nonzeropython

㈠ python3 & 基本數據類型（一）

Python提供的基本數據類型：數值(整型、浮點型、復數、布爾型等)、字元串、列表、元組、字典、集合等，將它們簡單分類如下：

通常被稱為整型，數值為正或者負，不帶小數點。
Python 3的整型可以當做Long類型使用，所以Python 3沒有
Python 2的Long類型。
Python 初始化的時候會自動建立一個小整數對象池，方便我們調用，避免後期重復生成！這是一個包含 262個指向整數對象的指針數組，范圍是 -5 到 256 。

Python的浮點數就是數學中的小數，類似C語言中的double。
浮點數 也就是小數，如 1.23 ， 3.14 ， -9.01 等等。但是對於很大或很小的浮點數，一般用科學計數法表示，把10用e替代， 1.23x10^9 就是 1.23e9 ，或者 12.3e8 ， 0.000012 可以寫成1.2e-5 等等。

復數 由實數部分和虛數部分構成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示，復數的實部a和虛部b都是浮點。

對 與 錯 、 0 和 1 、 正 與 反 ，都是傳統意義上的布爾類型。
但在Python語言中，布爾類型只有兩個值， True 與 False 。請注意，是英文單詞的對與錯，並且首字母要大寫。
在Python中，0、0.0、-0.0、None、空字元串「」、空元組()、空列表[]、空字典{}都被當作False，還有自定義類型，如果實現了 nonzero ()或 len ()方法且方法返回0或False，則其實例也被當作False，其他對象均為True

布爾值還可以用and、or和not運算。
1)、and 運算是 與 運算，只有所有都為 True ， and 運算的結果才是 True ;
2)、or 運算是 或 運算，只要其中有一個為 True ， or 運算結果就是 True ;
3)、not 運算是 非 運算，它是單目運算符，把 True 變成 False，False 變成 True。
例如：

由以上案例可以看出，在做四則運算的時候，明顯把 True 看做 1 ， False 看做 0 。

4）空值
空值不是布爾類型，只不過和布爾關系比較緊密。
空值是Python里一個特殊的值，用 None 表示（首字母大寫）。None不能理解為0，因為0是整數類型，而None是一個特殊的值。None也不是布爾類型，而是NoneType。

在某些特定的情況下，需要對數字的類型進行轉換。
Python提供了內置的數據類型轉換函數：
int(x) 將x轉換為一個整數。如果x是一個浮點數，則截取小數部分。
float(x) 將x轉換成一個浮點數。
complex(x) 將x轉換到一個復數，實數部分為 x，虛數部分為 0。
complex(x, y)： 將 x 和 y 轉換到一個復數，實數部分為 x，虛數部分為 y。

Python字元串即可以用單引號也可以用雙引號括起來，甚至還可以用三引號括起來，字元串是以''或""括起來的任意文本。
例如：'abc'，"xyz"等等。請注意，''或""本身只是一種表示方式，不是字元串的一部分，因此，字元串'abc'隻有a，b，c這3個字元。如果'本身也是一個字元，那就可以用""括起來，比如"I'm OK"包含的字元是I，'，m，空格，O，K這6個字元。
字元串中包括特殊字元，可以用轉義字元來標識
但是字元串裡面如果有很多字元都需要轉義，就需要加很多，為了簡化，Python還允許用r''表示''內部的字元串默認不轉義
例如：
print r'\ \' #輸出：\ \

字元串的一些常見操作

切⽚是指對操作的對象截取其中⼀部分的操作
語法：序列[開始位置下標:結束位置下標:步⻓]
a. 不包含結束位置下標對應的數據， 正負整數均可；
b. 步⻓是選取間隔，正負整數均可，默認步⻓為1。

find()：檢測某個⼦串是否包含在這個字元串中，如果在返回這個⼦串開始的位置下標，否則則返回-1。
index()：檢測某個⼦串是否包含在這個字元串中，如果在返回這個⼦串開始的位置下標，否則則報異常。
rfind()： 和find()功能相同，但查找⽅向為右側開始。
rindex()：和index()功能相同，但查找⽅向為右側開始。
count()：返回某個⼦串在字元串中出現的次數。

replace()：替換
split()：按照指定字元分割字元串。
join()：⽤⼀個字元或⼦串合並字元串，即是將多個字元串合並為⼀個新的字元串。
capitalize()：將字元串第⼀個字元轉換成⼤寫。
title()：將字元串每個單詞⾸字⺟轉換成⼤寫。
lower()：將字元串中⼤寫轉⼩寫。
upper()：將字元串中⼩寫轉⼤寫。
lstrip()：刪除字元串左側空⽩字元。
rstrip()：刪除字元串右側空⽩字元。
strip()：刪除字元串兩側空⽩字元。
ljust()：返回⼀個原字元串左對⻬,並使⽤指定字元(默認空格)填充⾄對應⻓度 的新字元串。
rjust()：返回⼀個原字元串右對⻬,並使⽤指定字元(默認空格)填充⾄對應⻓度 的新字元串，語法和
ljust()相同。
center()：返回⼀個原字元串居中對⻬,並使⽤指定字元(默認空格)填充⾄對應⻓度 的新字元串，語
法和ljust()相同。

