python3mapNone

① python3和Python2的區別

請參考官方文檔

② python d=map怎麼理解

Python中map()、filter()、rece()這三個都是應用於序列的內置函數。
格式：
map(func, seq1[, seq2,…])
第一個參數接受一個函數名，後面的參數接受一個或多個可迭代的序列，返回的是一個集合。
Python函數編程中的map()函數是將func作用於seq中的每一個元素，並將所有的調用的結果作為一個list返回。如果func為None，作用同zip()。

1、當seq只有一個時，將函數func作用於這個seq的每個元素上，並得到一個新的seq。
讓我們來看一下只有一個seq的時候，map()函數是如何工作的。

從上圖可以看出，函數func函數會作用於seq中的每個元素，得到func(seq[n])組成的列表。下面舉得例子來幫助我們更好的理解這個工作過程。
#使用lambda
>>> print map(lambda x: x % 2, range(7))
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]123123

#使用列表解析
>>> print [x % 2 for x in range(7)]
[0, 1, 0, 1, 0, 1, 0]123123

一個seq時，可以使用filter()函數代替，那什麼情況不能代替呢？

2、當seq多於一個時，map可以並行（注意是並行）地對每個seq執行如下圖所示的過程：

從圖可以看出，每個seq的同一位置的元素同時傳入一個多元的func函數之後，得到一個返回值，並將這個返回值存放在一個列表中。下面我們看一個有多個seq的例子：
>>> print map(lambda x , y : x ** y, [2,4,6],[3,2,1])
[8, 16, 6]1212

如果上面我們不使用map函數，就只能使用for循環，依次對每個位置的元素調用該函數去執行。還可以使返回值是一個元組。如：
>>> print map(lambda x , y : (x ** y, x + y), [2,4,6],[3,2,1])
[(8, 5), (16, 6), (6, 7)]1212

當func函數時None時，這就同zip()函數了，並且zip()開始取代這個了，目的是將多個列表相同位置的元素歸並到一個元組。如：
>>> print map(None, [2,4,6],[3,2,1])
[(2, 3), (4, 2), (6, 1)]1212

需要注意的是：
map無法處理seq長度不一致、對應位置操作數類型不一致的情況，這兩種情況都會報類型錯誤。如下圖：

3、使用map()函數可以實現將其他類型的數轉換成list，但是這種轉換也是有類型限制的，具體什麼類型限制，在以後的學習中慢慢摸索吧。這里給出幾個能轉換的例子：
***將元組轉換成list***
>>> map(int, (1,2,3))
[1, 2, 3]
***將字元串轉換成list***
>>> map(int, '1234')
[1, 2, 3, 4]
***提取字典的key，並將結果存放在一個list中***
>>> map(int, {1:2,2:3,3:4})
[1, 2, 3]
***字元串轉換成元組，並將結果以列表的形式返回***
>>> map(tuple, 'agdf')
[('a',), ('g',), ('d',), ('f',)]
#將小寫轉成大寫
def u_to_l (s):
return s.upper()
print map(u_to_l,'asdfd')

③ js判定是否傳入回調函數

關於js回調函數，自己之前了解過，但是概念不是很清晰了，這里重新找幾篇博客回顧一下概念，整理的感覺比較好的幾個博客的總結的概念。方便復習。

js中的回調函數的理解：回調函數就是傳遞一個參數化函數，就是將這個函數作為一個參數傳到另外一個主函數裡面，當那個主函數執行完之後，再執行傳遞過去的函數，走這個過程的參數化的函數，就叫回調函數，換個說法也就是被作為參數傳遞到另一個函數（主函數）的那個函數就叫做回調函數。

回調函數：函數a有一個參數，這個參數是個函數b，當函數a執行完以後執行函數b。那麼這個過程就叫回調。，這句話的意思是函數b以一個參數的形式傳入函數a並執行，順序是先執行a ，然後執行參數b,b就是所謂的回調函數。

function a(callback){
alert('a');
callback.call(this);//或者是 callback（）, callback.apply(this),看個人喜好
}
function b(){ // 為回調函數。
alert('b');
}
//調用
a(b);
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js中的回調函數：官方解釋，當程序跑起來的時候，一般情況下，應用程序會時常通過API調用庫里的所先預備好的函數，但是有些庫函數，卻要求應用先傳給它的一個函數，好在適合的時候調用，以完成目標任務。這個被傳入的，後又被調用的函數成為回調函數。

