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在python中就有内置函数pow函数表示幂的运算。
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1、pow()函数Python的内置函数，它计算并返回x的y次方的值。
2、语法pow(x，y，z)
3、参数x--数值表达式。y--数值表达式。z--数值表达式。
4、返回值返回xy(x的y次方)的值。
5、pow()函数解释pow(x，y)：表示x的y次幂。
比如，sys模块： import sys
sys.argv 是一个 list,包含所有的命令行参数.
sys.stdout sys.stdin sys.stderr 分别表示标准输入输出,错误输出的文件对象.
sys.stdin.readline() 从标准输入读一行 sys.stdout.write("a") 屏幕输出a
sys.exit(exit_code) 退出程序
sys.modules 是一个dictionary，表示系统中所有可用的module
sys.platform 得到运行的操作系统环境
sys.path 是一个list,指明所有查找module，package的路径.
操作系统相关的调用和操作: import os
os.environ 一个dictionary 包含环境变量的映射关系
os.environ["HOME"] 可以得到环境变量HOME的值
os.chdir(dir) 改变当前目录 os.chdir('d:\\outlook')
注意windows下用到转义
os.getcwd() 得到当前目录
os.getegid() 得到有效组id os.getgid() 得到组id
os.getuid() 得到用户id os.geteuid() 得到有效用户id
os.setegid os.setegid() os.seteuid() os.setuid()
os.getgruops() 得到用户组名称列表
os.getlogin() 得到用户登录名称
os.getenv 得到环境变量
os.putenv 设置环境变量
os.umask 设置umask
os.system(cmd) 利用系统调用，运行cmd命令
内置模块(不用import就可以直接使用)常用内置函数：
help(obj) 在线帮助, obj可是任何类型
callable(obj) 查看一个obj是不是可以像函数一样调用
repr(obj) 得到obj的表示字符串，可以利用这个字符串eval重建该对象的一个拷贝
eval_r(str) 表示合法的python表达式，返回这个表达式
dir(obj) 查看obj的name space中可见的name
hasattr(obj,name) 查看一个obj的name space中是否有name
getattr(obj,name) 得到一个obj的name space中的一个name
setattr(obj,name,value) 为一个obj的name
space中的一个name指向vale这个object
delattr(obj,name) 从obj的name space中删除一个name
vars(obj) 返回一个object的name space。用dictionary表示
locals() 返回一个局部name space,用dictionary表示
globals() 返回一个全局name space,用dictionary表示
type(obj) 查看一个obj的类型
isinstance(obj,cls) 查看obj是不是cls的instance
issubclass(subcls,supcls) 查看subcls是不是supcls的子类
################## 类型转换 ##################
chr(i) 把一个ASCII数值,变成字符
ord(i) 把一个字符或者unicode字符,变成ASCII数值
oct(x) 把整数x变成八进制表示的字符串
hex(x) 把整数x变成十六进制表示的字符串
str(obj) 得到obj的字符串描述
list(seq) 把一个sequence转换成一个list
tuple(seq) 把一个sequence转换成一个tuple
dict(),dict(list) 转换成一个dictionary
int(x) 转换成一个integer
long(x) 转换成一个long interger
float(x) 转换成一个浮点数
complex(x) 转换成复数
max(...) 求最大值
min(...) 求最小值
tensorflow总结的时候需要给个名字，其实这个函数就是让画出来的tensorflow的图的节点的名字有一点实际意义，比如整个网络的名字是xxx，就可以使用tf.summary.scalar(xxx,loss),后面的lossy可以替换成网络自己的loss.
具体参考：
abs()
返回一个数字的绝对值，它的参数可以是整数或者浮点数。举个例子：
all()
参数为一个可迭代对象，如果该可迭代对象所有元素的真值都为True(或者可迭代对象为空)，则返回True。它等价于：
举个例子：
any()
和all()函数相对应，如可迭代对象所有元素中只要有一个元素真值为True，那么就返回True，如果这个可迭代对象是空的，则返回True。它等价于：
举个例子：
bin()
将整数转换为前缀为"0b"的二进制字符串，举个例子：
bool()
这个函数返回一个布尔值，True或者False。常见的布尔值为False的值有：
其他大部分值的布尔值都为True。对于我们自定义的类，如果未定义__len__()特殊方法和__bool__特殊方法，那此类的对象的布尔值总为True:
如果定义了__len__()，__bool__()，则此类的对象的布尔值可能为False(取决于你如何定义这两个方法)：
callable()
callable()函数判断参数是否可调用，如果可调用，则返回True，否则会返回False。举个例子：
自定义的类的对象，一般情况下是不能调用的：
但可以通过定义__call__()方法来使对象变得可以调用：
关于Python的基础问题可以看下这个网页的视频教程，Python基础常见问题，希望我的回答能帮到你。
五个月左右的时间，这是培训的时间。如果自学的话，是个不确定的时间，但是可以稍加估算一下，会多花一倍时间。
主要有以下几个方向：
一、检查数据表
Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。
二、数据表清洗
Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。
3、数据预处理
数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。
4、数据提取
主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。
5、数据筛选汇总
Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。