所謂判斷即是判斷真假，返回的結果是布爾型數據類型：True 或 False。

startswith()：檢查字元串是否是以指定⼦串開頭，是則返回 True，否則返回 False。如果設置開
始和結束位置下標，則在指定范圍內檢查。
endswith()：：檢查字元串是否是以指定⼦串結尾，是則返回 True，否則返回 False。如果設置開
始和結束位置下標，則在指定范圍內檢查。
isalpha()：如果字元串⾄少有⼀個字元並且所有字元都是字⺟則返回 True, 否則返回 False。
isdigit()：如果字元串只包含數字則返回 True 否則返回 False。
isalnum()：如果字元串⾄少有⼀個字元並且所有字元都是字⺟或數字則返 回 True,否則返回
False。

㈡ python nonzero是什麼意思

當下標對象是元組，並且其中有布爾數組時，相當於將布爾數組展開為由nonzeros()轉換之後的各個整數數組：
>>> a[1:3, b2]
array([[20, 22, 25],
[40, 42, 45]])
>>> a[1:3, np.nonzero(b2)[0], np.nonzero(b2)[1]]
array([[20, 22, 25],
[40, 42, 45]])

㈢ 享學課堂淺談Python序列內建函數都有哪些

1、Python類型操作符和內建函數總結
表4.5列出了所有操作符和內建函數，其中操作符順序是按優先順序從高到低排列的。同一種灰度的操作符擁有同樣的優先順序。注意在operator模塊中有這些（和絕大多數Python)操作符相應的同功能的函數可供使用。

表4.5 標准類型操作符和內建函數

操作符/函數

描 述

結 果a

字元串表示

``

對象的字元串表示

str

內建函數

cmp(obj1, obj2)

比較兩個對象

int

repr(obj)

對象的字元串表示

str

str(obj)

對象的字元串表示

str

type(obj)

檢測對象的類型

type

值比較

<

小於

bool

>

大於

bool

<=

小於或等於

bool

>=

大於或等於

bool

==

等於

bool

!=

不等於

bool

<>

不等於

bool

對象比較

is

是

bool

is not

不是

bool

布爾操作符

not

邏輯反

bool

and

邏輯與

bool

or

邏輯或

bool

2、Python數值類型操作符和內建函數

一、工廠函數
數值工廠函數總結類（工廠函數） 操作
bool(obj) b 返回obj對象的布爾值，也就是 obj.__nonzero__()方法的返回值。
int(obj, base=10) 返回一個字元串或數值對象的整數表 示， 類似string.atoi();
從Python 1.6起， 引入了可選的進制參數。
long(obj, base=10) 返回一個字元或數據對象的長整數表 示，類似string.atol(),
從Python1.6起， 引入了可選的進制參數 float(obj) ，
返回一個字元串或數據對象的浮點數 表示，類似string.atof()。
complex(str) or返回一個字元串的復數表示，或 者根據給定的實數，
complex(real, imag=0.0) （及一個可選 的虛數部分）生成一個復數對象。

二、內建函數
1、分類
Python 有五個運算內建函數用於數值運算：
abs(num), coerce(num1,num2), divmod(num1,num2), pow(num1,num2,mod=1)和 round(flt,ndig=0)
其中abs()返回給定參數的絕對值。如果參數是一個復數， 那麼就返回math.sqrt(num.real2 + num.imag2).
coerce()是一個數據類型轉換函數，不過它的行為更像一個運算符.數coerce（）為程序員提供了不依賴Python 解釋器，而是自定義兩個數值類型轉換的方法。對一種新創建的數值類型來說， 這個特性非常有用.函數coerce()僅返回一個包含類型轉換完畢的兩個數值元素的元組.
divmod()內建函數把除法和取余運算結合起來, 返回一個包含商和余數的元組.對整數來說，它的返回值就是地板除和取余操作的結果.對浮點數來說，返回的商部分是math.floor(num1/num2)，對復數來說，商部分是ath.floor((num1/num2).real).
pow()它和雙星號 （**）運算符都可以進行指數運算.不過二者的區別並不僅僅在於一個是運算符，一個是內建函數.在Python 1.5 之前，並沒有 ** 運算符,內建函數pow()還接受第三個可選的參數，一個余數參數.如果有這個參數的， pow() 先進行指數運算，然後將運算結果和第三個參數進行取余運算.這個特性主要用於密碼運算，並且比 pow(x,y) % z 性能更好， 這是因為這個函數的實現類似於C 函數pow(x,y,z).
round()用於對浮點數進行四捨五入運算。它有一個可選的小數位數參數.如果不提供小數位參數， 它返回與第一個參數最接近的整數（但仍然是浮點類型）.第二個參數告訴round 函數將結果精確到小數點後指定位數.

