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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特殊方法
Python 使用 __
开头的名字来定义特殊的方法和属性,它们有:
__init__()
__repr__()
__str__()
__call__()
__iter__()
__add__()
__sub__()
__mul__()
__rmul__()
__class__
__name__
构造方法 __init__()
之前说到,在产生对象之后,我们可以向对象中添加属性。事实上,还可以通过构造方法,在构造对象的时候直接添加属性:
In [1]:
class Leaf(object):
"""
A leaf falling in the woods.
"""
def __init__(self, color='green'):
self.color = color
默认属性值:
In [2]:
leaf1 = Leaf()
print leaf1.color
green
传入有参数的值:
In [3]:
leaf2 = Leaf('orange')
print leaf2.color
orange
回到森林的例子:
In [4]:
import numpy as np
class Forest(object):
""" Forest can grow trees which eventually die."""
def __init__(self):
self.trees = np.zeros((150,150), dtype=bool)
self.fires = np.zeros((150,150), dtype=bool)
我们在构造方法中定义了两个属性 trees
和 fires
:
In [5]:
forest = Forest()
forest.trees
Out[5]:
array([[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
...,
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False]], dtype=bool)
In [6]:
forest.fires
Out[6]:
array([[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
...,
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False]], dtype=bool)
修改属性的值:
In [7]:
forest.trees[0,0]=True
forest.trees
Out[7]:
array([[ True, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
...,
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False]], dtype=bool)
改变它的属性值不会影响其他对象的属性值:
In [8]:
forest2 = Forest()
forest2.trees
Out[8]:
array([[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
...,
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False],
[False, False, False, ..., False, False, False]], dtype=bool)
事实上,__new__()
才是真正产生新对象的方法,__init__()
只是对对象进行了初始化,所以:
leaf = Leaf()
相当于
my_new_leaf = Leaf.__new__(Leaf)
Leaf.__init__(my_new_leaf)
leaf = my_new_leaf
表示方法 __repr__()
和 __str__()
In [9]:
class Leaf(object):
"""
A leaf falling in the woods.
"""
def __init__(self, color='green'):
self.color = color
def __str__(self):
"This is the string that is printed."
return "A {} leaf".format(self.color)
def __repr__(self):
"This string recreates the object."
return "{}(color='{}')".format(self.__class__.__name__, self.color)
__str__()
是使用 print
函数显示的结果:
In [10]:
leaf = Leaf()
print leaf
A green leaf
__repr__()
返回的是不使用 print
方法的结果:
In [11]:
leaf
Out[11]:
Leaf(color='green')
回到森林的例子:
In [12]:
import numpy as np
class Forest(object):
""" Forest can grow trees which eventually die."""
def __init__(self, size=(150,150)):
self.size = size
self.trees = np.zeros(self.size, dtype=bool)
self.fires = np.zeros((self.size), dtype=bool)
def __repr__(self):
my_repr = "{}(size={})".format(self.__class__.__name__, self.size)
return my_repr
def __str__(self):
return self.__class__.__name__
In [13]:
forest = Forest()
__str__()
方法:
In [14]:
print forest
Forest
__repr__()
方法:
In [15]:
forest
Out[15]:
Forest(size=(150, 150))
__name__
和 __class__
为特殊的属性:
In [16]:
forest.__class__
Out[16]:
__main__.Forest
In [17]:
forest.__class__.__name__
Out[17]:
'Forest'
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