[Python] Python基础笔记

1.Python是一种解释型语言.Python解释器是通过“一次执行一条语句”的方式运行程序的。Python科学计算程序员则更趋向于使用IPython(一种加强的交互式Python解释器)。通过使用命令%run,IPython会在同一个进程中执行指定文件中的代码。(.py文件和IPython解释器在同一目录下,或者运行时加上文件路径)

%run hello_world.py   #out: Hello world
%run E:/hello_world.py   #out: Hello world

2.元组是一种一维的,定长的,不可变的Python对象序列。最简单的创建方式是一组以逗号隔开的值。通过调用tuple,任何序列或迭代器都可以被转换成元组。

tup = 4,5,6   
print tup      #(4,5,6)
print tuple([4,0,2])  #(4,0,2)
print tuple('string') #('s','t','r','i','n','g')

3.元组拆包可以非常轻松的交换变量名。拆包功能还可以用于元组或列表组成的序列进行迭代。元组中比较有用的方法是count(对列表也是如此),它用于用于计算指定指定值的出现次数。
a = 5
b = 2
b,a = a,b
print a,b  # 2 5

seq = [(1,2,3),(4,5,6)]
for a,b,c in seq:
    print a,b,c
# 1 2 3
# 4 5 6

a = (1,2,2,2,3,4,3,2)
print a.count(2)   #4

4.跟元组相比,列表(list)是变长的,而且其内容也是可以修改的。它通过方括号([ ])或list函数进行定义。通过append方法,可以将元素添加到列表的末尾。
a_list = [2,3,4,None]
print a_list  #[2, 3, 4, None]
tup = ('foo','bar','baz')
b_list = list(tup)
print b_list  #['foo', 'bar', 'baz']

b_list.append('dwarf')
print b_list  #['foo', 'bar', 'baz', 'dwarf']

5.合并列表,和元组一样,用加号(+)将两个列表加起来即可实现合并。对于一个已定义的列表,可以用extend方法一次性添加多个元素。
print [4,None,'foo'] + [7,8,(2,3)]  #[4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]
x = [4,None,'foo']
x.extend([7,8,(2,3)])
print x  #[4, None, 'foo', 7, 8, (2, 3)]
注意:列表的合并是一种相当费资源的操作,因为必须创建一个新列表并将所有对象复制过去。而用extend将元素附加到现有列表(尤其是在构建一个大列表时)就会好很多。
everything = []
for chunk in list_of_lists:   #合并速度快的多
    everything.extend(chunk)

for chunk in list_of_lists:
    everything = everything + chunk

6.对于一个序列进行迭代时,常常需要跟踪当前项的索引,Python内置了一个enumerate函数,它可以返回序列的值和索引。
i = 0
for value in ['aa','bb','cc']:
    i += 1
    print str(i) + ":" + value

for i,value in enumerate(['aa','bb','cc']):   # 0:aa
    print str(i) + ":" + value                # 1:bb
                                              # 2:cc
some_list = ['foo','bar','baz']
mapping = dict((v,i) for i,v in enumerate(some_list))
print mapping  #{'baz': 2, 'foo': 0, 'bar': 1}

7.zip用于将多个序列(列表,元组)中的元素“配对”,从而产生一个新的元组列表。zip最常见的用法是同时迭代多个序列,还可以结合enumerate一起使用。
seq1 = ['foo','bar','baz']
seq2 = ['one','two','three']
print zip(seq1,seq2) #[('foo', 'one'), ('bar', 'two'), ('baz', 'three')]

for i,(a,b) in enumerate(zip(seq1,seq2)):  #0:foo,one
    print('%d:%s,%s'%(i,a,b))              #1:bar,two
                                           #2:baz,three

8.调用列表的sort方法可以实现就地的排序。sorted函数可以将任何序列返回为一个新的有序列表。reversed用于按逆序迭代序列中的元素。
a = [7,2,5,1,3]
a.sort()
print a #[1, 2, 3, 5, 7]

print sorted([7,1,2,6,0,3,2])   #[0, 1, 2, 2, 3, 6, 7]
print list(reversed(range(10))) #[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]

9.导入工具库,dir(math)查看模块中的方法和属性。
from some_module import f   #f直接用
import some_module as sm    # sm.f
import some_module          # some_module.f

