pyhton基本数据类型

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Python基本数据类型

Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。

在 Python 中,变量就是变量,它没有类型,我们所说的"类型"是变量所指的内存中对象的类型。

del 语句可以删除列表的元素,不能删除元组的元素。但是可以删除整个元组

Number(数字)

int(长整型),float(浮点型),bool(布尔型),complex(复数)

内置的 type() 函数可以用来查询变量所指的对象类型。

Isinstance(变量,类型)可以判断变量是否为某一种数据类型

isinstance 和 type 的区别在于:

type()不会认为子类是一种父类类型。

isinstance()会认为子类是一种父类类型。

注意:

  1. Python3 中,把 True 和 False 定义成关键字了,但它们的值还是 1 和 0,它们可以和数字相加。
  2. 一个变量可以通过赋值指向不同类型的对象。
  3. 数值的除法包含两个运算符:/ 返回一个浮点数,// 返回一个整数。
  4. 在混合计算时,Python 会把整型转换成为浮点数。
  5. Python 还支持复数,复数由实数部分和虚数部分构成,可以用 a + bj,或者 complex(a,b)表示, 复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型

String(字符串)

  1. 反斜杠可以用来转义,使用 r 可以让反斜杠不发生转义。
  2. 字符串可以用+运算符连接在一起,用*运算符重复。
  3. Python 中的字符串有两种索引方式,从左往右以 0 开始,从右往左以-1 开始。
  4. Python 中的字符串不能改变。

List(列表)

python 中[a:b]都是左闭右开

列表中可以包含不同类型的数据(包括它本身,二维)

列表和字符串不一样的是,列表的元素可以被改变

方法描述
list.append(x)把一个元素添加到列表的结尾,相当于 a[len(a):] = [x]。
list.extend(L)通过添加指定列表的所有元素来扩充列表,相当于 a[len(a):] = L。
list.insert(i, x)在指定位置插入一个元素。第一个参数是准备插入到其前面的那个元素的索引,例如 a.insert(0, x) 会插入到整个列表之前,而 a.insert(len(a), x) 相当于 a.append(x) 。
list.remove(x)删除列表中值为 x 的第一个元素。如果没有这样的元素,就会返回一个错误。
list.pop([i])从列表的指定位置移除元素,并将其返回。如果没有指定索引,a.pop()返回最后一个元素。元素随即从列表中被移除。(方法中 i 两边的方括号表示这个参数是可选的,而不是要求你输入一对方括号,你会经常在 Python 库参考手册中遇到这样的标记。)
list.clear()移除列表中的所有项,等于del a[:]。
list.index(x)返回列表中第一个值为 x 的元素的索引。如果没有匹配的元素就会返回一个错误。
list.count(x)返回 x 在列表中出现的次数。
list.sort()对列表中的元素进行排序。
list.reverse()倒排列表中的元素。
list.copy()返回列表的浅复制,等于a[:]。

将列表当做堆栈使用

列表方法使得列表可以很方便的作为一个堆栈来使用,堆栈作为特定的数据结构,最先进入的元素最后一个被释放(后进先出)。用 append() 方法可以把一个元素添加到堆栈顶。用不指定索引的 pop() 方法可以把一个元素从堆栈顶释放出来。例如:

>>> stack = [3, 4, 5]
>>> stack.append(6)
>>> stack.append(7)
>>> stack
[3, 4, 5, 6, 7]
>>> stack.pop()
7
>>> stack
[3, 4, 5, 6]
>>> stack.pop()
6
>>> stack.pop()
5
>>> stack
[3, 4]

Tuple(元组)

元组与列表相似,不同之处在于元组的元素不能被修改。元组写在小括号里().元素之间用逗号隔开。元组里的元素类型也可以不相同。

元组与字符串类似,可以被索引且下标索引从 0 开始,-1 为从末尾开始的位置。也可以进行截取。其实,可以把字符串看作一种特殊的元组。

虽然 tuple 的元素不可改变,但它可以包含可变的对象,比如 list 列表。

对于 0 和 1 个元素的元组有特殊的语法

tup1 = ()    #空元组
tup2 = (20,)  #一个元素,需要在元素后添加逗号

string,list 和 tuple 都属于 sequence(序列)
元组里的元素可以添加,切片,但是和字符串一样不能被修改。如果元组里的元素本身可以被修改(列表),那么可以被修改。


Set(集合)

