3开始没这个函数了，官方文档是这么写的
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The cmp() function should be treated as gone, and the __cmp__() special method is no longer supported. Use __lt__() for sorting, __eq__() with __hash__(), and other rich comparisons as needed. (If you really need the cmp() functionality, you could use the expression (a b) - (a b) as the equivalent for cmp(a, b).)
大意就是cmp()函数已经“离开”了，如果你真的需要cmp()函数，你可以用表达式(a b) - (a b)代替cmp(a,b)
python的求
标准差
的函数是std，是numpy库的成员，
如果非要
用sd函数求标准差，也不是不行(from
numpy
import
std
as
sd)。其参数是所需求标准差的矩阵或列表，
返回值
即标准差。示范如下：
import
numpy
as
np;
from
numpy
import
std
as
sd;
print([1,
2,3],"的标准差是);
print(sd([1,2,3]));
偏函数是将所要承载的函数作为partial()函数的第一个参数，原函数的各个参数依次作为partial()函数后续的参数，除非使用关键字参数。
通过语言描述可能无法理解偏函数是怎么使用的，那么就举一个常见的例子来说明。在这个例子里，我们实现了一个取余函数，对于整数100，取得对于不同数m的100%m的余数。
简单理解偏函数就是“函数的参数有默认值”
比如一个函数:
def add_five(fir, sec=5):
return fir+sec
这个函数就是偏函数
调用时比如传参数指定 fir 的值，但是 sec 的值是可以不指定的（假如不指定，就是5）
于是:
add_five(1,2) = 3,
add_five(1) = 6
数学相关
abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)
max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])
min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])
sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) 6
sorted(list) : 排序，返回排序后的list。
len(list) : list长度,len([1,2,3])
divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) (2,1)
pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) 8
round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数，b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) 3.14
range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。range(1,10) [1,2,3,4,5,6,7,8,9]
类型转换
int(str) : 转换为int型。int('1') 1
float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') 1.0
str(int) : 转换为字符型。str(1) '1'
bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) False str(None) False
bytes(str,code) : 接收一个字符串，与所要编码的格式，返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') b'xe7x88xacxe8x99xab'
list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) [1,2,3]
iter(iterable)： 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) list_iterator object at 0x0000000003813B00
dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) {'a':1, 'b':2, 'c':3}
enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。
tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) (1,2,3)
set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) {1,2,3}
hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) '0x400'
oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) '0o2000'
bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) '0b10000000000'
chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) 'A'
ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') 65
相关操作
eval****() : 执行一个表达式，或字符串作为运算。 eval('1+1') 2
exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') Python
filter(func, iterable) : 通过判断函数fun，筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x3, [1,2,3,4,5,6]) filter object at 0x0000000003813828
map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) [6,8,10]
zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]
type()：返回一个对象的类型。
id()： 返回一个对象的唯一标识值。
hash(object)：返回一个对象的hash值，具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') 7070808359261009780
help()：调用系统内置的帮助系统。
isinstance()：判断一个对象是否为该类的一个实例。
issubclass()：判断一个类是否为另一个类的子类。
globals() : 返回当前全局变量的字典。
next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器，返回迭代器中的数值，如果设置了default，则当迭代器中的元素遍历后，输出default内容。
reversed(sequence) ： 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') ['c','b','a']
##最小二乘法
import numpy as np ##科学计算库
import scipy as sp ##在numpy基础上实现的部分算法库
import matplotlib.pyplot as plt ##绘图库
from scipy.optimize import leastsq ##引入最小二乘法算法
'''
设置样本数据，真实数据需要在这里处理
'''
##样本数据(Xi,Yi)，需要转换成数组(列表)形式
Xi=np.array([6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2])
Yi=np.array([5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3])
'''
设定拟合函数和偏差函数
函数的形状确定过程：
1.先画样本图像
2.根据样本图像大致形状确定函数形式(直线、抛物线、正弦余弦等)
'''
##需要拟合的函数func :指定函数的形状
def func(p,x):
k,b=p
return k*x+b
##偏差函数：x,y都是列表:这里的x,y更上面的Xi,Yi中是一一对应的
def error(p,x,y):
return func(p,x)-y
'''
主要部分：附带部分说明
1.leastsq函数的返回值tuple，第一个元素是求解结果，第二个是求解的代价值(个人理解)
2.官网的原话（第二个值）：Value of the cost function at the solution
3.实例：Para=(array([ 0.61349535, 1.79409255]), 3)
4.返回值元组中第一个值的数量跟需要求解的参数的数量一致
'''
#k,b的初始值，可以任意设定,经过几次试验，发现p0的值会影响cost的值：Para[1]
p0=[1,20]
#把error函数中除了p0以外的参数打包到args中(使用要求)
Para=leastsq(error,p0,args=(Xi,Yi))
#读取结果
k,b=Para[0]
print("k=",k,"b=",b)
print("cost："+str(Para[1]))
print("求解的拟合直线为:")
print("y="+str(round(k,2))+"x+"+str(round(b,2)))
'''
绘图，看拟合效果.
matplotlib默认不支持中文，label设置中文的话需要另行设置
如果报错，改成英文就可以
'''
#画样本点
plt.figure(figsize=(8,6)) ##指定图像比例： 8：6
plt.scatter(Xi,Yi,color="green",label="样本数据",linewidth=2)
#画拟合直线
x=np.linspace(0,12,100) ##在0-15直接画100个连续点
y=k*x+b ##函数式
plt.plot(x,y,color="red",label="拟合直线",linewidth=2)
plt.legend(loc='lower right') #绘制图例
plt.show()