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为大渡口等地区用户提供了全套网页设计制作服务，及大渡口网站建设行业解决方案。主营业务为成都网站设计、成都网站制作、大渡口网站设计，以传统方式定制建设网站，并提供域名空间备案等一条龙服务，秉承以专业、用心的态度为用户提供真诚的服务。我们深信只要达到每一位用户的要求，就会得到认可，从而选择与我们长期合作。这样，我们也可以走得更远！
将列表传递给函数后，函数就能直接访问其内容
假设有一个用户列表，要问候其中的每位用户
将列表传递给函数后，函数就可对其进行修改，在函数中对这个列表所做的任何修改都是永久性的
一家为用户提交的设计制作3D打印模型的公司，需要打印的设计存储在一个列表中，打印后转移到另一个列表中。
有时候需要禁止函数修改列表，为解决这个问题，可想向函数传递列表的副本而不是元件；这样函数所做的任何修改都只影响副本，不影响元件
有时候，预先布置的函数需要接受多少个实参，python允许函数从调用语句中手机任意数量的实参
一个制作披萨的寒素，它需要接受很多配料，但无法确定顾客要多少种配料，下面函数只有一个形参*toppings,不管调用语句提供了多少实参，这个形参都将他们统统收入囊中
如果要让函数接受不同类型的实参，必须在函数定义中将接纳任意数量实参的形参放在最后
python先匹配位置实参和关键字实参，再将余下的实参收集到最后一个形参中
如果前边的函数还需要一个表示披萨尺寸的实参，必须将该形参放在*toppings的前面
有时候，需要接受任意数量的实参，但预先不知道传递给函数的会是射门杨的信息，再这种情况下，可将函数编写成能够接受任意数量的键-值对，调用语句提供了多少就接受多少
创建用户简介：你知道你将收到有关用户的信息，但不确定会是什么样的信息，在下面示例中，build_profile()接受名和姓，同时还接受任意数量的关键字实参
Python函数：
函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一或相关联功能的代码段。
函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。已经知道Python提供了许多内建函数，比如print()。但也可以自己创建函数，这被叫做用户自定义函数。
函数调用：
定义一个函数只给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。
这个函数的基本结构完成以后，可以通过另一个函数调用执行，也可以直接从Python提示符执行。
jumpython分段函在python中可以进行不同函数的验算应用，同学们只需要好好地了解学习，就能够非常熟练的应用python中的各种功能。那今天让我们来看一看python如何去做一个分段函数呢?1.首先同学们需要打开python，想好去做分段函数的第一步，就是需要打开一个空白的编辑器，打开了空白的编辑器，同学们才能够更好地去进行操作。⒉.然后在空白的编辑器文件上编写程序，以x为未知数，进行各种操作之后，记得一定要方便计算平方和开方，在最后也要写好表达式，同学们一定要记录好结果。这样分段函数的程序就做好了，同学们可以利用这个程序进行简单的计算。3.之后同学们可以再打开这个程序，输入一些数字，最后在下面可以看到最终的结果。看到其中的过程就是分段函数计算的过程。在进行的过程中，只要操作没有问题，那么结果和过程就是没有问题的。本题目要求根据以下分段函数的定义，计算输入的x对应的y值，输出结果保留两位小数；如果输入的x是非数值型数据，输出'Input Error'。注意：使用math库输入格式:在一行中输入x的值。输出格式:按“f(x) = result”的格式输出，其中x与result都保留两位小数，注意'='两边有空格。如果输入的x是非数值型数据，输出：Input Error执行代码如下：try:import mathx=eval(input())if x0:print("f({:.2f}) = {:.2f}".format(x,math.log(x)+x**0.5))elif x=0:print("f(-{:.2f}) = 0.00".format(abs(x)))except NameError :print("Input Error")
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jumpython分段函
数据空间Datespace
jumpython分段函
在python中可以进行不同函数的验算应用，同学们只需要好好地了解学习，就能够非常熟练的应用python中的各种功能。那今天让我们来看一看python如何去做一个分段函数呢?
