70个注意的Python小Notes

Python读书笔记：70个注意的小Notes

作者：白宁超

2018年7月9日10:58:18

摘要：在阅读python相关书籍中，对其进行简单的笔记纪要。旨在注意一些细节问题，在今后项目中灵活运用，并对部分小notes进行代码标注。（本文原创，转载注明出处：Python读书笔记：70个注意的小Notes  )

《Python读书笔记》

1 python始终记录变量最新值。
2 变量应简短且具有描述性，如student_name等。
3 变量名推荐小写。
4 单双引号括起来的，字符串可以包含引号和撇号。用法："this's a cup"
5 title()将每个单词的首字母都改为大写。用法：str.title()
6 upper()将字符串转化为大写。用法：str.upper()
7 lower()将字符串转化为小写。用法：str.lower()
8 空白泛指任何非打印字符。如空格、制表符和换行符。
9 rstrip()剔除字符串末尾空白。用法：str.rstrip()
10 lstrip()剔除字符串开头空白。用法：str.lstrip()
11 strip()剔除字符串两端空白。用法：str.strip()
12 Python使用两个称号表示乘方。用法：3 ** 2
13 编程理念。Python之禅：import this
14 list中使用逗号来分割其中的元素。
15 list索引-1返回最后一个元素列表，-2以此类推。用法：list[-3:]
16 list[0] = 'update' 修改列表元素
17 list.append('add') 列表中添加元素
18 list.insert(0.'insert') 列表中指定位置插入元素
19 del list[0] del元素删除list元素
20 newlist = list.pop()方法pop()删除元素
21 从列表中删除元素且不再使用用del方法，删除元素后还有可能用选择pop()
22 list.remove('element') 根据值移除第一个指定的元素，可接着使用。
23 sort()列表按照字母永久性排序。如：list.sort()
24 sort()列表按照字母相反的排序。如：list.sort(reverse=True)
25 reverse() 反转列表元素排序。用法：list.reverse()
26 for循环遍历时候选择有意义的名称。用法： for cat in cats:
27 range() 生成一系列数字。用法： numbers= list(range(1,11,2))
28 list的内建统计函数。用法：min(list)/max(list)/sum(list)
29 python的切片功能。用法： list[0:3]/list[:]/list[-3:]/list[:9]
30 list复制。用法：new_foods = old_food[:]
31 元组包括一些列不可修改的元素且用圆括号标识。用法：tulple = (2,3)
32 检查是否相等时不考虑大小写。用法：str.lower() == 'somestr'
33 使用and检查多个条件。用法：condition1>=1 and condition2>=2 and ...
34 使用or检查多个条件。用法：condition1>=1 or condition2>=2 or ...
35 使用多个列表。用法：

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list1 = ['1','2','3','4'] list2 = ['1','4'] for l2 in list2:     if l2 in list1:         go()     else:         pass

　　

36 比较运算符两边各添加空格，便于可读性。用法：if age > 40：
37 dict修改值，用法：dict['key'] = value
38 dict删除键值对，用法： del dict['key']
39 字典的遍历，用法：

?

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for key,value in dict.items(): for key in dict: for key in dict.keys(): for value in dict.values(): for value in set(dict.values()): # 遍历字典的无重复值

40 字典列表，用法：

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dict1 = ['key1':'values1','key2':'values2'] dict2 = ['key1':'values3','key2':'values4'] dict3 = ['key1':'values5','key2':'values6']   dicts = [dict1,dict2,dict3]   for dict in dicts:     pass

　　

41 字典中存储列表，用法：

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1 2	dict1 = {'key1':'values1','key2':['values1','values2']} for dict in dict1['key2']:

　　

42 字典中存储字典，用法：

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dicts = { 'keys1':{'key1':'values1'，'key1':'values2''key1':'values3'}, 'keys2':{'key2':'values2'，'key2':'values2''key2':'values3'} }

　　

43 input接收用户输入，用法：message = input('user input some values!')
44 %取模运算判断奇偶，用法：

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if (4 % 3) == 0:     print('偶数')： else:     print('奇数')

　　

45 while循环的常规用法：

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current_number = 1 while current_number <= 10:     print('current_number')     current_number += 1

　　

46 while循环使用标志的用法：

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1 2 3

flag = True while flag:     message = input(prompt)

　　

47 列表之间移动元素，用法：

?

