列表
list1.append（x） 將x添加到列表末尾
list1.sort（） 對列表元素排序
list1.reverse（） 將列表元素逆序
list1.index（x） 返回第一次出現元素x的索引值
list1.insert（i，x） 在位置i處插入新元素x
list1.count（x） 返回元素x在列表中的數量
list1.remove（x） 刪除列表中第一次出現的元素x
list1.pop（i） 取出列表中i位置上的元素，並將其刪除
元組
元組（tuple）是特殊的序列類型
一旦被創建就不能修改，使得代碼更安全
使用逗號和圓括號來表示，如（‘red’，‘blue’，‘green’），（2，4 , 6）
訪問方式和列表相同
一般用於表達固定數據項，函數多返回值等情況
特點：
元組中的元素可以是不同類型
元組中各元素存在先后關系，可通過索引訪問元組中的數據
math庫
math.pi 圓周率
math.ceil（x） 對x向上取整
math.floor（x） 對x向下取整
math.pow（x，y） x的y次方
math.sqrt（x） x的平方根
math.fsum（list1） 對集合內的元素求和
更多math庫函數請參考：https：//docs.python.org/3/library/math.html
datetime庫
處理時間的標准函數庫datetime
datetime.now()獲取當前日期和時間
字符串->datetime
datetime.strptime(),解析時間字符串
注釋：Y表示四位數年份，y表示兩位數年份。
datetime->字符串
datetime.strftime()，格式化datetime為字符串顯示
日期時間格式參考：
https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-strptime-behavior
isocalendar()，返回年，周數，及周幾
更多操作參考：
https://docs.python.org/3/library/datetime.html#module-datetime
集合
python中的集合（set）類型同數學中的集合概念一致，即包含0或多個數據項的無序組合
集合中的元素不可重復
集合是無序組合，沒有索引和位置的概念
set（）函數用於集合的生成，返回結果是一個無重復且排序任意的集合
集合通常用於表示成員間的關系、元素去重等。
集合的操作：
s-t 或 s.difference(t) 返回在集合s中但不在t中的元素
s&t 或 s.intersection(t) 返回同時在集合s和t中的元素
s|t 或 s.union(t) 返回結合s和t中的所有元素
s^t 或 s.symmetric_difference(t) 返回集合s和t中的元素，但不包括同時在其中的元素。
字典
字典類型（dict）是‘’鍵--值‘’數據項的組合，每個元素是一個鍵值對。
例如：身份證號（鍵）--個人信息（值）
字典類型數據通過映射查找數據項
映射：通過任意鍵查找集合中的值得過程
字典類型以鍵為索引，一個鍵對應一個值
字典類型的數據是無序的
基本操作：
定義空字典： d = dict（）
增加一項： d[key] = value
訪問： d[key]
刪除某項： del d[key]
key是否在字典中： key in d
字典的遍歷：
遍歷所有的key： for key in d.keys():
print(key)
遍歷所有的value: for value in d.values():
print(value)
遍歷所有的數據項： for item in d.items():
print(items)
random模塊
random（） 生成一個【0,1.0）之間的隨機浮點數
uniform（a，b） 生成一個a到b之間的隨機浮點數
randint（a，b） 生成一個a到b之間的隨機整數
choice（<list>） 從列表中隨機返回一個元素
shuffle（<list>） 將列表中元素隨機打亂
sample（<list>，k） 從指定列表中隨機獲取K個元素
更多random模塊的方法請參考：https://docs.python.org/3/library/random.html
matplotlib模塊
matplotlib是一個數據可視化函數庫
matplotlib的子模塊pyplot提供了2D圖表制作的基本函數
例子：https://matplotlib.org/gallery.html
散點圖繪制：
import matplotlib.pyplot as plt
#x,y分別是X坐標和Y坐標的列表
plt.scatter(x,y)
plt.show()
Numpy
包括：
強大的N維數組對象array
成熟的科學函數庫
使用的線性代數，隨機數生成函數等
Numpy的操作對象是多維數組ndarray
ndarray.shape 數組的維度
創建數組：np.array(<list>)，np.arange()...
改變數組形狀 reshape()
Numpy創建隨機數組：
np.random.randint(a,b,size) #創建【a,b）之間，形狀為size的數組
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