2、函數int()/round()/math.floor()它們之間的不同之處：
函數 int()直接截去小數部分.（返回值為整數）
函數 floor()得到最接近原數但小於原數的整數.（返回值為浮點數）
函數 round() 得到最接近原數的整數.（返回值為浮點數）

3、進制轉換函數:
返回字元串表示的8 進制和16 進制整數,它們分別是內建函數：
oct()和 hex(). oct(255)='0377'/hex(255)='0xff'
函數chr()接受一個單位元組整數值(0到255)，返回一個字元串(ASCII)，其值為對應的字元.chr(97)='a'
函數ord()則相反，它接受一個字元(ASCII 或 Unicode)，返回其對應的整數值.ord('A')=65
3、Python字元串函數
(一)標准類型操作符和標准內建函數
1)、標准類型操作符
>,<,>=,<=,==,!=,<>對象值得比較
註：做比較時字元串是按ASCII值的大小來比較的
is 對象身份比較
and,or,not 布爾類型
2）標准內建函數
type(obj)
cmp(obj1,obj2)
str(obj)和repr(obj) 或反引號運算符(``) 可以方便的以字元串的方式獲取對象的
內容、類型、數值屬性等信息。str()函數得到的字元串可讀性好， 而repr()函數得到的字元
串通常可以用來重新獲得該對象, 通常情況下 obj == eval(repr(obj)) 這個等式是成立的
isinstance(obj,type) 判斷對象的類型
(二)序列操作
1、序列操作
字元串屬於序列對象，可以使用所有序列的操作和函數
切片 [] [:] [::]
簡單總結：
*索引（S[i])獲取特定偏移的元素。
——第一個元素偏移為0
——（S[0])獲取第一個元素。
——負偏移索引意味著從最後或右邊反向進行計數
——（S[-2])獲取倒數第二個元素（就像S[len(s)-2]一樣
*分片[S[i:j]提取對應的部分作為一個序列
——右邊界不包含在內
——分片的邊界默認為0和序列的長度，如果沒有給出的話S[:]
——（S[1:3])獲取了從偏移為1，直到但不包括偏移為3的元素
——（S[1:])獲取從偏移為1到末尾之間的元素
——（S[:3])獲取從偏移為0直到但不包括偏移為3的元素
——（S[:-1])獲取從偏移為0直到但不包括最後一個元素之間的元素
——（S[:])獲取從偏移為0到末尾之間的元素,這有效地實現了頂層S拷貝
拷貝了一個相同值，但是是不同內存區域的對象。對象字元串這樣不可變的對象不是很有用，但是對於可以實地修改的對象來說很有用。
比如列表。
擴展分片：第三個限制值 【步進】
完整形式：X[I:J:K]:這標識索引X對象的元素，從偏移為I直到J-1，每隔K元素索引一次。第三個限制值，K，默認為1
實例

Python Code

1
2
3
4
5

>>> S='abcdefghijk'
>>> S[1:10]
'bcdefghij'
>>> S[1:10:2]
'bdfhj

也可以使用負數作為步進。
分片表達式

Python Code

1
2

>>> "hello"[::-1]
'olleh'

