Python 学习

1.中文显示，在file-setting-filEencoding三个都设为utf-8，再在最前面加

出现non ASCLL错误就是在前面加

#coding:utf-8

2.PythonCharm进行运行之前要把该脚本放进架构中。

然后点击左上+，添加新的python运行文件，可以name，在Script选择要运行的文件，可以每个文件都加一个运行。

1.计算一段语句执行的时间：

tic =time.time()

#此为要计算的语句

toc=time.time()print("Vectorized time is :"+str(1000*(toc-tic))+"ms")

乘上1000是换算到毫秒ms

2.Numpy有很多计算向量矩阵用的内置函数如

Numpy.dot（a.T，b） 计算矩阵相乘，a的转置乘以b

Numpy.zeros（n，1） 初始化n行1列的零向量

3.用python输入多维矩阵：

A=numpy.array([[56.0,0.0,4.4,68.0],[1.2,104.0,52.0,8.0],[1.8,135.0,99.0,0.9]])

4.求矩阵的行列和

cal=A.sum(axis=0)

axis=0求的是列和（垂直），axis=1求的是行和（水平）。

直接np.sum（矩阵），求的是整个矩阵的和，成一个数

5.科学计数法中，e上标4，代表的是10的4次方。

6.Numpy.dot计算的是内积，相当于*，Numpy.multiply计算的是对应和，相当于.*

7.Python中同一个操作符对应于不同的数据类型有不同的行为。例如“+”，对数值是和，对字符是连接

8.！！！！！！遇到新的问题，如何知道函数库中有没有直接可以调用的函数：标准问题，一般性问题，网搜，将常用的几个函数熟记：

9.index原来是出现的位置，count是统计元素出现的次数，两者是list类型中的函数

capitaliza将首字符大写，replace替换，两者是str上的函数

在array中只有一种数据结构，如果写了多个，会强制转成一种类型

通过比较运算符的结果进行元素的选择在Numpy中比较常用

10.array中选取第一行是a[0]，第一行第三个元素是a[0,2]，a[:,1:3]选取第2到第4列的所有元素。

11. numpy.median（）中位数，Matplotlib画图，先添加包import matplotlib.pyplot，plot(a,b)画折线图，scatter(a,b)画散点图，ytick([1,2,3])把y轴上刻度换成里面的list

12.csv逗号分隔的简称，import pandas , pandas.read_csv("path/name.cvs")列的获取array.列标

13.随机生成数学分布：numpy.random.beta(begian,num,end) 生成的是beta分布，还有高斯等，dot表示矩阵内积，连接左右相连concatenate((a,b),axis=0)，上下相连vstack((a,b))

14.线性方程组先声明：from numpy.linalg import *，之后单位阵，求逆都可以做inv(a)，求矩阵行列式det（a），特征值和特征向量eig（a），

15.用try和except来捕获出现的错误： try一段代码，在下面except可能出现的问题，一旦有问题，不等try结束就会打出except的问题。Python的错误其实也是class，所有的错误类型都继承自BaseException，所以在使用except时需要注意的是，它不但捕获该类型的错误，还把其子类也“一网打尽”。

16.

import logging

用于记录错误信息。

学着用assert来调试程序，而不是简单的print

17.

A trick when you want to flatten a matrix X of shape (a,b,c,d) to a matrix X_flatten of shape (b$*$c$*$d, a) is to use:

X_flatten = X.reshape(X.shape[0], -1).T      # X.T is the transpose of X

18.计算np.zeros((shape))，注意有括号包含shape

19.python的文件路径格式：

'E:/xuexiruanjian/text/MATLAB/company/first/newlnd.csv'

20.

如果对你有所帮助，谢谢您的鼓励^_^

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