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]
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)
',Counter(data)) # 调用Counter函数
# 方法二
print('np.unique(data)
',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))
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)