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如果你经常用python做一些小的项目玩，或者用python做一些爬虫，又或者你去一些网站刷题，那么必将面对一个问题——写函数。
“写函数”也就是自己写一个算法，用来实现一些功能。比如最简单的给电脑两个参数，让他计算这两个参数的关系。
下边献上22个函数构造练习，将会助力大家在数据挖掘与分析方面更进一步！
建议大家收藏此文，有时间在自己的环境里亲自跑一遍加深理解。
01
两个变量互换
两个变量可以通过这种方式互相互换着赋值
a = 5
b = 10
a, b = b, a
print(a) # 10
print(b) # 5
# 这个看起来不是函数，但是这种用法在函数中常用02
检查是不是偶数
这个功能主要展示的不是快速判断是不是偶数,而是bool判断的用法.因为10可以被2整除,所以余数为0,因此它是==0的,如果换成`is_even(3)`那就返回False了。
def is_even(num):
return num % 2 == 0
is_even(10) # True03
分割一个字符串为一个列表
这个案例使用换行符分割的,实际应用中,随机应变。
def split_lines(s):
return s.split('\n')
split_lines('50\n python\n snippets')
# ['50', ' python', ' snippets']04
查找对象使用内存的大小
这个例子中,调用了sys的看内存占用情况函数。数字5占了28内存空间大小,我把这个数字加到9999返回依然是28
import sys
print(sys.getsizeof(5)) # 28
print(sys.getsizeof("Python")) # 5505
翻转字符串
这个案例告诉我们字符串的翻转用法,相应的简单字符串可以翻转,以后的图片\音频\视频,一样可以翻转.如果你在一个函数里用这个功能，可以解决某些场景里的问题。
language = "sumer-minus" # SUMER是我公众号，minus是我一个网名
reversed_language = language[::-1]
print(reversed_language) # sunim-remus06
打印字符串x遍的小函数
从这里提取两个概念:1如何打印n遍,理解函数调用
def repeat(string, n):
return (string * n)
a=repeat('oop!',10)
print(a)
>>>oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!oop!07
检查一个字符串是否与他的翻转相同
这个小代码把字符串翻转,和bool又一次加深理解
def palindrome(string):
return string == string[::-1]
print(palindrome('python')) # False08
把一个列表拼装成字符串
用到了列表join方法，数据分析中可能用的多的是pandas的DataFrame格式的矩阵、张量，但一维这些东西一样会遇到使用。
strings = ['老虎', '老鼠', '蟑螂']
print('kill'.join(strings))
# 老虎kill老鼠kill蟑螂09
将两个列表删除重复项并合并
如何将两个列表合并并扣除其中的重复项呢?可以看看这个方法，看起来是不是挺“卑鄙”的。挖python墙角感觉，但更好的方法还确实没想出来。实际分析中去重可能不多，但统计众数比较多，如果是string、列表，如何统计重复内容数量，思路类似。
def union(a,b):
return list(set(a + b))
union([1, 2, 3, 4, 5], [6, 2, 8, 1, 4])
# 答案：[1,2,3,4,5,6,8]10
将列表去重
def unique_elements(numbers):
return list(set(numbers))
unique_elements([1, 2, 3, 2, 4])
# 答案：[1, 2, 3, 4]11
找到一组数字的均值
虽然有mean函数，但比如你想自己算依稀的东西用到mean的时候，你可以自己造个，也就两行而已。
def average(*args):
return sum(args, 0.0) / len(args)
average(5, 8, 2)
# 5.012
检查一个数组是不是都是唯一的数值
def unique(list):
if len(list)==len(set(list)):
print("所有数据都是唯一的")
else:
print("并不唯一")
unique([1,2,3,4,5])
# 所有数据都是唯一的13
找到列表频率最大的数据
def most_frequent(list):
return max(set(list), key = list.count)
numbers = [1, 2, 3, 2, 4, 3, 1, 3]
most_frequent(numbers)
# 314
角度变弧度
π在math 库中是有定义的,就叫做math.pi
import math
def degrees_to_radians(deg):
return (deg * math.pi) / 180.0
degrees_to_radians(90)
# 1.570796326794896615
打印运行计算花费时间
这个时间跟电脑速度有关
import time
start_time = time.time()
a,b = 5,10 #随便一个过程
c = a+b #随便一个过程
end_time = time.time()
time_taken = (end_time- start_time)*(10**6)
print("运行这个耗费微秒数为:", time_taken)
# 运行这个耗费微秒数为: 2.145767211914062516
找到一组数的最大公因数
借助工具functools
from functools import reduce
import math
def gcd(numbers):
return reduce(math.gcd, numbers)
gcd([24,108,90])
# 617
使用lambda公式
x = lambda a, b, c : a + b + c
print(x(5, 10, 20))
# 35
# 或者也可以这样
def x(a, b, c):
return a + b + c
print(x(5, 10, 30))
# 3518
使用map函数
对一个列表每一个元素都进行操作的话,可以用map函数,下边是个小案例
def multiply(n):
return n*n
list1 =[1, 2, 3]
result = list(map(multiply, list1))
print(result)
# [1, 4, 9]19
使用过滤函数-filter
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
def Even(x):
return list(filter(lambda x: x % 2 == 0, arr))
Even(arr)
# [2, 4]20
列表连续操作
numbers = [1, 2, 3]
def squares(nums):
return [number**2 for number in nums]
squares(numbers)
# [1, 4, 9]21
切片操作
切片用于从给定序列中提取元素的连续序列或子序列。以下函数用于合并两个切片操作的结果。首先，我们将列表从索引d切到末尾，然后从开始切成索引d。
def rotate(arr, d):
return arr[d:] + arr[:d]
if __name__ == '__main__':
arr = [1, 2, 3, 4, 5]
arr = rotate(arr, 2)
print (arr)
# 结果：[3, 4, 5, 1, 2]22
使用链功能
最后的代码段用于从一行开始调用多个函数并评估结果。
def add(a, b):
return a + b
def subtract(a, b):
return a - b
a, b = 5, 10
print((subtract if a > b else add)(a, b)) # 15
print((subtract if a < b else add)(a, b)) # -5希望这22个函数构造思路能让大家有一些的进步收获！
作者：董汇标MINUS，首发于知乎，原文地址可以点击左下角原文链接。
整理：朱小五，互联网公司数据分析师。
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End
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