通過負數步進，兩個邊界的意義實際上進行了反轉。
3、成員操作符 in ，not in
返回布爾值True 或False
可以使用string模塊來判斷輸入字元的合法性，可見成品中的idcheck.py
4、字元串連接
+ 連接字元串 『name』+' '+'jin'
字元串格式化 '%s %s' % ('name','jin')
join()方法 ' '.join(('name','jin')) ' '.join(['name','jin'])
5、刪除清空字元串
del aString
aString=''
(三)、序列函數
序列類型函數
len(str) 返回字串的長度
enumerate(iter):接受一個可迭代對象作為參數，返回一個enumerate
max(str)/min(str):max()和min()函數對其他的序列類型可能更有用,但對於string類型它們能很好地運行,返回最大或者最小的字元(按照ASCII 碼值排列),
zip([it0, it1,... itN]) 返回一個列表，其第一個元素是it0,it1,...這些元素的第一個元素組成的一個元組，第二個...,類推.
reversed(seq)c 接受一個序列作為參數,返回一個以逆序訪問的迭代器(PEP 322)
sorted(iter,func=None,key=None,reverse=False) 接受一個可迭代對象作為參數，返回一個有序的列表;可選參數func,key 和reverse 的含義跟list.sort()內建函數的參數含義一樣.
注意：
sorted等需要在原處修改的函數無法用在字元串對象，但可以產生新的對象
sum處理的對象是數字，不能用在字元串
>>> sorted(s)
['a', 'e', 'e', 'g', 'g', 'g', 'o']
(四)只適合於字元串類型的函數
1)raw_input()函數
內建的raw_input()函數使用給定字元串提示用戶輸入並將這個輸入返回，下面是一個使
用raw_input()的例子:
>>> user_input = raw_input("Enter your name: ")
>>> prin user_input
2)str() and unicode()
str()和unicode()函數都是工廠函數，就是說產生所對應的類型的對象.它們接受一個任
意類型的對象，然後創建該對象的可列印的或者Unicode 的字元串表示. 它們和basestring 都
可以作為參數傳給isinstance()函數來判斷一個對象的類型
3)chr(), unichr(), and ord()
chr()函數用一個范圍在range(256)內的(就是0 到255)整數做參數,返回一個對應的字元.unichr()跟它一樣，只不過返回的是Unicode 字元
ord()函數是chr()函數(對於8 位的ASCII 字元串)或unichr()函數(對於Unicode 對象)
的配對函數,它以一個字元(長度為1 的字元串)作為參數,返回對應的ASCII 數值，或者Unicode
數值，如果所給的Unicode 字元超出了你的Python 定義范圍,則會引發一個TypeError 的異常
(五)、只適用於字元串的操作符
1、格式化操作符 %
字元串格式化符號
格式化字元 轉換方式
%c 轉換成字元(ASCII 碼值，或者長度為一的字元串)
%ra 優先用repr()函數進行字元串轉換
%s 優先用str()函數進行字元串轉換
%d / %i 轉成有符號十進制數
%ub 轉成無符號十進制數
%ob 轉成無符號八進制數
%xb/%Xb (Unsigned)轉成無符號十六進制數(x/X 代表轉換後的十六進制字元的大
小寫)
%e/%E 轉成科學計數法(e/E 控制輸出e/E)
%f/%F 轉成浮點數(小數部分自然截斷)
%g/%G %e 和%f/%E 和%F 的簡寫
%% 輸出%
格式化操作符輔助指令
符號 作用
* 定義寬度或者小數點精度
- 用做左對齊
+ 在正數前面顯示加號( + )
<sp> 在正數前面顯示空格
# 在八進制數前面顯示零('0')，在十六進制前面顯示'0x'或者'0X'(取決於
用的是'x'還是'X')
0 顯示的數字前面填充『0』而不是默認的空格
% '%%'輸出一個單一的'%'
(var) 映射變數(字典參數)
m.n m 是顯示的最小總寬度,n 是小數點後的位數(如果可用的話)
2、字元串模板: 更簡單的替代品
由於新式的字元串Template 對象的引進使得string 模塊又重新活了過來，Template 對象
有兩個方法,substitute()和safe_substitute().前者更為嚴謹,在key 缺少的情況下它會報一
個KeyError 的異常出來，而後者在缺少key 時，直接原封不動的把字元串顯示出
3、原始字元串操作符( r/R )
字元串抑制轉義r'帶特殊符號的字串'
myfile=open(r'C:\new\text.data','w')
4、Unicode 字元串操作符( u/U )
u'abc' U+0061 U+0062 U+0063
u'\u1234' U+1234
u'abc\u1234\n' U+0061 U+0062 U+0063 U+1234 U+0012

(六)字元串對象的方法：
1、刪減
T2.lstrip() 移除字元串前面字元（默認空格），返回字元串
T2.rstrip() 移除字元串後面字元（默認空格），返回字元串
T2.strip() 移除字元串前後面空格，返回字元串 默認空格，可以其他字元 S.strip('"')
2、切割
partition(sep),
rpartition(sep),
splitlines([keepends]),#把S按照行分割符分為一個list，keepends是一個bool值，如果為真每行後而會保留行分割符
split([sep [,maxsplit]]),#以sep為分隔符，把S分成一個list。maxsplit表示分割的次數。默認的分割符為空白字元
rsplit([sep[,maxsplit]]) #從右到左切割
備註：
partition()函數族是2.5版本新增的方法。它接受一個字元串參數，並返回一個3個元素的 tuple 對象。
如果sep沒出現在母串中，返回值是 (sep, 『』, 『』)；
否則，返回值的第一個元素是 sep 左端的部分，第二個元素是 sep 自身，第三個元素是 sep 右端的部分。
>>> S.partition(';')
('', ';', ' generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n')
參數 maxsplit 是分切的次數，即最大的分切次數，所以返回值最多有 maxsplit+1 個元素。
s.split() 和 s.split(『 『)的返回值不盡相同
>>> ' hello world!'.split()
['hello', 'world!']
>>> ' hello world!'.split(' ')
['', '', 'hello', '', '', 'world!']
>>> S.split('\n',3)
['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n']
超過最大切割個數後面的全部為一個元素
按行切割
>>> S
'; generated by /sbin/dhclient-script\nnameserver 172.16.10.171\nnameserver 8.8.8.8\nnameserver 172.16.0.2\nnameserver 178.79.131.110\nnameserver 202.96.199.133\n'
>>> S.splitlines()
['; generated by /sbin/dhclient-script', 'nameserver 172.16.10.171', 'nameserver 8.8.8.8', 'nameserver 172.16.0.2', 'nameserver 178.79.131.110', 'nameserver 202.96.199.133']