1 2	while list[]:     newlist.append(list[].pop())

　　

48 删除特定的元素，用法：

?

1 2	while element in list:    list.remove(element)

　　

49 形参与实参的理解，用法：

?

1 2	def method(username): # username形参 method('zhangsan') # zhangsan实参

　　

50 位置参数，用法：

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1 2	def describe(name,age): describe('zhangsan',22) # 参数位置对应传递

　　

51 关键字实参是传递函数的名称-值对，用法：

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def describe(name,age): describe(name='zhangsan',age=22) # 关键字实参 describe(age=22,name='zhangsan') # 关键字实参,位置不重要

　　

52 形参设置默认值，用法：def describe(name='lisi',age):
53 返回值，用法：

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1 2 3

def describe(name='lisi',age):     des = name + str(age) return des # 可以返回字典、列表等形式

　　

54 列表参数，用法：

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lists = ['huangsan','lisi','wangjun','denghui'] def cats_name(lists):     for list in lists:         print("'my love is :\t'+list".title())

　　

55 传递任意参数，用法：def cats_name(*cats): # 可以传递多个形参
56 位置实参和任意数量实参：

?

1 2	def cats_name(parament1,parament2,*cats): # 可以传递多个形参 cats_name(para1,para2,para3,para4,...)

　　

57 任意实参和关键字实参，用法：(cats.py)

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1 2	def cats_name(parament1,parament2,**cats): # 可以传递多个形参 cats_name(para1,para2,para3,newname=para4,...)

　　

58 导入整个模块，用法：

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1 2	import cats cats.cats_name(para1,para2,para3,newname=para4,...)

　　

59 导入特定的函数,用法：from nltk import map_tag as mt
60 导入模块所有函数,用法：from nltk import *
61 形参默认时，两边不能为空，用法：def function_name(parament_0,parament_1='default')
62 类的命名是驼峰型即首字母大写。
63 __init__(self,papa1,para2):避免python默认方法跟普通方法名称冲突,self必不可少，必须位于其他形参的前面，指向实例本身。
64 类的继承，用法：

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# 父类 class Animal():     def __init__(self,name,age):         self.name = name         self.age = age       def animal_call(self):         print('this is '+self.name.title()+' call.')     # 子类 class Cat(Animal):     def __init__(self,name,age,color):         super().__init__(name,age)         self.color =color       def cat_color(self):         my_color = 'the cat is '+self.color         print(my_color)         return my_color     if __name__ == '__main__':     cat = Cat('tom',22,'blue')     cat.animal_call()     strs=cat.cat_color()

65 几种类的导入方式，用法：

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1 2 3 4

from cat import Cat # 导入单个类 from cat import Animal,Cat # 导入多个类 from cat # 导入整个模块 from cat import * # 导入所有类

66 读取文本文件，并删除字符串始末空白，用法：my_str = line.strip()
67 opem()自动创建文件路径，若路径不存在时候。
68 异常代码块：try-except
69 split()创建单词列表

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str = 'this is a string' str.split() ['this','is','a','string']

70 存储数据json.dump()和json.load()

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import json   # 父类 class Animal():     def __init__(self,name,age):         self.name = name         self.age = age       def animal_call(self):         print('this is '+self.name.title()+' call.')     # 子类 class Cat(Animal):     def __init__(self,name,age,color):         super().__init__(name,age)         self.color =color       def cat_color(self):         my_color = 'the cat is '+self.color         print(my_color)         return my_color     if __name__ == '__main__':     cat = Cat('tom',22,'blue')     cat.animal_call()     strs=cat.cat_color()       filename = r'../AllProject/V4.0EngInfoExtract/Document/EnPapers_single/test.json'     with open(filename,'w') as f_obj:         json.dump(strs,f_obj)       with open(filename,'r') as f_obj:         strs = json.load(f_obj)     print(strs)

 

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附加matplotlib相关操作：

71 matplotlib绘制图表，plot绘制折线图

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import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt #加入中文显示 import  matplotlib.font_manager as fm   # 解决中文乱码，本案例使用宋体字 myfont=fm.FontProperties(fname=r"C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc")   def line_chart(xvalues,yvalues):     # 绘制折线图,c颜色设置，alpha透明度     plt.plot(xvalues,yvalues,linewidth=10,alpha=0.5,c='red') # num_squares数据值，linewidth设置线条粗细       # 设置折线图标题和横纵坐标标题     plt.title("Python绘制折线图",fontsize=30,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.xlabel('横坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.ylabel('纵坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)       # 设置刻度标记大小,axis='both'参数影响横纵坐标，labelsize刻度大小     plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)       # 显示图形     plt.show()