通常將一個函數B傳入另外一個函數A,並且在需要的時候調用A.，說白了就是回溯函數，先定義好將要使用的函數體，飯後在使用在調用這個函數我們通常把callback作為一個參數傳入定義的那個函數。下面我們看一段實現這個效果的js代碼。

function Buy(name,goods1,callback) {
alert(name+' buy '+goods1);
if(callback&&typeof(callback)==="function")
callback();
}
Buy('xiaoming','apple',function(){
alert("shopping finish");
});
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一個簡單的代碼，一開始不知道要買啥，等到買東西的時候，立即把之前定義好的函數調用出來，最好加上判斷，因為一切的前提是callback必須是一個函數，輸出結果為：

xiaoming buy apple
shopping finish
1
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2
這樣應該能理解什麼是回調函數了吧。

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回調函數 回調函數被作為實參傳入另一函數，並在該外部函數內被調用，用以來完成某些任務的函數，稱為回調函數。 一個簡單的例子 <script type="text/javascript"> window.onload = function(){ // 回調函數 function a(m){ return m+m; } console.log(a(3));//6 返回一個數據 console.log(a);//f a(m){return m+n} 返
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＜Zhuuu_ZZ＞HIVE(十一)函數
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常見的開窗函數
開窗函數與聚合函數計算方式一樣，開窗函數也是對行集組進行聚合計算，但是它不像普通聚合函數那樣每組只返回一個值，開窗函數可以為每組返回多個值。 開窗函數的語法為：over(partition by 列名1 order by 列名2 )，括弧中的兩個關鍵詞partition by 和order by 可以只出現一個。over() 前面是一個函數，如果是聚合函數，那麼order by 不能一起使用。 開窗函數主要分為以下兩類： 窗口函數OVER（）指定一組行，開窗函數計算從窗口函數輸出的結果集中各行的值。
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開窗函數總結
4.2.1，表的數據 4.2.3，開窗函數查詢 1，結果如下： 2，結果如下，可以參照這個結果進行理解rows和range的區別 3，結果如下，可以用於獲取當前數據行的 上次登錄時間 的需求 4，結果如下，結合lead()函數 可以獲取用戶 上次登錄時間與下次登錄時間的 需求 5，結果如下，可以用於指定時間內最新或最舊數據的需求。 6，結果如下，可用於求比例的需求 7，結果如下： 7，結果如下： 8，結果如下 9，結果如下： ,10，結果
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js回調函數的兩種寫法
回調函數 應用程序時常會通過API調用庫里所預先備好的函數。但是有些庫函數（library function）卻要求應用先傳給它一個函數，好在合適的時候調用，以完成目標任務。這個被傳入的、後又被調用的函數就稱為回調函數（callback function）。 總結一下回調函數的兩種寫法與用法： 非參數回調函數： 這種回調比較簡單 ，往往只需傳一個函數名就可以。 function demo(arg,callback){ } 再來看看怎麼寫這個函數 在js中是可以通過函數名來調用函數的 例如： var
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【一句話攻略】徹底理解JS中的回調(Callback)函數
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sql開窗函數（窗口函數）詳解
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最新發布 Python中很常用的函數map（），一起來看看用法
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mysql開窗函數有哪些_mysql開窗函數
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SQL：開窗函數（窗口函數）
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④ Python實現彩色散點圖繪制（利用色帶對散點圖進行顏色渲染）

接受自己的普通，然後全力以赴的出眾，告訴自己要努力，但不要著急....

