Python學(xué)習(xí)小技巧有哪些

這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python學(xué)習(xí)小技巧有哪些的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過來看看吧。

三元條件判斷的3種實(shí)現(xiàn)方法

C語言中有三元條件表達(dá)式，如 a>b?a:b，Python中沒有三目運(yùn)算符(?:)，但Python有它自己的方式來實(shí)現(xiàn)類似的功能。這里介紹3種方法：

true_part if condition else false_part

a,b=2,3
c=a if a>b else b

a,b=2,1
c=a if a>b else b

>>> print c
2

利用and-or條件判斷的特性來實(shí)現(xiàn)三元條件判斷

首先介紹一下，and和or的用法：

python 中的and從左到右計(jì)算表達(dá)式，若所有值均為真，則返回最后一個(gè)值，若存在假，返回第一個(gè)假值。

無論是列表，元組還是字符串，空表示False，非空表示True

>>> 'python' and [] and (2,3)
[]
>>> 'python' and [2,3] and (3,4)
(3, 4)

or 也是從左到右計(jì)算表達(dá)式，存在真，則返回第一個(gè)為真的值，若均為假，則返回最后一個(gè)值。

>>> 'python' or [3,4] or ()
'python'
>>> '' or [] or ()
()

然后，我們利用and-or條件判斷的特性來實(shí)現(xiàn)三元條件判斷：

a,b=2,1
c = (a>b and [a] or [b])[0]

>>> print c
2

使用列表

a,b=2,7
c = [b,a][a>b]

>>> print c
7

分析：若a>b為真，由于真用1表示，因此相當(dāng)于c=[b,a][1],即c=a

若a>b為假，由于假用0表示，因此相當(dāng)于c=[b,a][0],即c=b

>>> int(False)
0
>>> int(True)
1

字典(dict)

以下問題都是在用Python寫KNN的時(shí)候遇到的：

dict_items()

python 字典（dict）的特點(diǎn)就是無序的，按照鍵（key）來提取相應(yīng)值（value），如果我們需要字典按值排序的話，那可以用下面的方法來進(jìn)行：

1 下面的是按照value的值從大到小的順序來排序。

dic = {‘a(chǎn)':31, ‘bc':5, ‘c':3, ‘a(chǎn)sd':4, ‘a(chǎn)a':74, ‘d':0}
dict= sorted(dic.items(), key=lambda d:d[1], reverse = True)
print(dict)

輸出的結(jié)果：

[(‘a(chǎn)a', 74), (‘a(chǎn)', 31), (‘bc', 5), (‘a(chǎn)sd', 4), (‘c', 3), (‘d', 0)]

下面我們分解下代碼：

print dic.items() 得到[(鍵，值)]的列表。

然后用sorted方法，通過key這個(gè)參數(shù)，指定排序是按照value，也就是元素d[1]的值來排序。reverse = True表示是需要翻轉(zhuǎn)的，默認(rèn)是從小到大，翻轉(zhuǎn)的話，那就是從大到小。

2 對字典按鍵（key）排序：

dic = {‘a(chǎn)':31, ‘bc':5, ‘c':3, ‘a(chǎn)sd':4, ‘a(chǎn)a':74, ‘d':0}
dict= sorted(dic.items(), key=lambda d:d[0])
print(dict)

dict_get()

dic = {‘a(chǎn)':31, ‘bc':5, ‘c':3, ‘a(chǎn)sd':4, ‘a(chǎn)a':74, ‘d':0}

dic.get(‘a(chǎn)',1) 
31 
dic.get(‘d',1) 
0 
dic.get(‘f',1) 
1

D.get(k[,d]) -> D[k] if k in D, else d. d defaults to None.

如果k在字典中，返回D[k]，即value值，否則返回d，d默認(rèn)為None

Image和Ndarray互相轉(zhuǎn)換

import numpy as np
from PIL import Image

img = Image.open(filepath)
img_convert_ndarray = np.array(img)
ndarray_convert_img= Image.fromarray(img_convert_ndarray )


# np.array(object) 這個(gè)函數(shù)很強(qiáng)大啊，看源碼里面給的注釋
# object : array_like
#      An array, any object exposing the array interface, an object whose
#      __array__ method returns an array, or any (nested) sequence.

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