Python笔记，逐渐更新ing

字符串：是一种序列，是不可变的

a[-1]： 为倒数第一个
a[0:2]： 左闭右开
a[1:10,2]： 2表示步长
字符串重复：“how”*3

4//3 返回商的整数部分

单引号和双引号作用相同，表示字符串；
三引号可以表示多行

字符串数字转化类型：
1.整数用 int(“3”)
2.浮点数用 float(“3.14”)

占位符
s1=“there are %d %s”%(10,‘books’)
s2=“there are %d birds”
print(s2%(20))

字符串格式化

>>>"{} {}".format("hello","world")
"hello world"

>>>"{0} {1}".format("hello","world")
"hello world"

>>>"{1} {0} {1}".format("hello","world")
'world hello world'

my_list = [‘菜鸟教程’,‘www.runoob.com’]
ptint(“网站名：{0[0]}, 地址：{0[1]}”.format(my_list))

print(’{0:.3} is a decimal’.format(1/3)) #小数点后三位

字符串填充不能用字符串，只能用单个字符

s=‘how are you’
s.split() 按空格分割
s.split(‘i’) 分割后i会消失
s.split(‘i’,2) 只分割前两个i

>>>'*'.join(s.split())
how*are*you

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元组（tuple）：由数个逗号分隔的值组成，不可变，元素可以嵌套，元素可以是任何类型创建元组不定长，创建后不可改变长度

字典：通过关键字索引的无序数据的集合 类似java的map

tel={'age':12, 'name' : 'bob'}
tel['gree']=4127  加入字典中

集合（set）：无序的，不重复的数据组合 可变集合（set()） 不可变集合（frozenset()）
作用：列表变成集合自动去重，可测试两组数据间的交集，差集，并集等关系
a|b 并集 a&b交集 a-b差集 a^b对称差集

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捕获异常

try:
     xxxxxxxx
except:
      print('please input correct age!')
会反复循环，直到try中的内容不再抛出异常为止

列表解析

>>>L = [(x+1)(y+1)for x in range(3) for y in range(5)]
>>>print(L)

---------------------------------------------函数------------------------------------------------------
def 函数名(a, b=5):
xxxxx
return c
b=5是默认参数
带默认值的参数必须比不带默认值的后定义
f(x) 加表示参数个数不确定，无论有多少个参数值存放在名为x的元组中
f(**x) 存在名为x的字典中
例子：

>>>f(a=1, b=2)
{'a' : 1, 'b' : 2}

def test(x, y=1, *a, **b):
     print(x, y, a, b)
>>>test(1, 2, 3, 4)
1 2 (3, 4) {}
>>>test(1, 2)
1 2 () {}
>>>test(x=1, y=2)
1 2 () {}
>>>test(1, a=2)
1 1 () {'a' : 2}
>>>test(1, 2, 3, y=4)
报错，不能用y，或者让y=4写在第二位

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lambda表达式
s=lambda x: x*x 输入参数x，返回x的平方
s(2)=4

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reduce函数
from functiools import reduce
def add(x, y)
return x+y
reduce(add, [1, 2, 3, 4, 5, 6])
输出16
reduce(lambda x,y : x*y range(1, 6))
输出120

open(‘filename’)

dump和load可以存任何类型的python对象，如函数
pickle.dump(xx , f) 将python对象转成二进制对象文件，xx是要存的(可以是元组，函数等等)，f是已经open的文件
pickle.load(f) 将二进制文件对象转换成pyhon对象

---------------------------------------------------类--------------------------------------------------
class Complex:
def init(self, realpart, imagpart) #类的实例化会自动为新创建的类实例调用_init_()方法
self.r = realpart
self.i = imagpart
x = Complex(3.0, -4.5)
print(x.r, x.i)

----------------------------------------------------数组------------------------------------------------
import numpy as np
a = np.array([1, 2, 3, 4])
print(a)
array([1, 2, 3 , 4])

ndim a : 1 a为一维数组
size a : 4 a中元素个数
dtype a : int32 a中元素类型
itemsize a : 4 a中每个元素的大小

创建数组
np.arange( )
np.linspace( )

数组切片与原数组共享空间
布尔索引：不共享数据空间
数组a： 1 2 3 4 5 6 7 6 5 4 3 2 1
a[a > 5] -> 6 7 6

二维数组
a[0, 3:5] 第0行第3第4列
a[4:, 4:] 第4行到结尾，第4列到结尾
a[2::2, ::2] 第2行开始到结尾，步长为2，第0列到结尾，步长为2
a[(0,1,2,3,4,), (1,2,3,4,5)] 行和列一 一对应

----------------------------------------pandas---------------------------------------------
Series可以看成定长的有序字典（非整数作为切片索引时，是末端包含的）
s = Series([1, 2, 3.0, ‘abc’])
print(s)
0 1
1 2
2 3.0
3 ‘abc’

DataFrame是一个表格型的数据结构，由一组有序的列构成，每列可以是不同的值类 型，不像 ndarray 只能有一个 dtype。
DataFrame既有行索引也有列索引，基本上可以把 DataFrame 看成是共享同一个 index 的 Series 的集合。

--------------------------------------ufunc函数------------------------------------------------
ufunc是universal function的缩写，它是一种能对数组的每个元素进行操作的函数。

a = np.linspace(1, 100000, 100000)
np.cos(a)

用matplotlib中的pyplot画包含子图的图
https://www.cnblogs.com/caizhou520/p/11224526.html