 

72  matplotlib绘制图表，scatter绘制散点图

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def scatter_chart(xvalues,yvalues):     # 绘制散点图，s设置点的大小,c数据点的颜色，edgecolors数据点的轮廓     plt.scatter(xvalues,yvalues,c='green',edgecolors='none',s=40)       # 设置散点图标题和横纵坐标标题     plt.title("Python绘制折线图",fontsize=30,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.xlabel('横坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.ylabel('纵坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)       # 设置刻度标记大小,axis='both'参数影响横纵坐标，labelsize刻度大小     plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=10)       # 设置每个坐标轴取值范围     plt.axis([80,100,6400,10000])       # 显示图形     plt.show()       # 自动保存图表,bbox_inches剪除图片空白区     # plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches='tight')

　　

73 Pygal生成可缩略的矢量图文件

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def histogram(xvalues,yvalues):     # 绘制直方图     hist = pygal.Bar()       # 设置散点图标题和横纵坐标标题     hist.title = '事件频率的直方图'     hist.x_title = '事件的结果'     hist.y_title = '事件的频率'       # 绘制气温图,设置图形大小     fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))       # 事件的结果     hist.x_labels = xvalues       # 事件的统计频率     hist.add('事件',yvalues)       # 保存文件路径     hist.render_to_file('die_visual.svg')

　　

74 读取csv文件显示折线图

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def temper_char():     dates,highs,lows = [],[],[]     with open(r'../../../AllProject/PyProject/weather07.csv') as f:         reader = csv.reader(f)         header_row = next(reader) # 返回文件第一行         # enumerate 获取元素的索引及其值         # for index,column_header in enumerate(header_row):         #     print(index,column_header)         for row in reader:             current_date = datetime.strptime(row[0],"%Y-%m-%d")             dates.append(current_date)             highs.append(int(row[1]))             lows.append((int(row[3])))         # 接收数据并绘制图形,facecolor填充区域颜色     plt.plot(dates,highs,c='red',linewidth=4,alpha=0.5)     plt.plot(dates,lows,c='green',linewidth=4,alpha=0.5)     plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.2)       # 设置散点图标题和横纵坐标标题     plt.title("日常最高气温，2018年7月",fontsize=24,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.xlabel('横坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.ylabel('温度',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)       # 绘制斜的日期     fig.autofmt_xdate()       # 设置刻度标记大小,axis='both'参数影响横纵坐标，labelsize刻度大小     plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=15)       # 显示图形     plt.show()

　　

75 Github最受欢迎的星标项目可视化

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def repos_hist():     #查看API速率限制     # url = https://api.github.com/rate_limit     # 执行github API调用并存储响应     url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'     r = requests.get(url)     print("Status code:",r.status_code) # 状态码200表示成功       # 将API响应存储在一个变量里面     response_dict = r.json()     print("Hithub总的Python仓库数：",response_dict['total_count'])       # 探索有关仓库的信息     repo_dicts = response_dict['items']       names,stars = [],[]     for repo_dict in repo_dicts:         names.append(repo_dict['name'])         stars.append(repo_dict['stargazers_count'])       # 可视化,x_label_rotation围绕x轴旋转45度，show_legend图例隐藏与否     my_style = LS(base_style=LCS)       my_config = pygal.Config()     my_config.x_label_rotation=45 # 横坐标字体旋转角度     my_config.show_legend=False     my_config.title_font_size=24 # 标题大小     my_config.label_font_size=14 # 副标题大小，纵横坐标数据     my_config.major_label_font_size = 18 # 主标签大小，纵坐标5000整数倍     my_config.truncate_label=15  # 项目名称显示前15个字     my_config.show_y_guides=False # 隐藏水平线     my_config.width=1200 # 自定义宽度     # chart = pygal.Bar(style=my_style,x_label_rotation=45,show_legend=False)     chart = pygal.Bar(my_config,style=my_style)     chart.title = 'Github最受欢迎的星标项目'     chart.x_labels = names     chart.add('星标',stars)     chart.render_to_file('python_repos.svg')

　　

 完整的matplotlib可视化

 