集合(set)是由一个或数个形态各异的大小整体组成的,构成集合的事物或对象称作元素或是成员。

基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。

集合推导式

a = {x for x in 'asdfasdqwe' if x not in 'asd'}#集合推导式
方法描述
s.add(x)添加 x 到集合中,若集合中已经有了 x,则不进行任何操作。
s.update(x)也可以添加元素,而且可以是列表、元组、字典。
remove(x)可以把 x 元素从集合 s 中移除,如果元素不存在,则会发生错误 。
discard(x)也可以把 x 元素从集合 s 中移除,如果元素不存在,不会发生错误。
Pop()随机删除集合中的一个元素

可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。

student = {'1','2','3','2','3'}
print(student)   
#输出集合,重复的元素被自动去掉。结果为{'1','2','3'}
if '2' in student:
  print('2 在集合中')
else :
  print('2 不在集合中')
 
#set 可以进行集合运算
a = set('sadqwetruv')
b = set('asdw')
print(a)
print(a - b)    #a 和 b 的差集
print(a | b)    #a 和 b 的并集
print(a & b)    #a 和 b 的交集
print(a ^ b)    #a 和 b 中不同时存在的元素

Dictionary(字典)

列表是有序的对象集合,而字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取的。

.del 也可以删除字典元素或者整个字典对象

.clear()清空字典

字典键/字典值,字典值可以是任何 python 对象。字典键不允许同一个键出现两次,创建时同一个键被赋值两次,则后一个值会被记住。

由于字典键不可变,所以它可以是数字,字符串,元组。但是列表不可以当做字典键,

注意:

  1. 字典是一种映射类型,它的元素是键值对,字典用{}标识,它是无序的 键(key) : 值(value) 的集合。
  2. 键(key)必须使用不可变类型。在同一个字典中,键(key)必须是唯一的,不能重复
  3. 创建空字典使用{}
dict([('Runoob',1),('Google',2),('Taobao',3)])
#输出{'Runoob':1,'Google':2,'Taobao':3}
{x:x**2 for x in (2,4,6)}
#输出{2:4,4:16,6:36}
dict('Runoob'=1,'Google'=2,'Taobao'=3)
#输出{'Runoob':1,'Google':2,'Taobao':3}

Python 数据类型转换

函数描述
int(x)将 x 转换为一个整数
float(x)将 x 转换到一个浮点数
complex(real)创建一个复数
str(x)将对象 x 转换为字符串
repr(x)将对象 x 转换为表达式字符串
eval(str)用来计算字符串中的有效 Python 表达式,并返回一个对象
tuple(s)将序列 s 转换为元组
list(s)将序列 s 转换为一个元组
set(s)将 s 转换为可变集合
dict(d)创建一个字典。d 必须是一个(key,value)元组序列
frozenset(s)转换为不可变集合
chr(x)将一个整数转换为一个字符
ord(x)将一个字符转换为它的整数值
hex(x)将一个整数转换为一个十六进制字符串
oct(x)将一个整数转换为一个八进制字符串
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Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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% Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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集合(set)   集合其实就是一个无序的,自动去重的数据集合,它主要的作用是用来去重和进行关系测试,集合的定义方法如下: name=set("czp") /name=set({1,2,3,4}) print(type(name)) 运行结果: {'z', 'c', 'p'} /{9, 10, 3, 5} 打印结果可以看到是元素是无序的 <cla...

weixin_30551947的博客 98

Python基本数据类型

Python第三课一、几个概念1.表达式2.语句3.程序(program)4.函数(function)二、标识符1. 关键字2. 标识符概念三、基本数据类型1.整数(int)和小数/浮点数(float)2.布尔值和空值四、变量1. 变量的概念?2. 变量的运算五、字符串1. 什么是字符串2. 转义字符3. 长字符串4. 格式化字符串5. 字符串的其他操作 一、几个概念 1.表达式 表达式,是由数字、算符、数字分组符号(括号)、自由变量和约束变量等以能求得数值的有意义排列方法所得的组合 表达式特点 表达式

wangkei_cn的博客 647

Python的基本数据类型

Python是一种强类型的编程语言,这意味着每个变量都有一个固定的数据类型,不能随意改变。为什么讲数据类型呢?这里涉及到一个Python的概念,叫做“变量”。那么什么是变量?"变量" 是一个用来存储数据值的名称,也就是上一篇文章里面讲的标识符。然而,Python是一种动态类型的语言,这意味着你不需要显式地声明变量的类型,Python会根据赋给变量的值自动推断出变量的类型。比如,写了一个 a=10,这里a就是标识符,=就是变量赋值,10就是数据类型(整型)好,那么按照上面的说法,10就是数据类型。

TiYong的博客 1430

python基本数据类型

python基本数据类型

lindan_的博客 421

Pyhton的组合数据类型

Pyhton的组合数据类型 一、序列类型: 二、列表: 三、元组: 四、字典: 五、集合:

一个正在学习C/C++的博主 1104
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