當然， 這個結果並不是我真正想要的，Pass, 太丑了！

好吧，安排，我們先看下實現後的效果！

這個效果自然就比之前的好多了！

實現python散點圖繪制需要用到matplotlib庫， matplotlib庫是專門用於可握沒視化繪圖的汪旅工具庫；學習一個新的庫當然看官方文檔了： https://www.osgeo.cn/matplotlib/contents.html

實現思路：

matplotlib.pyplot.scatter() 函數是專門繪制散點圖的函數： https://www.osgeo.cn/matplotlib/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html?highlight=scatter#matplotlib.pyplot.scatter

matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) **

plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max()))
其中：
1、c參數為計算的散點密度；
2、cmap為色帶（matplotlib裡面自帶了很多色帶可供選擇）,參見：
https://www.osgeo.cn/matplotlib/gallery/color/colormap_reference.html
3、由於計算的散點密度數值大小分散，因此利用norm參數對散點密度Z1進行歸一化處理(歸一化方式很多，參見colors類)，並給歸一化方式設置色帶刻度的最大最小值vmin和vmax(一般這兩個參數就是指定散點密度的最小值和最大值)，這樣就建立起了密度與色帶的映射關系。
https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormapnorms.html

（這里的結果與前面展示的相比改變了計算散點密度的半徑：radius = 3以及繪制散點圖的散點大小marksize）困皮凳

作者能力水平有限，歡迎各位批評指正！

⑤ python 中的map（轉載）

1 map()函數的簡介以及語法：

map是python內置函數，會根據提供的函數對指定的序列做映射。

map()函數的格式是：

map(function,iterable,...)

第一個參數接受一個函數名，後面的參數接受一個或多個可迭代的序列，返回的是一個集合。

把函數依次作用在list中的每一個元素上，得到一個新的list並返回。注意，map不改變原list，而是返回一個新list。

2 map()函數實例：

del square(x):

    return x ** 2

map(square,[1,2,3,4,5])   ---- -要列印結果需要 print(*map(square,[1,2,3,4,5])),這塊列印了再列印就會為空

# 結果如下:

[1,4,9,16,25]

通過使用lambda匿名函數的方法使用map()函數：

map(lambda x, y: x+y,[1,3,5,7,9],[2,4,6,8,10])

# 結果如下：

[3,7,11,15,19]

通過lambda函數使返回值是一個元組：

map(lambdax, y : (x**y,x+y),[2,4,6],[3,2,1])

# 結果如下

[(8,5),(16,6),(6,7)]

當不傳入function時，map()就等同於zip()，將多個列表相同位置的元素歸並到一個元組：

map(None,[2,4,6],[3,2,1])

# 結果如下

[(2,3),(4,2),(6,1)]

通過map還可以實現類型轉換

將元組轉換為list：

map(int,(1,2,3))

# 結果如下：

[1,2,3]

將字元串轉換為list：

map(int,'1234')

# 結果如下：

[1,2,3,4]

提取字典中的key，並將結果放在一個list中：

map(int,{1:2,2:3,3:4})

# 結果如下

[1,2,3]

原文鏈接：https://blog.csdn.net/quanlingtu1272/article/details/95482253

⑥ python3 + tensorflow+zeppelin

設置密碼：
https://bitmingw.com/2017/07/09/run-jupyter-notebook-server/

國內鏡像：
https://blog.csdn.net/qq_39161804/article/details/81191977

https://www.tensorflow.org/install/install_mac

for example :
virtualenv --system-site-packages -p python3 ~/消掘TensorFlowEnvPy3
python3 安裝tensorflow
https://blog.csdn.net/inkky/article/details/79680392

pip3 install --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/cpu/tensorflow-1.6.0-py3-none-any.whl

報錯： https://stackoverflow.com/questions/49183801/ssl-certificate-verify-failed-with-urllib
pip install https://storage.googleapis.com/tensorflow/mac/tensorflow-0.5.0-py2-none-any.whl

https://www.python.org/downloads/mac-osx/
https://www.jianshu.com/p/98a19215ade6

2.安裝pyh模塊
http://hanxiaomax.github.io/trans/pyh-chinese-doc/

3.python2 到 python3 踩坑
tips：
（1）dict 沒有has_key函數；用 key in dict 判斷，並且dict.keys()返回類型需要強制轉成list再排序，即list(dict.keys())
（2）map函數，python2中直接返回結果，而python3中返回的是map對象, 需要list轉化；注意如果不在map前加list，拿嫌核lambda函數根本不會者殲執行~ ~蛋疼
4、zeppelin使用說明
http://zeppelin.apache.org/docs/0.8.0-SNAPSHOT/index.html

5、matplotlib問題
https://blog.csdn.net/weixin_38865768/article/details/80734732

⑦ 為什麼python3中運行list(map(None,l1,l2)) 報錯TypeError: 'NoneType' object is not callable