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import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt   import pygal from pygal.style import LightColorizedStyle as LCS, LightStyle as LS   import csv from datetime import datetime   import requests   #加入中文显示 import  matplotlib.font_manager as fm # 解决中文乱码，本案例使用宋体字 myfont=fm.FontProperties(fname=r"C:\\Windows\\Fonts\\simsun.ttc")   def line_chart(xvalues,yvalues):     # 绘制折线图,c颜色设置，alpha透明度     plt.plot(xvalues,yvalues,linewidth=10,alpha=0.5,c='red') # num_squares数据值，linewidth设置线条粗细       # 设置折线图标题和横纵坐标标题     plt.title("Python绘制折线图",fontsize=30,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.xlabel('横坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.ylabel('纵坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)       # 设置刻度标记大小,axis='both'参数影响横纵坐标，labelsize刻度大小     plt.tick_params(axis='both',labelsize=14)       # 显示图形     plt.show()     def scatter_chart(xvalues,yvalues):     # 绘制散点图，s设置点的大小,c数据点的颜色，edgecolors数据点的轮廓     plt.scatter(xvalues,yvalues,c='green',edgecolors='none',s=40)       # 设置散点图标题和横纵坐标标题     plt.title("Python绘制折线图",fontsize=30,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.xlabel('横坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.ylabel('纵坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)       # 设置刻度标记大小,axis='both'参数影响横纵坐标，labelsize刻度大小     plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=10)       # 设置每个坐标轴取值范围     plt.axis([80,100,6400,10000])       # 显示图形     plt.show()       # 自动保存图表,bbox_inches剪除图片空白区     # plt.savefig('squares_plot.png',bbox_inches='tight')     def histogram(xvalues,yvalues):     # 绘制直方图     hist = pygal.Bar()       # 设置散点图标题和横纵坐标标题     hist.title = '事件频率的直方图'     hist.x_title = '事件的结果'     hist.y_title = '事件的频率'       # 绘制气温图,设置图形大小     fig = plt.figure(dpi=128,figsize=(10,6))       # 事件的结果     hist.x_labels = xvalues       # 事件的统计频率     hist.add('事件',yvalues)       # 保存文件路径     hist.render_to_file('die_visual.svg')   def temper_char():     dates,highs,lows = [],[],[]     with open(r'../../../AllProject/PyProject/weather07.csv') as f:         reader = csv.reader(f)         header_row = next(reader) # 返回文件第一行         # enumerate 获取元素的索引及其值         # for index,column_header in enumerate(header_row):         #     print(index,column_header)         for row in reader:             current_date = datetime.strptime(row[0],"%Y-%m-%d")             dates.append(current_date)             highs.append(int(row[1]))             lows.append((int(row[3])))         # 接收数据并绘制图形,facecolor填充区域颜色     plt.plot(dates,highs,c='red',linewidth=4,alpha=0.5)     plt.plot(dates,lows,c='green',linewidth=4,alpha=0.5)     plt.fill_between(dates,highs,lows,facecolor='blue',alpha=0.2)       # 设置散点图标题和横纵坐标标题     plt.title("日常最高气温，2018年7月",fontsize=24,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.xlabel('横坐标',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)     plt.ylabel('温度',fontsize=20,fontname='宋体',fontproperties=myfont)       # 绘制斜的日期     fig.autofmt_xdate()       # 设置刻度标记大小,axis='both'参数影响横纵坐标，labelsize刻度大小     plt.tick_params(axis='both',which='major',labelsize=15)       # 显示图形     plt.show()     def repos_hist():     #查看API速率限制     # url = https://api.github.com/rate_limit     # 执行github API调用并存储响应     url = 'https://api.github.com/search/repositories?q=language:python&sort=stars'     r = requests.get(url)     print("Status code:",r.status_code) # 状态码200表示成功       # 将API响应存储在一个变量里面     response_dict = r.json()     print("Hithub总的Python仓库数：",response_dict['total_count'])       # 探索有关仓库的信息     repo_dicts = response_dict['items']       names,stars = [],[]     for repo_dict in repo_dicts:         names.append(repo_dict['name'])         stars.append(repo_dict['stargazers_count'])       # 可视化,x_label_rotation围绕x轴旋转45度，show_legend图例隐藏与否     my_style = LS(base_style=LCS)       my_config = pygal.Config()     my_config.x_label_rotation=45 # 横坐标字体旋转角度     my_config.show_legend=False     my_config.title_font_size=24 # 标题大小     my_config.label_font_size=14 # 副标题大小，纵横坐标数据     my_config.major_label_font_size = 18 # 主标签大小，纵坐标5000整数倍     my_config.truncate_label=15  # 项目名称显示前15个字     my_config.show_y_guides=False # 隐藏水平线     my_config.width=1200 # 自定义宽度     # chart = pygal.Bar(style=my_style,x_label_rotation=45,show_legend=False)     chart = pygal.Bar(my_config,style=my_style)     chart.title = 'Github最受欢迎的星标项目'     chart.x_labels = names     chart.add('星标',stars)     chart.render_to_file('python_repos.svg')       # print('查看每个python仓库的信息：\n')     # for repo_dict in repo_dicts:     #     print('项目名称：',repo_dict['name'])     #     print('所有者：',repo_dict['owner']['login'])     #     print('星级评分：',repo_dict['stargazers_count'])     #     print('项目URL：',repo_dict['html_url'])     #     print('仓库描述：',repo_dict['description'])     #     print('\n')       # 研究第一个仓库     # repo_dict = repo_dicts[0]     # print('\nKey:',len(repo_dict))     # for key in sorted(repo_dict.keys()):     #     print(key)     # 处理结果     # print(response_dict.keys())       if __name__ == '__main__':     xvalues = list(range(1,100)) #校正坐标点，即横坐标值列表     yvalues = [x**2 for x in xvalues] # 纵坐标值列表       x_result = [1,2,3,4,5,6]     y_frequencies = [152,171,175,168,150,179]       # line_chart(xvalues,yvalues)     # scatter_chart(xvalues,yvalues)     # histogram(x_result,y_frequencies)     # temper_char()     repos_hist()

