python笔记

int()：

　　浮点数转int或整数字符串转int，int(‘1’) = int(1.2) = 1 

join：

　　'.'.join(['abc','def'])：'abc.def'

字典排序：

　　dic = {'a':2,'b':1}

　　按key降序：

　　　　a = sorted(dic.items(),key=lambda d:d[0],reverse=True)

　　　　[('b', 1), ('a', 2)]

　　按value升序：

　　　　b = sorted(dic.items(),key=lambda d:d[1])

　　　　[('b', 1), ('a', 2)]

sorted(“123321”)返回[‘1’, ‘1’, ‘2’, ‘2’, ‘3’, ‘3’]

整数转字符串：str_int = '%02d' % i

list排序：

　　def takeSecond(elem):
　　　　return elem[1]

　　acc_list.sort(key=takeSecond)  # reverse=True

list交集、并集、差集：

　　交集：list(set(a).intersection(set(b)))

　　并集：list(set(a).union(set(b)))

　　差集：list(set(a).difference(set(b))) # a有b没有

list最大、最小值索引：

　　a_list.index(max(a_list))

多list组合：

　　iter = zip(list1,list2,list3)

　　list_merge = list(iter)

例子：

 list拆分：

big_list = [i for i in range(100)]

devide_list = [big_list [i:i+N] for i in range(0, len(big_list ), N)]

list合并：

merge_list = []

[merge_list .extend(sub) for sub in devide_list]

list生成：

a = np.arange(0,10,2)
print(list(a))  #  [0, 2, 4, 6, 8]

list对应元素运算：

v1 = [21, 34, 45]
v2 = [55, 25, 77]

v = list(map(lambda x: round(x[0]/x[1],3), zip(v1, v2)))
print("%s\n%s\n%s" %(v1, v2, v))

 txt文件处理：

with open(txt_path) as f:
    lines = f.readlines()

n = len(lines)

for i, line in enumerate(lines):
　　....

　　for line in lines:
　　　　line = line.strip().lower()

 文件排序：

import re
def sort_by_file_name(dirnames):
dirs = dirnames
dirs = sorted(dirnames, key=lambda x: (int(re.sub('\D', '', x)), x))
return dirs

 统计列表元素出现次数：

from collections import Counter

data = np.array([1.1,1.1,1.1,2,3,5,4,4,4,5])
# 方法一
print('Counter(data)\n',Counter(data)) # 调用Counter函数
# 方法二
print('np.unique(data)\n',np.unique(data)) # unique返回的是已排序数组
for i in np.unique(data):
　　print(np.sum(data==i)) # 对照unique数组，依次统计每个元素出现的次数

出现次数最多：

array = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 0, 2]

print(max(array, key=array.count))

 

import numpy as np
from collections import Counter
data = np.array([1.1,2,3,4,4,5])
Counter(data) # {label:sum(label)}

#简单方法
sum(data==4)

 

产生一定范围内的随机数列表：

from random import randrange
[randrange(1, 10) for _ in range(5)]

 

图像转np array：

im = cv2.imread(r'G:/ai_data/new_seg/crop0610/test_dataset/f14800.jpg')
ar = np.array(im)

ar.shape

ar_flat = ar.flatten()

统计各像素值个数：

ar_flat.bincount(ttt)

y = ar_flat[ar_flat==0]

len(y)