估計是solution的塵指問題，鉛團改動一下派激配代碼就可以了：class Solution(object): def removeElements(self, head, val): """ :type head: ListNode :type val: int :rtype: ListNode """ cur = ListNode(0) cur.next = head p = cur cur.next=None while p.next: if p.next.val == val: cur.next=p.next p.next = p.next.next break p = p.next return cur.next

⑧ Python3有性能上的提升么

#xiaodeng
#python3


#1、編碼方式和性能
'''
1、py3運行效率更快
2、默認源文件編碼ASCII變為UTF-8，以前文件前加入的coding=utf-8不再需要
3、針對unicode的處理有了明顯的改善，效率明顯提升
'''


#2、數據類型和基本運算
'''
1、int和long進行了統一，統一為int
2、True、False、None都是關鍵詞
3、必須以b'...'表示二進制數據，可以使用u'..'表示字元串，不加u也表示字元串
4、移除<>不等號，使用「!=」表示不等號關系
1）2!=3
2）2<>3#出現語法錯誤
5、調整除法符號『/』的用法，只返回浮點數，要返回整數要使用「//」
6、py3運算對數據的類型要求更加的嚴格
'''

deffoo(test=None):
iftestisNone:
print(test)
foo()


print(5/2)#浮點數
print(5//2)#整數
print(1/3)

#4、print和exec用法
'''
1、print是一個函數，不再是一個語句，其中不需要用空格，後面列印的內容需要有括弧括起來
2、exec函數用法發生變化
'''

deffoo():
_local=locals()
exec('a=4',globals(),_local)
a=_local['a']
print(a)
foo()

#5、input、bin、oct和for循環
'''
1、raw_input統一為input
在py2中用法為：
1）a=raw_input('請輸入：')
printa
2）a=input('請輸入：')#接收一個有效的表達式，如：2+3，而不能單獨接收3
printa
2、for循環的變數不再泄露在全局變數中，此bug已修復
1)Python2.7.10(default,May232015,09:40:32)[MSCv.150032bit(Intel)]onwin32
Type"right","credits"or"license()"formoreinformation.
>>>i=8
>>>print[iforiinrange(5)]
[0,1,2,3,4]
>>>printi
#按照道理來講for循環中的i與最外面的i=8的i是不同的，但是這里。。。。。
>>>

2)
i=6
print([iforiinrange(5)])#結果為[0,1,2,3,4]
print(i)#結果i=6
'''
#6、a=input('請輸入:')#這里不再需要一個有效的表達式，他的用法和raw_input相同
#print(a)


#7、range和dict的變化
'''
1、在python2中，range火xrange會創建一個列表。常出現在for循環、字典、列表中，但是py3中xrange改名為range，在python3中使用
使用xrange會觸發錯誤。同時range返回的是可迭代對象而不再是列表形式，要想使range的結果得到一個list數據必須要使用list(range(5))
2、字典內的dict.iterkeys(),dict.itervalues(),dict.iteritems()被keys()andvalues()anditems()所替代
他們的返回結果類似於集的可迭代對象，而不是鍵值對的列表。從而在不進行鍵和值條目復制的情況下就能對其執行set操作

'''

a=range(6)
print(a)#result:range(0,6)對象，不是列表
print(list(a))#result:[0,1,2,3,4,5]
foriinrange(6):
print(i)

#print(xrange(5))#報錯：提示為name"xrange"is'notdefined

#dict案例
d={'name':"iaodeng",'sex':28}
print(d.items())
print(type(d.items()))#<class'dict_items'>
#返回結果dict_items([('name','iaodeng'),('sex',28)])
#這里不再是列表形式
'''
Python2.7.10(default,May232015,09:40:32)[MSCv.150032bit(Intel)]onwin32
Type"right","credits"or"license()"formoreinformation.
>>>d={'name':"iaodeng",'sex':28}
>>>printd
{'name':'iaodeng','sex':28}
>>>printd.items()
[('name','iaodeng'),('sex',28)]
>>>printd.iteritems()#返回一個可迭代對象
<dictionary->
>>>foriind.iteritems():printi
('name','iaodeng')
('sex',28)
>>>
'''
print('xiaodeng:d.keys():',d.keys())#xiaodeng:d.keys():dict_keys(['name','sex'])
print(type(d.keys()))#<class'dict_items'>

