Python学习小技巧总结_Python

三元条件判断的3种实现方法

C语言中有三元条件表达式，如 a>b?a:b，Python中没有三目运算符(?:)，但Python有它自己的方式来实现类似的功能。这里介绍3种方法：

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

1 2	`>>>` `print` `c` `2`

利用and-or条件判断的特性来实现三元条件判断

首先介绍一下，and和or的用法：

python 中的and从左到右计算表达式，若所有值均为真，则返回最后一个值，若存在假，返回第一个假值。

无论是列表，元组还是字符串，空表示False，非空表示True

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

									[]

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

									(3, 4)

or 也是从左到右计算表达式，存在真，则返回第一个为真的值，若均为假，则返回最后一个值。

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

									'python'

									>>> '' or [] or ()

									()

然后，我们利用and-or条件判断的特性来实现三元条件判断：

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

1 2	`>>>` `print` `c` `2`

使用列表

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

1 2	`>>>` `print` `c` `7`

分析：若a>b为真，由于真用1表示，因此相当于c=[b,a][1],即c=a

若a>b为假，由于假用0表示，因此相当于c=[b,a][0],即c=b

									>>> int(False)

									0

									>>> int(True)

									1

字典(dict)

以下问题都是在用Python写KNN的时候遇到的：

dict_items()

python 字典（dict）的特点就是无序的，按照键（key）来提取相应值（value），如果我们需要字典按值排序的话，那可以用下面的方法来进行：

1 下面的是按照value的值从大到小的顺序来排序。

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

输出的结果：

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

下面我们分解下代码：

print dic.items() 得到[(键，值)]的列表。

然后用sorted方法，通过key这个参数，指定排序是按照value，也就是元素d[1]的值来排序。reverse = True表示是需要翻转的，默认是从小到大，翻转的话，那就是从大到小。

2 对字典按键（key）排序：

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

dict_get()

dic = {‘a':31, ‘bc':5, ‘c':3, ‘asd':4, ‘aa':74, ‘d':0}

									dic.get(‘a',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，否则返回d，d默认为None

Image和Ndarray互相转换

									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) 这个函数很强大啊，看源码里面给的注释

									# object : array_like

									#      An array, any object exposing the array interface, an object whose

									#      __array__ method returns an array, or any (nested) sequence.

原文链接：https://blog.csdn.net/sinat_34022298/article/details/77017013

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