myf函数python pythonformat函数用法

python 定义函数

params

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就是(5, 5)

(5,) * 2 ,就是2个5的元组,乘号可以理解成相加。"*" * 30就是30个“*"的字符串

*params作为参数，前面的*号就是把params元组分解成元素的意思，这样就分开成为2个参数了。实际上传递给了x，y

于是就执行了power（5，5）

Python如何调用特殊函数

__call__

在Python中，函数其实是一个对象：

f = abs

f.__name__

'abs'

f(-123)

由于 f 可以被调用，所以，f 被称为可调用对象。

所有的函数都是可调用对象。

一个类实例也可以变成一个可调用对象，只需要实现一个特殊方法__call__()。

我们把 Person 类变成一个可调用对象：

class Person(object):

def __init__(self, name, gender):

self.name = name

self.gender = gender

def __call__(self, friend):

print 'My name is %s...' % self.name

print 'My friend is %s...' % friend

现在可以对 Person 实例直接调用：

p = Person('Bob', 'male')

p('Tim')

My name is Bob...

My friend is Tim...

单看 p('Tim') 你无法确定 p 是一个函数还是一个类实例，所以，在Python中，函数也是对象，对象和函数的区别并不显著。

任务

改进一下前面定义的斐波那契数列：

class Fib(object):

???

请加一个__call__方法，让调用更简单：

f = Fib()

print f(10)

[0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34]

python中mydf是什么意思

答案：python中mydf是自定义函数(或过程)或自定义变量，具体要看例子。

#例子：

①mydf="45555":print(mydf)#变量

②def mydf(x)：#函数

return x

③def mydf():#过程

x=input("x=")

print(x)

mydf是什么python

my_df是一个二维的结构，如下图所示：

stack函数会把列索引转成行索引，即把列索引换成二级的行索引，即所有列压缩到一列。请注意，这个的空值会跳过，下图中的数据结构只有7个元素，7行1列。

a['b','two']

a['d','two']

#上面两个索引是可以的，下面的是会报错KeyError

a['d','one']

unstack函数会把行索引转成列索引，即把行索引换成二级的列索引，即所有行压缩到一行。注：实际上，Python似乎不分行向量或列向量，如果对一个Series对象进行转置，则还是其本身。根据shape函数的返回可知，这是一个8行1列的数据结构。

stack函数会把二级的行索引转成列索引，恢复其二维结构。

我们看到，用过stack函数后可以用unstack函数来恢复其原貌。反过来如何呢？

会报错：AttributeError: 'Series' object has no attribute 'stack'

我们发现，stack和unstack两个函数的组合，如下所示，只有前两个是可以的没有问题的。这是因为一个二维数据经过stack或unstack后，变成了一个Series结构，而Series有unstack没有stack。

my_df.stack().unstack()

my_df.unstack().unstack()

#my_df.stack().stack()

#my_df.unstack().stack()

a=my_df.stack()

print(type(a))

print(dir(a))

如下图所示，用过了unstack后，怎么恢复原状呢？转置一下即可。