　Numpy主要操作　

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import numpy from numpy import array from numpy import mat,matrix from numpy import shape  # 查看矩阵或数组的方法 from numpy import multiply # 元素相乘 import random     def nu_add():     mm = array((1,1,1))     pp = array((2,2,2))     rr = mm + pp**3     # 数组的和运算     rr1 = mm * pp       # 数组相乘     print(rr)     print(rr1)     def nu_matrix():     ss = mat([1,2,3])     # 矩阵     mm = matrix([1,2,3])     print('an element: '.title()+str(mm[0,0]))   # 访问矩阵中的单个元素     print('Number of dimensions of mm '.title()+str(shape(mm)))     print('mat is equal matrix: '.title()+str(ss==mm))     print('Matrix multiplication: '.title()+str(ss*mm.T))   # 矩阵相乘需要进行转置     print('Multiplication of elements： '.title()+str(multiply(mm,ss))) # mm每个元素和ss每个元素相乘     def nu_list_mat():     pylist = [1,2,3]     rr = mat(pylist) # 列表转化成矩阵     print('list values: '.title()+str(pylist))     print('rr type: '.title()+str(type(rr)))     print('mat values: '.title()+str(rr))     def nu_mean():     dd = mat([4,5,1])     rr = dd.mean()           # 矩阵的均值     print('mean of dd: '.title()+ str(rr))     def nu_mul_array():     jj = mat([[1,2,3],[8,8,8]])     print('Number of dimensions of jj '.title()+str(shape(jj)))     one_row = jj[1,0:2]     print(one_row)   def nu_tran_mat():    # 矩阵转置     radMat = numpy.random.random((3,3))     print('Before matrix transposition:\n '+str(radMat))     print('After matrix transposition:\n '+str(radMat.T))     def nu_inverse_mat():    # 矩阵的逆     radMat = numpy.random.random((3,3))     print('Before matrix inverse:\n '+str(radMat))     print('After matrix inverse:\n '+str(mat(radMat).I))     def nu_mat_mul_imat(): # 矩阵与其逆矩阵相乘     bmat = mat(numpy.random.random((3,3)))     imat = bmat.I     rus  = bmat * imat     print(rus) # 结果是3*3的单位矩阵，其位置原则应该都是0，实际中是非常小的数，这个计算机处理的问题       if __name__ == '__main__':     # nu_add()     # nu_matrix()     # nu_list_mat()     # nu_mean()     # nu_mul_array()     # nu_tran_mat()     # nu_inverse_mat()     nu_mat_mul_imat()