產生差異的原因在於當忽略 sep 參數或sep參數為 None 時與明確給 sep 賦予字元串值時 split() 採用兩種不同的演算法。
對於前者，split() 先去除字元串兩端的空白符，然後以任意長度的空白符串作為界定符分切字元串
即連續的空白符串被當作單一的空白符看待；
對於後者則認為兩個連續的 sep 之間存在一個空字元串。因此對於空字元串（或空白符串），它們的返回值也是不同的：
>>> ''.split()
[]
>>> ''.split(' ')
['']
3、變形
lower(),#全部小寫
upper(),#全部小寫
capitalize(),#首字母大寫
swapcase(),#大小寫交換
title()#每個單詞第一個大寫,其他小寫
備注
因為title() 函數並不去除字元串兩端的空白符也不會把連續的空白符替換為一個空格，
所以建議使用string 模塊中的capwords(s)函數，它能夠去除兩端的空白符，再將連續的空白符用一個空格代替。

Python Code

1
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4

>>> ' hello world!'.title()
' Hello World!'
>>> string.capwords(' hello world!')
'Hello World!'

4、連接
join(seq)
join() 函數的高效率（相對於循環相加而言），使它成為最值得關注的字元串方法之一。
它的功用是將可迭代的字元串序列連接成一條長字元串，如：
>>> conf = {'host':'127.0.0.1',
... 'db':'spam',
... 'user':'sa',
... 'passwd':'eggs'}
>>> ';'.join("%s=%s"%(k, v) for k, v in conf.iteritems())
'passswd=eggs;db=spam;user=sa;host=127.0.0.1'
>>> S=''.join(T) #使用空字元串分割把字元列表轉換為字元串
5、查找
count( sub[, start[, end]]),#計算substr在S中出現的次數
find( sub[, start[, end]]),#返回S中出現sub的第一個字母的標號，如果S中沒有sub則返回-1。start和end作用就相當於在S[start:end]中搜索
index( substr[, start[, end]]),#與find()相同，只是在S中沒有substr時，會返回一個運行時錯誤
rfind( sub[, start[,end]]),#返回S中最後出現的substr的第一個字母的標號，如果S中沒有substr則返回-1，也就是說從右邊算起的第一次出現的substr的首字母標號
rindex( sub[, start[, end]])
T2.find('ie') 字元串方法調用：搜索
find()----找到的第一個符合字元的index
rfind()-----找到最後一個符合的字元的index
備註：
find()函數族找不到時返回-1，index()函數族則拋出ValueError異常。
另，也可以用 in 和 not in 操作符來判斷字元串中是否存在某個模板
6、替換
replace(old, new[,count]),#把S中的oldstar替換為newstr，count為替換次數。這是替換的通用形式，還有一些函數進行特殊字元的替換
translate(table[,deletechars]) #使用上面的函數產後的翻譯表，把S進行翻譯，並把deletechars中有的字元刪掉
備註：
replace()函數的 count 參數用以指定最大替換次數
translate() 的參數 table 可以由 string.maketrans(frm, to) 生成
translate() 對 unicode 對象的支持並不完備，建議不要使用
7、判定
isalnum(),#是否全是字母和數字，並至少有一個字元
isalpha(),是否全是字母，並至少有一個字元
isdigit(),是否全是數字，並至少有一個字元 ，如果是全數字返回True,否則返回False
islower(),#S中的字母是否全是小寫
isupper(),#S中的字母是否是大寫
isspace(),#是否全是空白字元，並至少有一個字元
istitle(),S是否是首字母大寫的
startswith(prefix[, start[, end]]), #是否以prefix開頭
endswith(suffix[,start[, end]]),#以suffix結尾
備註：
這些函數都比較簡單，顧名知義。需要注意的是*with()函數族可以接受可選的 start, end 參數，善加利用，可以優化性能。
另，自 Py2.5 版本起，*with() 函數族的 prefix 參數可以接受 tuple 類型的實參，當實參中的某人元素能夠匹配，即返回 True。
8、填充
字元串在輸出時的對齊：
center(width[, fillchar]), 字元串中間對齊
ljust(width[, fillchar]), 字元串左對齊，不足部分用fillchar填充，默認的為空格
rjust(width[, fillchar]), 字元串右對齊，不足部分用fillchar填充，默認的為空格
zfill(width), 把字元串變成width長，並在右對齊，不足部分用0補足
expandtabs([tabsize])把字元串中的製表符（tab）轉換為適當數量的空格。
fillchar 參數指定了用以填充的字元，默認為空格
zfill的z為zero的縮寫,顧名思義,是以字元0進行填充，用於數值輸出
expandtabs()的tabsize 參數默認為8。它的功能是把字元串中的製表符（tab）轉換為適當數量的空格。
9、編碼
encode([encoding[,errors]]),
decode([encoding[,errors]])
這是一對互逆操作的方法，用以編碼和解碼字元串。因為str是平台相關的，它使用的內碼依賴於操作系統環境，
而unicode是平台無關的，是Python內部的字元串存儲