1.首先同学们需要打开python，想好去做分段函数的第一步，就是需要打开一个空白的编辑器，打开了空白的编辑器，同学们才能够更好地去进行操作。
⒉.然后在空白的编辑器文件上编写程序，以x为未知数，进行各种操作之后，记得一定要方便计算平方和开方，在最后也要写好表达式，同学们一定要记录好结果。这样分段函数的程序就做好了，同学们可以利用这个程序进行简单的计算。
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3.之后同学们可以再打开这个程序，输入一些数字，最后在下面可以看到最终的结果。看到其中的过程就是分段函数计算的过程。在进行的过程中，只要操作没有问题，那么结果和过程就是没有问题的。
本题目要求根据以下分段函数的定义，计算输入的x对应的y值，输出结果保留两位小数；如果输入的x是非数值型数据，输出'Input Error'。注意：使用math库
输入格式:
前言分组原理
核心：
1.不论分组键是数组、列表、字典、Series、函数，只要其与待分组变量的轴长度一致都可以传入groupby进行分组。
2.默认axis=0按行分组，可指定axis=1对列分组。
对数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：
1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。
2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。
3.将函数计算后的结果聚合。
1 分组模式及其对象
1.1 分组的一般模式
三个要素:分组依据、数据来源、操作及其返回结果
df.groupby(分组依据)[数据来源].使用操作
1.2 分组依据的本质
1.3Groupby 对象
通过 ngroups 属性，可以访问分为了多少组:
通过 groups 属性，可以返回从 组名映射到 组索引列表的字典:
当 size 作为 DataFrame 的属性时，返回的是表长乘以表宽的大小，但在 groupby 对象上表示统计每个组的 元素个数:
通过 get_group 方法可以直接获取所在组对应的行，此时必须知道组的具体名字:
1.4 分组的三大操作
分组的三大操作:聚合、变换和过滤
2.聚合函数
2.1内置聚合函数
包括如下函数: max/min/mean/median/count/all/any/idxmax/idxmin/mad/nunique/skew/quantile/sum/std/var/sem/size/prod
2.2agg 方法
【a】使用多个函数
当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数的对应的字符串传入，先前提到的所有字符串都是合法的。
【b】对特定的列使用特定的聚合函数
对于方法和列的特殊对应，可以通过构造字典传入 agg 中实现，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值。
【c】使用自定义函数
在 agg 中可以使用具体的自定义函数，需要注意传入函数的参数是之前数据源中的列，逐列进行计算
【d】聚合结果重命名 如果想要对结果进行重命名，只需要将上述函数的位置改写成元组，元组的第一个元素为新的名字，第二个位置为原来的函数，包括聚合字符串和自定义函数
3 变换和过滤
3.1 变换函数与 transform 方法
变 换 函 数 的 返 回 值 为 同 长 度 的 序 列， 最 常 用 的 内 置 变 换 函 数 是 累 计 函 数:cum- count/cumsum/cumprod/cummax/cummin ，它们的使用方式和聚合函数类似，只不过完成的是组内 累计操作。
3.2 组索引与过滤
过滤在分组中是对于组的过滤，而索引是对于行的过滤
组过滤作为行过滤的推广，指的是如果对一个组的全体所在行进行统计的结果返回 True 则会被保留，False 则该组会被过滤，最后把所有未被过滤的组其对应的所在行拼接起来作为 DataFrame 返回。
在 groupby 对象中，定义了 filter 方法进行组的筛选，其中自定义函数的输入参数为数据源构成的 DataFrame 本身，在之前例子中定义的 groupby 对象中，传入的就是 df[['Height', 'Weight']] ，因此所有表方法和属性 都可以在自定义函数中相应地使用，同时只需保证自定义函数的返回为布尔值即可。
4 跨列分组
4.1 apply 的引入
4.2 apply 的使用
在设计上，apply 的自定义函数传入参数与 filter 完全一致，只不过后者只允许返回布尔值
【a】标量情况:结果得到的是 Series ，索引与 agg 的结果一致
【b】Series 情况:得到的是 DataFrame ，行索引与标量情况一致，列索引为 Series 的索引
【c】DataFrame 情况:得到的是 DataFrame ，行索引最内层在每个组原先 agg 的结果索引上，再加一层返 回的 DataFrame 行索引，同时分组结果 DataFrame 的列索引和返回的 DataFrame 列索引一致
Python内置函数有很多，为大家推荐5个神仙级的内置函数：
(1)Lambda函数
用于创建匿名函数，即没有名称的函数。它只是一个表达式，函数体比def简单很多。当我们需要创建一个函数来执行单个操作并且可以在一行中编写时，就可以用到匿名函数了。
Lamdba的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。
利用Lamdba函数，往往可以将代码简化许多。
(2)Map函数
会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上，比如我们先创建了一个函数来返回一个大写的输入单词，然后将此函数应有到列表colors中的所有元素。
我们还可以使用匿名函数lamdba来配合map函数，这样可以更加精简。
(3)Reduce函数
当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，reduce()是个非常有用的函数。举个例子，当需要计算一个整数列表所有元素的乘积时，即可使用reduce函数实现。
它与函数的最大的区别就是，reduce()里的映射函数(function)接收两个参数，而map接收一个参数。
(4)enumerate函数
用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在for循环当中。
它的两个参数，一个是序列、迭代器或其他支持迭代对象;另一个是下标起始位置，默认情况从0开始，也可以自定义计数器的起始编号。
(5)Zip函数
用于将可迭代的对象作为参数，将对象中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表
当我们使用zip()函数时，如果各个迭代器的元素个数不一致，则返回列表长度与最短的对象相同。
