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
数字
整型 Integers
整型运算,加减乘:
In [1]:
2 + 2
Out[1]:
4
In [2]:
3 - 4
Out[2]:
-1
In [3]:
4 * 5
Out[3]:
20
在Python 2.7中,整型的运算结果只能返回整型,除法的结果也不例外。
例如12 / 5
返回的结果并不是2.4,而是2:
In [4]:
12 / 5
Out[4]:
2
幂指数:
In [5]:
2 ** 5
Out[5]:
32
取余:
In [6]:
32 % 5
Out[6]:
2
赋值给变量:
In [7]:
a = 1
a
Out[7]:
1
使用type()
函数来查看变量类型:
In [8]:
type(a)
Out[8]:
int
整型数字的最大最小值:
在 32 位系统中,一个整型 4 个字节,最小值 -2,147,483,648
,最大值 2,147,483,647
。
在 64 位系统中,一个整型 8 个字节,最小值 -9,223,372,036,854,775,808
,最大值 9,223,372,036,854,775,807
。
In [9]:
import sys
sys.maxint
Out[9]:
2147483647
长整型 Long Integers
当整型超出范围时,Python会自动将整型转化为长整型,不过长整型计算速度会比整型慢。
In [10]:
a = sys.maxint + 1
print type(a)
<type 'long'>
长整型的一个标志是后面以字母L结尾:
In [11]:
a
Out[11]:
2147483648L
可以在赋值时强制让类型为长整型:
In [12]:
b = 1234L
type(b)
Out[12]:
long
长整型可以与整型在一起进行计算,返回的类型还是长整型:
In [13]:
a - 4
Out[13]:
2147483644L
浮点数 Floating Point Numbers
In [14]:
a = 1.4
type(a)
Out[14]:
float
在之前的除法例子12 / 5
中,假如想要使返回的结果为2.4,可以将它们写成浮点数的形式:
In [15]:
12.0 / 5.0
Out[15]:
2.4
In [16]:
12 / 5.0
Out[16]:
2.4
In [17]:
12.0 / 5
Out[17]:
2.4
上面的例子说明,浮点数与整数进行运算时,返回的仍然是浮点数:
In [18]:
5 + 2.4
Out[18]:
7.4
浮点数也可以进行与整数相似的运算,甚至可以取余:
In [19]:
3.4 - 3.2
Out[19]:
0.19999999999999973
In [20]:
12.3 + 32.4
Out[20]:
44.7
In [21]:
2.5 ** 2
Out[21]:
6.25
In [22]:
3.4 % 2.1
Out[22]:
1.2999999999999998
Python的浮点数标准与C,Java一致,都是IEEE 754 floating point standard。
注意看 3.4 - 3.2
的结果并不是我们预期的0.2
,这是因为浮点数本身储存方式引起的,浮点数本身会存在一点误差。
事实上,Python 中储存的值为'0.199999999999999733546474089962430298328399658203125',因为这是最接近0.2的浮点数。|
In [23]:
'{:.52}'.format(3.4 - 3.2)
Out[23]:
'0.199999999999999733546474089962430298328399658203125'
当我们使用print
显示时,Python会自动校正这个结果
In [24]:
print 3.4 - 3.2
0.2
可以用sys.float_info
来查看浮点数的信息:
In [25]:
import sys
sys.float_info
Out[25]:
sys.float_info(max=1.7976931348623157e+308, max_exp=1024, max_10_exp=308, min=2.2250738585072014e-308, min_exp=-1021, min_10_exp=-307, dig=15, mant_dig=53, epsilon=2.220446049250313e-16, radix=2, rounds=1)
例如浮点数能表示的最大值:
In [26]:
sys.float_info.max
Out[26]:
1.7976931348623157e+308
浮点数能表示的最接近0的值:
In [27]:
sys.float_info.min
Out[27]:
2.2250738585072014e-308
浮点数的精度:
In [28]:
sys.float_info.epsilon
Out[28]:
2.220446049250313e-16
复数 Complex Numbers
Python 使用 j
来表示复数的虚部:
In [29]:
a = 1 + 2j
type(a)
Out[29]:
complex
可以查看它的实部,虚部以及共轭:
In [30]:
a.real
Out[30]:
1.0
In [31]:
a.imag
Out[31]:
2.0
In [32]:
a.conjugate()
Out[32]:
(1-2j)
交互计算
可以将复杂的表达式放在一起计算:
In [33]:
1 + 2 - (3 * 4 / 6) ** 5 + 7 % 5
Out[33]:
-27
在Python中运算是有优先级的,优先级即算术的先后顺序,比如“先乘除后加减”和“先算括号里面的”都是两种优先级的规则,优先级从高到低排列如下:
( )
括号**
幂指数运算* / // %
乘,除,整数除法,取余运算- '+ -' 加减
整数除法,返回的是比结果小的最大整数值:
In [34]:
12.3 // 5.2
Out[34]:
2.0
In [35]:
12.3 // -4
Out[35]:
-4.0
简单的数学函数
绝对值:
In [36]:
abs(-12.4)
Out[36]:
12.4
取整:
In [37]:
round(21.6)
Out[37]:
22.0
最大最小值:
In [38]:
print min(2, 3, 4, 5)
print max(2, 4, 3)
2
4
变量名覆盖
不要用内置的函数来命名变量,否则会出现意想不到的结果:
In [39]:
type(max)
Out[39]:
builtin_function_or_method
不要这样做!!!
In [40]:
max = 1
type(max)
Out[40]:
int
In [41]:
max(4, 5)
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-41-c60446be959c> in <module>()
----> 1 max(4, 5)
TypeError: 'int' object is not callable
类型转换
浮点数转整型,只保留整数部分:
In [42]:
print int(12.324)
print int(-3.32)
12
-3
整型转浮点型:
In [43]:
print float(1.2)
1.2
其他表示
除了10进制外,整数还有其他类型的表示方法。
科学计数法:
In [44]:
1e-6
Out[44]:
1e-06
16进制,前面加0x
修饰,后面使用数字0-9A-F:
In [45]:
0xFF
Out[45]:
255
8进制,前面加0
或者0o
修饰,后面使用数字0-7:
In [46]:
067
Out[46]:
55
2进制,前面加0b
修饰,后面使用数字0或1:
In [47]:
0b101010
Out[47]:
42
原地计算 In-place
Python可以使用下面的形式进行原地计算:
In [48]:
b = 2.5
b += 2
print b
b *= 2
print b
b -= 3
print b
4.5
9.0
6.0
布尔型 Boolean Data Type
布尔型可以看成特殊的二值变量,其取值为True
和False
:
In [49]:
q = True
type(q)
Out[49]:
bool
可以用表达式构建布尔型变量:
In [50]:
q = 1 > 2
print q
False
常用的比较符号包括:
<, >, <=, >=, ==, !=
Python支持链式比较:
In [51]:
x = 2
1 < x <= 3
Out[51]:
True
In [ ]:
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