㈣ python的特殊方法__nonzero__()怎麼用什麼情況就會調用它，舉個例子，謝謝

類的__nonzero__方法用於將類轉換為布爾值。通常在用類進行判斷和將類轉換成布爾值時調用。比如語句if A: print 'foo'中就會調用A.__nonzero__()來判斷。下面這個程序應該能幫助你理解__nonzero__的作用。

class A:
def __nonzero__(self):
print 'A._nonzero__()'
return True

print 'A is not zero' if A() else 'A is zero'
print bool(A())

㈤ python numpy中nonzero(),isnan()用法

1.   nonzero()函數:

nonzero(a)---返回數組a中值不為零的元素de下標,,返回配蠢攔值為一個長度為a.ndim(數組a的秩)的元組,元組的每個元素都是一個整數數組,其值為非零元素的下標在對應軸上的值.例如一維布爾數組b1,nonzero(b1)所得到的是長度為1的元組,表示培胡b1[0]和b1[2]的值不為0(False).

注:使用布爾數組直接作為下標對象或者元組下標對象時,相當於使用nonzero()將布爾數組轉檔洞換成一組整數數組,然後使用整數數組進行下標運算.

對於二維數組b2，nonzero(b2)所得到的是一個長度為2的元組。它的第0個元素是數組a中值不為0的元素的第0軸的下標，第1個元素則是第1軸的下標，因此從下面的結果可知b2[0,0]、b[0,2]和b2[1,0]的值不為0：

2.isnan函數

創建nan變數

㈥ Python內部是如何判斷一個對象是True還是False

作者：gao xinge
鏈接：https://www.hu.com/question/53708403/answer/139331035
來源：知乎
著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權，非商業轉載請註明出處。

內建函數boolpython中的所有對象都可以用內建函數bool來判斷布爾值是True還是False，如下>>> bool(1)
True
>>> bool(0)
False
>>> bool(True)
True
>>> bool(False)
False
>>> def f(a):
return a
>>> bool(f)
True
>>> bool(__builtins__)
True
>>> import collections
>>> bool(collections)
True
__nonzero__函數和__len__函數內建函數bool的邏輯順序： 如果對象沒有實現__nonzero__函數或者__len__函數，返回True； 如果對象實現了__nonzero__函數，根據__nonzero__函數的返回值判斷； 如果對象沒有實現__nonzero__函數，但實現了__len__函數，根據__len__函數的返回值判斷如下>>> # example one
>>> class f:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b

>>> t = f(0,1)
>>> bool(t)
True

>>> # example two
>>> class f:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def __nonzero__(self):
return self.a
def __len__(self):
return self.b

>>> t = f(0,1)
>>> bool(t)
False

>>> # example three
>>> class f:
def __init__(self, a, b):
self.a = a
self.b = b
def __len__(self):
return self.b

>>> t = f(1,0)
>>> bool(t)
False

㈦ 如何在Python中獲取完整的異顏桓

我們可以很容易的通過Python解釋器獲取幫助。如果想知道一個對象(object)更多的信息，那麼可以調用help(object)！另外還有一些有用的方法，dir(object)會顯示該對象的大部分相關屬性名，還有object._doc_會顯示其相對應的文檔字元串。下面對其進行逐一介紹。

1、 help()

help函數是Python的一個內置函數。
函數原型：help([object])。
可以幫助我們了解該對象的更多信息。
Ifno argument is given, the interactive help system starts on the interpreter console.

>>> help()

Welcome to Python 2.7! This is the online help utility.

If this is your first time using Python, you should definitely check out
the tutorial on the Internet at .

