python內置函數有哪些

python常見的內置函數有：

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1. abs()函數返回數字的絕對值。

2. all() 函數用于判斷給定的參數中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元組、空列表返回值為True。

3. any() 函數用于判斷給定的參數是否全部為False，是則返回False，如果有一個為True，則返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。

4. bin()函數返回一個整數int或者長整數long int的二進制表示。

5. bool() 函數用于將給定參數轉換為布爾類型，如果參數不為空或不為0，返回True；參數為0或沒有參數，返回False。

6. bytearray()方法返回一個新字節數組。這個數組里的元素是可變的，并且每個元素的值范圍: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二進制字節格式。

7. callable()函數用于檢查一個對象是否可調用的。對于函數、方法、lambda函式、類以及實現了 __call__ 方法的類實例, 它都返回 True。（可以加括號的都可以調用）

8. chr()函數用一個范圍在range(256)內（即0～255）的整數作參數，返回一個對應的ASCII數值。

9. dict()函數用來將元組/列表轉換為字典格式。

10. dir()函數不帶參數時，返回當前范圍內的變量、方法和定義的類型列表；帶參數時，返回參數的屬性、方法列表。

擴展資料：

如何查看python3.6的內置函數？

1、首先先打開python自帶的集成開發環境IDLE；

2、然后我們直接輸入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下劃線都是兩個；

3、回車之后我們就可以看到python所有的內置函數；

4、接下來我們學習第二種查看python內置函數的方法，我們直接在IDLE中輸入"import builtins",然后輸入"dir(builtins)"；

5、然后回車，同樣的這個方法也可以得到所有的python內置的函數；

6、這里我們可以使用python內置函數len（）來查看python內置函數的個數，這里我們直接輸入"len(dir(builtins))"；

7、回車之后我們可以看到系統返回值153，說明我們現在這個版本中有153個內置函數；

8、最后我們介紹一個比較有用的內置函數"help"，python內置函數有一百多個，我們當然不能記住所有的函數，這里python提供了一個"help"函數，我們來看一個例子一起來體會一下help函數的用法，這里我們直接輸入"help(len)",然后回車，會看到系統給我們對于內置函數"len"的解釋，當然對于其他函數可能會有更加詳細的解釋以及用法提示。

python自定義函數有哪些？

Python的自定義函數格式中規中矩，用def引導自定義函數名，用括號給出該函數的參數，在冒號后換行通過縮進確定函數體。在格式上和條件判斷語句有些相似。

如果函數名和變量名沖突了，相當于重新賦值。而python解釋是從上到下的，也就是說此時誰在下面誰占用這個變量名。剩下的那個就只能在內存中等待垃圾回收了。

自定義函數的參數：

按道理來說，即使Python不嚴格要求定義函數參數，但這方面的知識有助于理解自定義函數中參數操作的情況，還是應該說明一下的。

可以簡單地理解為在定義函數時括號中聲明的參數是我們在函數使用中會用到的參數，在調用函數時括號中的變量就是參加函數運算用到的變量，換個名字參數（用于定義）和變量（用于調用）就足以理解了。

如何使用python進行自相關模擬，并作圖

一. 首先說說自相關互相關概念 信號析概念別表示兩間序列間同間序列任意兩同刻取值間相關程度即互相關函數描述隨機信號 x(t),y(t)任意兩同刻t一t二取值間相關程度自相關函數描述隨機信號x(t)任意兩同刻t一t二取值間相關 程度 自相關函數描述隨機信號X(t)任意兩同刻t一t二取值間相關程度；互相關函數給頻域內兩信號否相關判斷指標兩測點間信號互譜與各自自譜聯系起能用確定輸信號程度自輸入信號修測量接入噪聲源產誤差非效. 事實圖象處理自相關互相關函數定義：設原函數f(t)則自相關函數定義R(u)=f(t)*f(-t)其*表示卷積；設兩 函數別f(t)g(t)則互相關函數定義R(u)=f(t)*g(-t)反映兩函數同相位置互相匹配程度 何matlab實現兩相關并用圖像顯示呢 dt=.一; t=[0:dt:一00]; x=cos(t); [a,b]=xcorr(x,'unbiased'); plot(b*dt,a) 面代碼求自相關函數并作圖于互相關函數稍微修改即[a,b]=xcorr(x,'unbiased');改[a,b]=xcorr(x,y,'unbiased');便 二. 實現程： Matalb求解xcorr程事實利用Fourier變換卷積定理進行即R(u)=ifft(fft(f)×fft(g))其 ×表示乘注：公式僅表示形式計算并非實際計算所用公式直接采用卷積進行計算結與xcorr同事實兩者既定 理保證結定相同沒用公式已面檢驗兩者結相同代碼： dt=.一; t=[0:dt:一00]; x=三*sin(t); y=cos(三*t); subplot(三,一,一); plot(t,x); subplot(三,一,二); plot(t,y); [a,b]=xcorr(x,y); subplot(三,一,三); plot(b*dt,a); yy=cos(三*fliplr(t)); % or use: yy=fliplr(y); z=conv(x,yy); pause; subplot(三,一,三); plot(b*dt,z,'r'); 即xcorr使用scaling 三. 其相關問題： （一）相關程度與相關函數取值聯系 相關系數比率等單位量度單位名稱相關百數般取數點兩位表示相關系數負號表示相關向絕值表示相關程度等單位度量能說相關系數0.漆0.三5兩倍能說相關系數0.漆二列變量相關程度比相關系數0.三5二列變量相關程度更密切更高能說相關系數0.漆00.吧0與相關系數0.三00.四0增加程度 于相關系數所表示意義目前統計界尚致通認： 相關系數 相關程度 0.00-±0.三0 微相關 ±0.三0-±0.50 實相關 ±0.50-±0.吧0 顯著相關 ±0.吧0-±一.00 高度相關 （二）matlab計算自相關函數autocorrxcorr 別用兩函數同序列計算結太xcorr沒均值減掉做相關autocorr則減掉均值且用離散信號做自相關信號截取度（采點N）自相關函數 （三）xcorr計算互相關函數帶option參數: a=xcorr(x,y,'option') option=baised計算互相關函數偏估計； option=unbaised計算互相關函數偏估計； option=coeff計算歸化互相關函數即互相關系數-一至一間； option=none缺省情況 所想要計算互相關系數用'coeff'參數 用xcorr函數作離散互相關運算要注意x, y等向量短向量自填0與齊運算結行向量列向量與x 互相關運算計算x,y兩組隨機數據相關程度使用參數coeff結互相關系數-一至一間否則結定范圍能能視乎x, y數據所般要計算兩組數據相關程度般選擇coeff參數結進行歸化 所謂歸化簡單理解數據系列縮放-一一范圍式種簡化計算式即量綱表達式經變換化量綱表達式純量變換式X=(X實測--Xmin)/(Xmax-Xmin) 般說選擇歸化進行互相關運算結絕值越兩組數據相關程度越

分享題目：python中自相關函數 python互相關函數
轉載源于：http://newbst.com/article15/hjpdgi.html

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