01. Python 工具
02. Python 基础
03. Numpy
- Numpy 简介
- Matplotlib 基础
- Numpy 数组及其索引
- 数组类型
- 数组方法
- 数组排序
- 数组形状
- 对角线
- 数组与字符串的转换
- 数组属性方法总结
- 生成数组的函数
- 矩阵
- 一般函数
- 向量化函数
- 二元运算
- ufunc 对象
- choose 函数实现条件筛选
- 数组广播机制
- 数组读写
- 结构化数组
- 记录数组
- 内存映射
- 从 Matlab 到 Numpy
04. Scipy
05. Python 进阶
- sys 模块简介
- 与操作系统进行交互:os 模块
- CSV 文件和 csv 模块
- 正则表达式和 re 模块
- datetime 模块
- SQL 数据库
- 对象关系映射
- 函数进阶:参数传递,高阶函数,lambda 匿名函数,global 变量,递归
- 迭代器
- 生成器
- with 语句和上下文管理器
- 修饰符
- 修饰符的使用
- operator, functools, itertools, toolz, fn, funcy 模块
- 作用域
- 动态编译
06. Matplotlib
- Pyplot 教程
- 使用 style 来配置 pyplot 风格
- 处理文本(基础)
- 处理文本(数学表达式)
- 图像基础
- 注释
- 标签
- figures, subplots, axes 和 ticks 对象
- 不要迷信默认设置
- 各种绘图实例
07. 使用其他语言进行扩展
- 简介
- Python 扩展模块
- Cython:Cython 基础,将源代码转换成扩展模块
- Cython:Cython 语法,调用其他C库
- Cython:class 和 cdef class,使用 C++
- Cython:Typed memoryviews
- 生成编译注释
- ctypes
08. 面向对象编程
09. Theano 基础
- Theano 简介及其安装
- Theano 基础
- Theano 在 Windows 上的配置
- Theano 符号图结构
- Theano 配置和编译模式
- Theano 条件语句
- Theano 循环:scan(详解)
- Theano 实例:线性回归
- Theano 实例:Logistic 回归
- Theano 实例:Softmax 回归
- Theano 实例:人工神经网络
- Theano 随机数流变量
- Theano 实例:更复杂的网络
- Theano 实例:卷积神经网络
- Theano tensor 模块:基础
- Theano tensor 模块:索引
- Theano tensor 模块:操作符和逐元素操作
- Theano tensor 模块:nnet 子模块
- Theano tensor 模块:conv 子模块
10. 有趣的第三方模块
11. 有用的工具
- pprint 模块:打印 Python 对象
- pickle, cPickle 模块:序列化 Python 对象
- json 模块:处理 JSON 数据
- glob 模块:文件模式匹配
- shutil 模块:高级文件操作
- gzip, zipfile, tarfile 模块:处理压缩文件
- logging 模块:记录日志
- string 模块:字符串处理
- collections 模块:更多数据结构
- requests 模块:HTTP for Human
12. Pandas
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列表推导式
循环可以用来生成列表:
In [1]:
values = [10, 21, 4, 7, 12]
squares = []
for x in values:
squares.append(x**2)
print squares
[100, 441, 16, 49, 144]
列表推导式可以使用更简单的方法来创建这个列表:
In [2]:
values = [10, 21, 4, 7, 12]
squares = [x**2 for x in values]
print squares
[100, 441, 16, 49, 144]
还可以在列表推导式中加入条件进行筛选。
例如在上面的例子中,假如只想保留列表中不大于10
的数的平方:
In [3]:
values = [10, 21, 4, 7, 12]
squares = [x**2 for x in values if x <= 10]
print squares
[100, 16, 49]
也可以使用推导式生成集合和字典:
In [4]:
square_set = {x**2 for x in values if x <= 10}
print(square_set)
square_dict = {x: x**2 for x in values if x <= 10}
print(square_dict)
set([16, 49, 100])
{10: 100, 4: 16, 7: 49}
再如,计算上面例子中生成的列表中所有元素的和:
In [5]:
total = sum([x**2 for x in values if x <= 10])
print(total)
165
但是,Python会生成这个列表,然后在将它放到垃圾回收机制中(因为没有变量指向它),这毫无疑问是种浪费。
为了解决这种问题,与xrange()类似,Python使用产生式表达式来解决这个问题:
In [6]:
total = sum(x**2 for x in values if x <= 10)
print(total)
165
与上面相比,只是去掉了括号,但这里并不会一次性的生成这个列表。
比较一下两者的用时:
In [7]:
x = range(1000000)
In [8]:
%timeit total = sum([i**2 for i in x])
1 loops, best of 3: 3.86 s per loop
In [9]:
%timeit total = sum(i**2 for i in x)
1 loops, best of 3: 2.58 s per loop
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