python基础学习

小甲鱼《零基础入门学习Python》学习笔记 根据老师的建议,现在将第二次复习小甲鱼的《零基础入门学习Python》而做的学习笔记,上传到网上,方便今后复习和保存,因为是手写的,所以做了扫描锐化处理,方便阅读。 ... 阅读详情

和lua有很多相似之处, 这里记录一些要注意的地方:

脚本文件: #!/usr/bin/env python 第一行加上这个,就可以如shell脚本一样运行;

import math
math.sqrt(12) 
from math import sqrt
sqrt(12)

字符串自动拼接:

'helo' ' world'  ⇒  "hello world"

数字转换为string:

// 下面不能忽略+号
a=10
print "he " +   `a`
print "he " + repr(a)
print "he " + str(a)

unicode
print u"hello world"
原始字符串,即忽略转义符’\’的意识:
print r"hello \n world" ==> “hello \n world”

数组

数组和lua,C类似, 但有一个负索引的特性, 即从末尾开始索引,如

str="abc"
str[-1] = 'c'
str[0]='a'

数组特性和matlab类似的功能:

v = [1,2,3,4,5]
v[1] => 2
v[1:3] => [2,3]
v[::2] => [1,3,5] #即从0索引开始以2为步长, 一般没有底二个':'时就是默认1为步长
v[3:] ==>[4,5] # 到最后 

字符串或数组与整数相乘

str="he"
str*5 ==> "hehehehehe"
#空字符
str=[None]
str*5=[None,None,None,None,None]
#类似a=' ', a*5也是扩增字符串

下面是一个输出以方框包围打印字符串的代码:

#!/usr/bin/env python
s = raw_input("input:")
scrn_w = 80
s_w=len(s)
box_w=s_w+6
s_margin=(box_w-s_w-2)/2
l_margin = (scrn_w-box_w)//2
print
print ' '*l_margin + '+' + '-'*(box_w-2) + '+'
print ' '*l_margin + '|' + ' '*(box_w-2) + '|'
print ' '*l_margin + '|' + ' '*s_margin + s + ' '*s_margin + '|'
print ' '*l_margin + '|' + ' '*(box_w-2) + '|'
print ' '*l_margin + '+' + '-'*(box_w-2) + '+'

输出结果如下:
这里写图片描述

控制语句

注: 语句块是通过在代码前放缩进语句来创建的, 没有lua 中的end 也没有c中的{}来表识,所以格式是非常重要的

假: false None 0 ” () [] {} 都代表假
比较: > ,< ,>=,!= ..和C一样, 特殊的是:
x is y; x is not y;代表x与y是否同一个对象;
x in y; x not in y 指x是否在容器y中(如数组)
运算符的连接:0<x<100

x=[1,2,3]
y=[1,2,3]
x==y ⇒ true
x is y  ⇒ false
assert 0<a<100  #断言

for

for v in str:
   .....

#或者

for i in range(len(str)):
   ...

#或者

d = {'a':1,'b':2}
for k,v in d.items():
    print k,v
print "end" 

break; contine; 的使用都存在
循环语句中的else, 用于for 中,如果for 不是由break打断的, 则执行, 如果for中调用了break则不执行esle:

d = {'a':1,'b':2}
for k,v in d.items():
    if v==3:
        print "break"
        break
else:
    print "break for"

上面的输出:break for

函数

用def来定义函数

def he(v):
    'defined by XXX'
    assert v > 0
    re = [0,1]
    for i in range(v-2):
        re.append(re[i]+re[i+1])
    return re
 #调用函数
print he(10)   #⇒ [0,1,1,2,3...]

读取函数中的说明字符:he.__doc__
内建help命令:help he
参数收集功能:

def he(a=1,*v):  
    'a=1 是默认参数'
    print a,v
he(10,1,2,3)  #⇒ 10 (1, 2, 3) 即*v将剩余的参数都收集到了一个元组中;

map/lambda/filter
map(function,list) // 将list中的元素全部作为function的参数输入
结合lambda可以得到一次性的命令: map(lambda x:x**2+3, list)
filter(lambda x:x>4,lsit) 过滤得到list中满足x>4的元素

零基础学习Python入门(学习大纲、编程基础、学习方法) 本文主要针对零基础想学习Python者。根据互联网资料收集整理而成。 1\python都学什么?   自学Python,看视频学的更快、更透彻一些,还要辅助书籍,并且要常练习,遇到不懂的问题就去弄懂. 2\Python编程基础 Python程序文件结构:程序→模块→语句→表达式 Python的关键要素(8个) 要素#1:基本数据类型 Integral类型 浮点类型 字符... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.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');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % 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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