python输入输出

基础

打开python解释器
符号>>>表示进入了python解释器中,之后紧跟的都是python语句,其它的输出结果

>>>print 'Hello World!'
Hello World!

print输出

>>>myString = 'Hello World!' 
>>>print myString
Hello World!
>>>myString
'Hello World!'

下划线(_)在解释器中有特别的含义,表示最后一个表达式的值。所以上面的代码执行之后, 下划线变量会包含字符串:

>>>myString
Hello World!
>>>_
Hello World!

重定向>>

符号 >> 用来重定向输出,下面这个例子将输出重定向到标准错误输
出:

import sys
print >> sys.stderr, 'Fatal error: invalid input!'
import sys
print >> sys.stderr, 'Fatal error: invalid input!'

logfile = open(‘/tmp/mylog.txt’, ‘a’)
print >> logfile, ‘Fatal error: invalid input!’
logfile.close()

内建函数raw_input()

>>> user = raw_input('Enter login name: ')
>Enter login name: 

上面这个例子只能用于文本输入。 下面是输入一个数值字符串(并将字符串转换为整数) 的例子

>>> num = raw_input('Now enter a number: ')
Now enter a number: 1024
>>> print 'Doubling your number: %d' % (int(num) * 2)
Doubling your number: 2048

核心笔记:从交互式解释器中获得帮助
在学习 Python 的过程中,如果需要得到一个生疏函数的帮助,只需要对它调用内建函数

help函数

通过用函数名作为 help()的参数就能得到相应的帮助信息:

>>> help(raw_input)
Help on built-in function raw_input in module __builtin__:
raw_input(...) raw_input([prompt]) -> string

从标准输入读取一个字符串并自动删除串尾的换行字符。如果用入键入了 EOF 字符(Unix: Ctrl+D, Windows: Ctrl+Z+回车), 则引发 EOFError, 在 Unix 平台, 只要可用,就使用 GNU readline 库。如果提供提示字符串参数, 则显示该字符串并自动删去字符串末尾的换行字符。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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