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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Cython:Cython 基础,将源代码转换成扩展模块
Cython 基础
之前使用了手动的方法对 C
程序进行编译,而 Cython
则简化了这个过程。
考虑之前的斐波拉契数列,Python
版本:
def fib(n):
a,b = 1,1
for i in range(n):
a,b = a+b, a
return a
C
版本:
int fib(int n) {
int tmp, i, a, b;
a = b = 1;
for (i=0; i<n; i++) {
tmp = a; a += b; b = tmp;
}
return a;
}
Cython
版本:
def fib(int n):
cdef int i, a, b
a,b = 1,1
for i in range(n):
a,b = a+b, a
return a
这里 cdef
定义了 C
变量的类型。
Cython 的好处在于,我们使用了 Python 的语法,又有 C/C++ 的效率,同时省去了之前直接编译成扩展模块的麻烦,并且提供了原生的 Numpy 支持。
其主要用法有两点:
- 将 Python 程序转化为 C 程序
- 包装 C/C++ 程序
将源代码转换成扩展模块
ipython 中使用 Cython 命令
导入 Cython
magic
命令:
In [1]:
%load_ext Cython
使用 magic
命令执行 Cython
:
In [2]:
%%cython
def cyfib(int n):
cdef int i, a, b
a,b = 1,1
for i in range(n):
a,b = a+b, a
return a
In [3]:
cyfib(10)
Out[3]:
144
使用 distutils 编译 Cython
Cython
代码以 .pyx
结尾,先通过 cython 转化为 .c
文件,再用 gcc
转化为 .so(.pyd)
文件。
In [4]:
%%file fib.pyx
def cyfib(int n):
cdef int i, a, b
a,b = 1,1
for i in range(n):
a,b = a+b, a
return a
Writing fib.pyx
In [5]:
%%file setup.py
from distutils.core import setup
from distutils.extension import Extension
from Cython.Distutils import build_ext
ext = Extension("fib", sources=["fib.pyx"])
setup(ext_modules=[ext], cmdclass={'build_ext': build_ext})
Overwriting setup.py
编译成功:
In [6]:
!python setup.py build_ext --inplace
running build_ext
cythoning fib.pyx to fib.c
building 'fib' extension
creating build
creating build\temp.win-amd64-2.7
creating build\temp.win-amd64-2.7\Release
C:\Miniconda\Scripts\gcc.bat -DMS_WIN64 -mdll -O -Wall -IC:\Miniconda\include -IC:\Miniconda\PC -c fib.c -o build\temp.win-amd64-2.7\Release\fib.o
writing build\temp.win-amd64-2.7\Release\fib.def
C:\Miniconda\Scripts\gcc.bat -DMS_WIN64 -shared -s build\temp.win-amd64-2.7\Release\fib.o build\temp.win-amd64-2.7\Release\fib.def -LC:\Miniconda\libs -LC:\Miniconda\PCbuild\amd64 -lpython27 -lmsvcr90 -o "C:\Users\Jin\Documents\Git\python-tutorial\07\. interfacing with other languages\fib.pyd"
使用模块:
In [7]:
import fib
fib.cyfib(10)
Out[7]:
144
In [8]:
import zipfile
f = zipfile.ZipFile('07-03-fib.zip','w',zipfile.ZIP_DEFLATED)
names = 'fib.pyd fib.pyx fib.c setup.py'.split()
for name in names:
f.write(name)
f.close()
使用 pyximport
清理之前生成的文件:
In [9]:
!rm -f fib.pyd
!rm -f fib.pyc
!rm -f fib.C
清理之前导入的模块:
In [10]:
%reset -f
使用 pyximport
:
In [11]:
import pyximport
pyximport.install()
import fib
fib.cyfib(10)
Out[11]:
144
install
函数会自动检测 Cython 程序的变化,并自动导入,不过一般用于简单文件的编译。
清理生成的文件:
In [12]:
!rm -f setup*.*
!rm -f fib.*
!rm -rf build
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