。
例1. 创建一个 3 * 3 的单位矩阵 a，a.shape 返回值为矩阵的行数和列数
>>> a = eye(3)
>>> a
array([[1., 0., 0.],
[0., 1., 0.],
[0., 0., 1.]])
>>> a.shape
(3, 3)
例2. 创建一个一维矩阵 b（向量），b.shape 为向量的长度
>>> b = array([1, 2, 3, 4])
>>> b.shape
(4,)
例3. 创建一个 4 * 2 的矩阵 c，c.shape为矩阵的行数和列数
c.shape[0] 为矩阵 c 的第一维，即行数
c.shape[1] 为矩阵 c 的第二位，即列数
>>> c = array( [[1, 1], [1,2], [1, 3], [1, 4]] )
>>> c
array([[1, 1],
[1, 2],
[1, 3],
[1, 4]])
>>> c.shape
(4, 2)
>>> c.shape[0]
4
>>> c.shape[1]
2
例4. 一个单独的数值，shape 返回值为空
>>> shape(3)
()
sort 函数
sorted 函数
sorted() 函数的功能是对所有可迭代的对象进行排序操作，并返回重新排序的列表。
sorted 函数语法： sorted(iterable, key=None, reverse=False)
- iterable：可迭代对象。
- key：主要是用来进行比较的元素，只有一个参数，具体的函数的参数就是取自于可迭代对象中，指定可迭代对象中的一个元素来进行排序。
- reverse：排序规则，reverse = True 降序 ， reverse = False 升序（默认）。
例1. sorted 的使用
>>> sorted([5, 2, 3, 1, 4])
[1, 2, 3, 4, 5]
sort 与 sorted 区别：
-
sort 是应用在 list 上的方法，而sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作。
-
list 的 sort 方法返回的是对已经存在的列表进行操作，无返回值，而内建函数 sorted 方法返回的是一个新的 list，而不是在原来的基础上进行的操作。比如：
>>> list = [5, 2, 3, 1, 4] >>> sortedList = sorted(list) # 用 sorted 函数排序 >>> print(sortedList) [1, 2, 3, 4, 5] >>> print(list) [5, 2, 3, 1, 4] # 原列表 list 顺序没有改变 >>> list.sort() # 用 sort 函数排序 >>> print(list) [1, 2, 3, 4, 5] # 原列表 list 顺序改变
sum 函数（python 自带 & numpy）
sum 函数对系列进行求和计算，返回值为计算结果。python 自带的 sum 函数和 numpy 的 sum 函数功能相同。python 自带的 sum 函数（或者 numpy 中的 sum 函数）在无参时，所有数值全部相加；axis=0 时，按列相加；axis=1 时，按行相加；
例1. 比较 python 自带 sum 函数和 numpy 的 sum 函数
>>> import numpy as np
>>> # python 自带的sum函数
>>> print(sum([[1, 2, 3], [4, 5, 5]]))
20
>>> print(sum([[1, 2, 3], [4, 5, 5]], axis = 0))
[5 7 8]
>>> print(sum([[1, 2, 3], [4, 5, 5]], axis = 1))
[ 6 14]
>>> # numpy 中的sum函数
>>> a = np.sum([[1, 2, 3], [4, 5, 5]])
>>> print(a)
20
>>> print(a.shape)
()
>>> b = np.sum([[1, 2, 3], [4, 5, 5,]], axis = 0)
>>> print(b)
[5 7 8]
>>> print(b.shape)
(3,)
>>> c = np.sum([[1, 2, 3], [4, 5, 5]], axis = 1)
>>> print(c)
[ 6 14]
>>> print(c.shape)
(2,)
tile 函数（numpy）
tile 函数位于 python 模块 numpy.lib.shape_base 中，它的功能是重复某个数组。比如tile( A，n)，功能是将数组 A 重复 n 次，构成一个新的数组 B。
例1. 创建一个 a，使用 tile 复制 a 两次得到 b
>>> from numpy import *
>>> a = [0,1,2] # 模板 a
>>> b = tile(a,2) # b 就是通过模板 a 构建的另一个数组
>>> print(b)
[0 1 2 0 1 2]
上面的例子，输入的是数字 2，也就是重复两次，也可以不输入数字，而改用元组来表示格式.。
例2. 创建一个 a，用 tile 复制 a 两次得到 b，且 b 是一行两列
>>> from numpy import *
>>> a = [0, 1, 2]
>>> b = tile(a, (1, 2))
>>> print(b)
[[0 1 2 0 1 2]]
例3. 创建一个 a，用 tile 复制 a 两次得到 b，且 b 是两行一列
>>> from numpy import *
>>> a = [0, 1, 2]
>>> b = tile(a, (2, 1))
>>> print(b)
[[0 1 2]
[0 1 2]]