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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collections 模块:更多数据结构
In [1]:
import collections
计数器
可以使用 Counter(seq)
对序列中出现的元素个数进行统计。
例如,我们可以统计一段文本中出现的单词及其出现的次数:
In [2]:
from string import punctuation
sentence = "One, two, three, one, two, tree, I come from China."
words_count = collections.Counter(sentence.translate(None, punctuation).lower().split())
print words_count
Counter({'two': 2, 'one': 2, 'from': 1, 'i': 1, 'tree': 1, 'three': 1, 'china': 1, 'come': 1})
双端队列
双端队列支持从队头队尾出入队:
In [3]:
dq = collections.deque()
for i in xrange(10):
dq.append(i)
print dq
for i in xrange(10):
print dq.pop(),
print
for i in xrange(10):
dq.appendleft(i)
print dq
for i in xrange(10):
print dq.popleft(),
deque([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
deque([9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0])
9 8 7 6 5 4 3 2 1 0
与列表相比,双端队列在队头的操作更快:
In [4]:
lst = []
dq = collections.deque()
%timeit -n100 lst.insert(0, 10)
%timeit -n100 dq.appendleft(10)
100 loops, best of 3: 598 ns per loop
100 loops, best of 3: 291 ns per loop
有序字典
字典的 key
按顺序排列:
In [5]:
items = (
('A', 1),
('B', 2),
('C', 3)
)
regular_dict = dict(items)
ordered_dict = collections.OrderedDict(items)
print 'Regular Dict:'
for k, v in regular_dict.items():
print k, v
print 'Ordered Dict:'
for k, v in ordered_dict.items():
print k, v
Regular Dict:
A 1
C 3
B 2
Ordered Dict:
A 1
B 2
C 3
带默认值的字典
对于 Python
自带的词典 d
,当 key
不存在的时候,调用 d[key]
会报错,但是 defaultdict
可以为这样的 key
提供一个指定的默认值,我们只需要在定义时提供默认值的类型即可,如果 key
不存在返回指定类型的默认值:
In [6]:
dd = collections.defaultdict(list)
print dd["foo"]
dd = collections.defaultdict(int)
print dd["foo"]
dd = collections.defaultdict(float)
print dd["foo"]
[]
0
0.0
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