列表

list1.append（x）将x添加到列表末尾

list1.sort（）对列表元素排序

list1.reverse（）将列表元素逆序

list1.index（x）返回第一次出现元素x的索引值

list1.insert（i，x）在位置i处插入新元素x

list1.count（x）返回元素x在列表中的数量

list1.remove（x）删除列表中第一次出现的元素x

list1.pop（i）取出列表中i位置上的元素，并将其删除

元组

元组（tuple）是特殊的序列类型
一旦被创建就不能修改，使得代码更安全
使用逗号和圆括号来表示，如（‘red’，‘blue’，‘green’），（2，4 , 6）
访问方式和列表相同
一般用于表达固定数据项，函数多返回值等情况

特点：

元组中的元素可以是不同类型
元组中各元素存在先后关系，可通过索引访问元组中的数据

math库

math.pi 圆周率

math.ceil（x）对x向上取整

math.floor（x）对x向下取整

math.pow（x，y） x的y次方

math.sqrt（x） x的平方根

math.fsum（list1）对集合内的元素求和

更多math库函数请参考：https：//docs.python.org/3/library/math.html

datetime库

处理时间的标准函数库datetime
datetime.now()获取当前日期和时间

字符串->datetime

datetime.strptime(),解析时间字符串

注释：Y表示四位数年份，y表示两位数年份。

datetime->字符串

datetime.strftime()，格式化datetime为字符串显示

日期时间格式参考：

https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior

isocalendar()，返回年，周数，及周几
更多操作参考：

https://docs.python.org/3/library/datetime.html#module-datetime

集合

python中的集合（set）类型同数学中的集合概念一致，即包含0或多个数据项的无序组合
集合中的元素不可重复
集合是无序组合，没有索引和位置的概念
set（）函数用于集合的生成，返回结果是一个无重复且排序任意的集合
集合通常用于表示成员间的关系、元素去重等。

集合的操作：

s-t 或 s.difference(t) 返回在集合s中但不在t中的元素
s&t 或 s.intersection(t) 返回同时在集合s和t中的元素
s|t 或 s.union(t) 返回结合s和t中的所有元素
s^t 或 s.symmetric_difference(t) 返回集合s和t中的元素，但不包括同时在其中的元素。

字典

字典类型（dict）是‘’键--值‘’数据项的组合，每个元素是一个键值对。

例如：身份证号（键）--个人信息（值）

字典类型数据通过映射查找数据项
映射：通过任意键查找集合中的值得过程
字典类型以键为索引，一个键对应一个值
字典类型的数据是无序的

基本操作：

定义空字典： d = dict（）

增加一项： d[key] = value

访问： d[key]
删除某项： del d[key]
key是否在字典中： key in d
字典的遍历：

遍历所有的key： for key in d.keys():

print(key)

遍历所有的value: for value in d.values():

print(value)

遍历所有的数据项： for item in d.items():

print(items)

random模块

random（）生成一个【0,1.0）之间的随机浮点数
uniform（a，b）生成一个a到b之间的随机浮点数
randint（a，b）生成一个a到b之间的随机整数
choice（<list>）从列表中随机返回一个元素
shuffle（<list>）将列表中元素随机打乱
sample（<list>，k）从指定列表中随机获取K个元素

更多random模块的方法请参考：https://docs.python.org/3/library/random.html

matplotlib模块

matplotlib是一个数据可视化函数库
matplotlib的子模块pyplot提供了2D图表制作的基本函数
例子：https://matplotlib.org/gallery.html
散点图绘制：

import matplotlib.pyplot as plt

#x,y分别是X坐标和Y坐标的列表

plt.scatter(x,y)

plt.show()

Numpy

包括：

强大的N维数组对象array

成熟的科学函数库

使用的线性代数，随机数生成函数等

Numpy的操作对象是多维数组ndarray

ndarray.shape 数组的维度

创建数组：np.array(<list>)，np.arange()...
改变数组形状 reshape()
Numpy创建随机数组：

np.random.randint(a,b,size) #创建【a,b）之间，形状为size的数组

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