Enter the name of any mole, keyword, or topic to get help on writing
Python programs and using Python moles. To quit this help utility andreturn to the interpreter, just type "quit".

To get a list of available moles, keywords, or topics, type "moles","keywords", or "topics". Each mole also comes with a one-line summary
of what it does; to list the moles whose summaries contain a given word
such as "spam", type "moles spam".

help> int # 由於篇幅問題，此處只顯示部分內容，下同Help on class int in mole __builtin__:class int(object)
| int(x=0) -> int or long
| int(x, base=10) -> int or long
|

.....help>

Ifthe argument is a string, then the string is looked up as the name of amole,function,class,method,keyword, ordocumentation topic, and a help page is printed on the console. If the argument is any other kind of object, a help page on the object is generated.

>>> help(abs) # 查看abs函數Help on built-in function abs in mole __builtin__:

abs(...)
abs(number) -> number

Return the absolute value of the argument.>>> help(math) # 查看math模塊，此處只顯示部分內容Help on built-in mole math:

NAME
math

FILE
(built-in)

DESCRIPTION
This mole is always available. It provides access to the
mathematical functions defined by the C standard.

FUNCTIONS
acos(...)
acos(x)

Return the arc cosine (measured in radians) of x.

.....>>> 293031

2、dir()

dir函數是Python的一個內置函數。
函數原型：dir([object])
可以幫助我們獲取該對象的大部分相關屬性。
Without arguments, return the list of names in the current local scope.

>>> dir() # 沒有參數['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__']>>> >>> import math # 引入一個包和一個變數，再次dir()>>> a=3>>> >>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__', 'a', 'math']>>> 12345678910

With an argument, attempt to return a list of valid attributes for that object.

>>> import math>>> dir(math) # math模塊作為參數['__doc__', '__name__', '__package__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'sign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'hypot', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc']>>> 12345

The default dir() mechanism behaves differently with different types of objects, as it attempts to proce the most relevant, rather than complete, information:
• If the object is a mole object, the list contains the names of the mole』s attributes.

>>> import math>>> dir(math) # math模塊作為參數['__doc__', '__name__', '__package__', 'acos', 'acosh', 'asin', 'asinh', 'atan', 'atan2', 'atanh', 'ceil', 'sign', 'cos', 'cosh', 'degrees', 'e', 'erf', 'erfc', 'exp', 'expm1', 'fabs', 'factorial', 'floor', 'fmod', 'frexp', 'fsum', 'gamma', 'hypot', 'isinf', 'isnan', 'ldexp', 'lgamma', 'log', 'log10', 'log1p', 'modf', 'pi', 'pow', 'radians', 'sin', 'sinh', 'sqrt', 'tan', 'tanh', 'trunc']>>> 12345

• If the object is a type or class object, the list contains the names of its attributes, and recursively of the attributes of its bases.

>>> dir(float) # 類型['__abs__', '__add__', '__class__', '__coerce__', '__delattr__', '__div__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getformat__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__int__', '__le__', '__long__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__nonzero__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rdiv__', '__rdivmod__', '__rece__', '__rece_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rmod__', '__rmul__', '__rpow__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__setattr__', '__setformat__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__', 'as_integer_ratio', 'conjugate', 'fromhex', 'hex', 'imag', 'is_integer', 'real']>>> dir(3.4)
['__abs__', '__add__', '__class__', '__coerce__', '__delattr__', '__div__', '__divmod__', '__doc__', '__eq__', '__float__', '__floordiv__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getformat__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__int__', '__le__', '__long__', '__lt__', '__mod__', '__mul__', '__ne__', '__neg__', '__new__', '__nonzero__', '__pos__', '__pow__', '__radd__', '__rdiv__', '__rdivmod__', '__rece__', '__rece_ex__', '__repr__', '__rfloordiv__', '__rmod__', '__rmul__', '__rpow__', '__rsub__', '__rtruediv__', '__setattr__', '__setformat__', '__sizeof__', '__str__', '__sub__', '__subclasshook__', '__truediv__', '__trunc__', 'as_integer_ratio', 'conjugate', 'fromhex', 'hex', 'imag', 'is_integer', 'real']>>> >>> class A:
x=3
y=4>>> class B(A):
z=5>>> dir(B) # 類['__doc__', '__mole__', 'x', 'y', 'z']>>> 123456789101112131415161718

• Otherwise, the list contains the object』s attributes』 names, the names of its class』s attributes, and recursively of the attributes of its class』s base classes.