10.Python用if elif else,True False首字母要大写。

11.格式化字符串和新的方法格式化字符串
hw2015 = "%s %s %d"%('Hello','world',2015)
print hw2015   #Hello world 2015

print "{} is a {}".format("THis","string") #THis is a string
print "{0} can be {1}".format("strings","formatted") #strings can be formatted

12.range,arange,xrange比较
   range用作循环,range(10)返回一个list
   xrange也用作循环,只是xrange(10)不返回list,返回xrange对象。
   arange是numpy中的函数,生成array类型对象
import numpy as np
print range(5)      #[0, 1, 2, 3, 4]
print range(1,9,2)  #[1, 3, 5, 7]

print np.arange(5)  #[0 1 2 3 4]

print xrange(5)       #xrange(5)
print list(xrange(5)) #[0, 1, 2, 3, 4]

for i in xrange(5):
    print i
 
13.字典:字典(dict)可算是Python中最重要的内置数据结构,他更常见的名字是哈希映射(hash map)或关联数组。它是一种大小可变的键值对集,其中的键(key)和值(value)都是Python对象。用{ }或dict函数创建字典。
d1 = {'a':'some value','b':[1,2,3,4]}
print d1 #{'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4]}
d1[7] = 'an integer'  # 添加元素
print d1 #{'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4], 7: 'an integer'}
print d1['b']  #[1, 2, 3, 4] 访问元素

del d1[7]  #删除元素
print d1   #{'a': 'some value', 'b': [1, 2, 3, 4]}
keys()和values()方法分别用于获取键和值的列表。虽然键值对没有特定的顺序,但这两个函数会以相同的顺序输出键和值:
d1 = {'a':'some value','b':[1,2,3,4]}
print d1.keys() #['a', 'b']
print d1.values()  #['some value', [1, 2, 3, 4]]
利用update方法。一个字典可以被合并到另一个字典中:
d1 = {'a':'some value','b':[1,2,3,4]}
d1.update({'c':12})
print d1 #{'a': 'some value', 'c': 12, 'b': [1, 2, 3, 4]}
从序列类型创建字典
key_list = ['a','b']
value_list = [1,2]
mapping = {}
for key,value in zip (key_list,value_list):
    mapping[key] = value
print mapping  #{'a': 1, 'b': 2}

14.defaultdict:创建字典时,有时会出现字典的key不存在的异常,为此需使用if else判断一下,
words = ['apple','bat','bar','atom','book']
by_letter = {}
for word in words:
    letter = word[0]
    if letter not in by_letter:
        by_letter[letter] = [word]
    else:
        by_letter[letter].append(word)
print by_letter  #{'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']}
内置的collections模块有一个叫做defaultdict的类,它可以使该过程更简单。传入一个类型或函数(用于生成字典各插槽所使用的默认值)即可创建一个defaultdict:
words = ['apple','bat','bar','atom','book']
from collections import defaultdict
by_letter = defaultdict(list)
for word in words:
    by_letter[word[0]].append(word)
print by_letter 
#defaultdict(<type 'list'>, {'a': ['apple', 'atom'], 'b': ['bat', 'bar', 'book']})

15.列表 集合以及字典的集合表达式
   基本形式如下
   列表:list_comp = [expr for val in collection if condition]
   集合:set_comp = {expr for value in collection if condition}
   字典:dict_map = {key-expr:value-expr for value in collection if condition}
strings = ['a','as','bat','car','dove','python']
list_comp = [x.upper() for x in strings if len(x)>2]
print list_comp #['BAT', 'CAR', 'DOVE', 'PYTHON']
set_comp = {len(x) for x in strings}
print set_comp  #set([1, 2, 3, 4, 6])
map_comp = {val:index for index,val in enumerate(strings)}
print map_comp  #{'a': 0, 'bat': 2, 'python': 5, 'car': 3, 'as': 1, 'dove': 4}

16.Windows安装库:(1) pip install numpy  
                  (2) 下载源代码进入setup.py文件目录:Python setup.py install
   安装库需要安装其依赖的库。还有复杂的库的安装可以百度相关博客。

17.Python中相关的库
   Numpy ---- 数组支持       Scipy  ----- 矩阵支持
   Pillow ---- 图片处理      OpenCV ----- 视频处理
   scikit-learn ----- 机器学习
   theano ---- 深度学习(先安装c++编译器MinGW)
   keras ---- 深度学习,基于theano
   xgboost ---- 各类数据挖掘竞赛中常用的包

              











评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值