#values()同理


print("既然是可迭代對象，那麼還可以進行下面操作")
foriind.items():
print(i)
forkeyind.keys():
print(key)
print("values用法同理")
print('用list將可迭代對象轉化為list數據')
print(list(d.values()))


#7、python3具有單一的str類型，其類型相當於python2的unicode，python3所有的字元串都是unicode
#新增bytes類型
a=b"china"
print(type(a))#<class'bytes'>
#str和tytes對象都可以使用encode和decode來進行轉化
s=a.decode()
print(s)#china字元串類型
s=s.encode()
print(s)#b"china",tytes位元組類型
#8、輸入和輸出
a=open('test.txt','w')
a.write("writeinsomething")
a.close()
b=open("test.txt","r")
print(b.read())#note：注意加括弧
"""
1、如果要對文本執行任何I/O操作，python3會強制用戶使用文本模式，打開文件，如果不想使用默認編碼utf-8
通常需要指明所需的編碼
2、如果對二進制數據進行I/O操作，必須使用二進制模式打開文件或進行讀寫操作
eg：
f=open("test1.txt","wb+")#二進制追加模式
f.write(b"wlovefengmei")#必須加b，以bytes對象的形式進行寫入
f.close()
file=open(filename,mode)
mode:
r:只讀模式
w:只寫，如果文件已存在則會進行覆蓋操作，所以格外小心，如果文件不存在則創建新的文件
a:打開文件用於追加,只寫如果文件不存在則創建
b:二進制，不能單獨使用
經過演變會有很多形式
"""


#9、迭代器
"""
1、range在python3中返回顆迭代對象二不是列表，最大限度節約內存
2、zip(),map(),filter(),key(),value()返回的均是可迭代對象
"""

#10、異常錯誤處理
"""
1、必須使用關鍵詞as,try和exceptNameErrorase語句
2、案例：
python2
try：
something
exceptNameError,err：
printerr

python3
try:
something
exceptNameErroraserr:
print(err)
3、raise觸發語法用法的變化，python3隻接受帶括弧的
1）raiseIOError,"fileerror"#出現語法錯誤
2）raiseIOError("fileerror")
"""

#11、面向對象
"""
1、需要單獨深入學習
"""

#12、模塊的變動

⑨ Python，這段代碼是什麼意思，求解答

這是一個將字元串列表連接到一起的函數。
chList是一個字元串列表，如['abc', 'efg', 'opi']
sep是連接字元串的分隔符
(sep or ','）是指如果sep存在就用sep， 不存在就用，
例如：
chList = ['abc', 'efg', 'opi']
Join(chlist) # 結果為 abc,efg,opi
Join(chlist, ' ') # 結果為abc efg opi

⑩ python map函數怎麼用啊！

1、對可迭代函數'iterable'中的每一個元素應用『function』方法，將結果作為list返回。
來個例子：
>>> def add100(x):
... return x+100
...
>>> hh = [11,22,33]
>>> map(add100,hh)
[111, 122, 133]
就像文檔中說的：對hh中的元素做了add100，返回了結果的list。

2、如果給出了額外的可迭代參數，則對每個可迭代參數中的元素『並行』的應用『function』。（翻譯的不好，這里的關鍵是『並行』）
>>> def abc(a, b, c):
... return a*10000 + b*100 + c
...
>>> list1 = [11,22,33]
>>> list2 = [44,55,66]
>>> list3 = [77,88,99]
>>> map(abc,list1,list2,list3)
[114477, 225588, 336699]
看到並行的效果了吧！在每個list中，取出了下標相同的元素，執行了abc()。

3、如果'function'給出的是『None』，自動假定一個『identity』函數（這個『identity』不知道怎麼解釋，看例子吧）
>>> list1 = [11,22,33]
>>> map(None,list1)
[11, 22, 33]
>>> list1 = [11,22,33]
>>> list2 = [44,55,66]
>>> list3 = [77,88,99]
>>> map(None,list1,list2,list3)
[(11, 44, 77), (22, 55, 88), (33, 66, 99)]