3、_doc_

在Python中有一個奇妙的特性，文檔字元串，又稱為DocStrings。
用它可以為我們的模塊、類、函數等添加說明性的文字，使程序易讀易懂，更重要的是可以通過Python自帶的標准方法將這些描述性文字信息輸出。
上面提到的自帶的標准方法就是_doc_。前後各兩個下劃線。
註：當不是函數、方法、模塊等調用doc時，而是具體對象調用時，會顯示此對象從屬的類型的構造函數的文檔字元串。

>>> import math>>> math.__doc__ # 模塊'This mole is always available. It provides access to the mathematical functions defined by the C standard.'>>> abs.__doc__ # 內置函數'abs(number) -> number Return the absolute value of the argument.'>>> def addxy(x,y):
'''the sum of x and y'''
return x+y>>> addxy.__doc__ # 自定義函數'the sum of x and y'>>> a=[1,2,4]>>> a.count.__doc__ # 方法'L.count(value) -> integer -- return number of occurrences of value'>>> b=3>>> b.__doc__ # 具體的對象"int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or long Convert a number or string to an integer, or return 0 if no arguments are given. If x is floating point, the conversion truncates towards zero. If x is outside the integer range, the function returns a long instead. If x is not a number or if base is given, then x must be a string or Unicode object representing an integer literal in the given base. The literal can be preceded by '+' or '-' and be surrounded by whitespace. The base defaults to 10. Valid bases are 0 and 2-36. Base 0 means to interpret the base from the string as an integer literal. >>> int('0b100', base=0) 4">>> 12345678910111213141516171819

其實我們可以通過一定的手段來查看這些文檔字元串，比如使用Pycharm，在對應的模塊、函數、方法等上滑鼠「右擊」->Go to->Declaration。例如：查看內置函數abs的文檔字元串

參考文獻：
1、Python幫助文檔

㈧ python nonzero是什麼意思

nonzeros(a)返回數組a中值不為零的元素的下標，它的返回值是一個長度為a.ndim(數組a的肆裂軸數)的元組，元組的每個元配雹斗素都是一個整數數組，其值為非零元素的下標在對應軸上的值。
例如對於一維布爾數組b1，nonzero(b1)所培磨得到的是一個長度為1的元組，它表示b1[0]和b1[2]的值不為0(False)。

㈨ 減法聚類如何用Python實現

下面是一個k-means聚類演算法在python2.7.5上面的具體實現，你需要先安裝Numpy和Matplotlib：
from numpy import *
import time
import matplotlib.pyplot as plt

# calculate Euclidean distance
def euclDistance(vector1, vector2):
return sqrt(sum(power(vector2 - vector1, 2)))
# init centroids with random samples
def initCentroids(dataSet, k):
numSamples, dim = dataSet.shape
centroids = zeros((k, dim))
for i in range(k):
index = int(random.uniform(0, numSamples))
centroids[i, :] = dataSet[index, :]
return centroids
# k-means cluster
def kmeans(dataSet, k):
numSamples = dataSet.shape[0]
# first column stores which cluster this sample belongs to,
# second column stores the error between this sample and its centroid
clusterAssment = mat(zeros((numSamples, 2)))
clusterChanged = True
## step 1: init centroids
centroids = initCentroids(dataSet, k)
while clusterChanged:
clusterChanged = False
## for each sample
for i in xrange(numSamples):
minDist = 100000.0
minIndex = 0
## for each centroid
## step 2: find the centroid who is closest
for j in range(k):
distance = euclDistance(centroids[j, :], dataSet[i, :])
if distance < minDist:
minDist = distance
minIndex = j

## step 3: update its cluster
if clusterAssment[i, 0] != minIndex:
clusterChanged = True
clusterAssment[i, :] = minIndex, minDist**2
## step 4: update centroids
for j in range(k):
pointsInCluster = dataSet[nonzero(clusterAssment[:, 0].A == j)[0]]
centroids[j, :] = mean(pointsInCluster, axis = 0)
print 'Congratulations, cluster complete!'
return centroids, clusterAssment
# show your cluster only available with 2-D data
def showCluster(dataSet, k, centroids, clusterAssment):
numSamples, dim = dataSet.shape
if dim != 2:
print "Sorry! I can not draw because the dimension of your data is not 2!"
return 1
mark = ['or', 'ob', 'og', 'ok', '^r', '+r', 'sr', 'dr', '<r', 'pr']
if k > len(mark):
print "Sorry! Your k is too large! please contact Zouxy"
return 1
# draw all samples
for i in xrange(numSamples):
markIndex = int(clusterAssment[i, 0])
plt.plot(dataSet[i, 0], dataSet[i, 1], mark[markIndex])
mark = ['Dr', 'Db', 'Dg', 'Dk', '^b', '+b', 'sb', 'db', '<b', 'pb']
# draw the centroids
for i in range(k):
plt.plot(centroids[i, 0], centroids[i, 1], mark[i], markersize = 12)
plt.show()

㈩ python提供了三種基本的數字類型

整數、浮點數