python用异常对象（exception object）来表示异常情况。遇到错误后，会引发异常。如果异常对象并未被处理或捕捉，程序就会用所谓的 回溯（Traceback， 一种错误信息）终止执行：
在断言一些代码块或者函数时会引发意料之中的异常或者其他失败的异常导致程序无法运行时，使用raises捕获匹配到的异常可以让代码继续运行。
错误代码后面的代码无论正确与否一旦出现异常，程序就会终止，这个时候就需要对这段可能会出错的代码进行异常处理，确保程序能正常运行。
异常处理是每个程序员在编写代码时都会遇到的重要概念。Python提供了强大而灵活的异常处理机制，允许开发者在面对错误情况时采取适当的措施，以确保程序的稳定性和可维护性。本文将深入探讨Python的异常处理，从基础概念到高级技巧，帮助你更好地理解和利用异常处理机制。
在Python中，int()可用来把实数转换为整数，或者把数字字符串按指定进制转换为十进制数，详见文末的相关阅读。 然而，下面的代码又应该如何解释呢？ >>> int('0x10', 36) 42804 按照传统意义的解释，0x开头表示十六进制，而试图把十六进制数看作36进制数并转换为十进制数，上面的代码应该出错，但是却又没有出错。把'0x10'当作36进制，那么x又表示什么呢？执行下面的代码试试： >>> import string >>> for ch in string.ascii_lowercase
比如 ['abc', 'def', 'ghi', 'abc'] 转换成 ['abc', '_1', 'ghi', '_3'] ， 消除关键词 def 和重复字段名 abc
程序与算法的区别：程序可以不满足算法的第四点性质即有限性。例如操作系统，是在无限循环中执行的程序。
> 异常是一个事件，该事件会在程序执行过程中发生，影响程序的正常执行。一般情况下，在Python无法正常处理程序时就会发生异常。异常是Python的对象，表示一个错误。当Python脚本发生异常时，我们需要捕获并处理异常，否则程序会终止执行。
按位异或（^）：存在两个二进制，当相应位置上的数字不相同，才取1，若相同，即为0。
完整内容已上传到github：https://github.com/ZingP/machine-learning/tree/master/linear_algebra
本节中，我们将更深入地学习 Python 对面向对象的支持，学习很多可以减少必须编写的代码的总量、拓展程序的威力与功能的技术。下面以一个简单的类开始：
使用单个下划线 _ 表示丢弃该变量，这是Python的一个惯例。单个下划线也是Python合法的标识符， 但是如果不是要丢弃一个变量，通常不要用单个下划线表示一个有意义的变量。可以理解为约定俗成。
斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13；特别指出：第0项是0，第1项是第一个1。从第三项开始，每一项都等于前两项之和。
本文主要记录在工作和学习中，做数据分析常用到的一些简单的工具函数和类。 #判断是否为浮点数 def is_float(n): try: float(n) except ValueError: return False else: return True # 判断是否为整数： def is_integer(n): try: float(n) except ValueError: ret
返回一个由 range(start, stop, step) 指定索引集的 slice 对象，代码可读性变好。
在Python中，try...except语句是一种用于捕获和处理异常的结构。当您编写代码时，可能会遇到各种错误和异常，例如输入无效数据、打开不存在的文件等。使用try...except语句可以使您的代码更健壮，可以在运行时捕获并处理这些异常，避免程序崩溃或产生不良影响。
通过某种方式（例如对元素进行编号）组织在一起的数据元素的集合，这些数据元素可以是数字或者字符，甚至可以是其它的数据结构。
以前直接plot()无法显示图像 必须调用 plt.show()，因此需引入%matplotlib inline,使plt.plot(a)直接显示图像 现在不需要这么麻烦
在Python中不同的异常可以用不同的类型（Python中统一了类与类型，类型即使类）去标识，不同的类对象标识不同的异常，一个异常标识一种错误。
while循环 #!/usr/bin/python #coding:utf-8 i=0 sum=0 while i<=99: i+=1 sum+=i print sum 先运算再求和
阅读别人的代码也是提高编程能力的一个有效方式。以下是整理的一些“常用”代码片段，分享给大家。
namedtuple是Python中存储数据类型，比较常见的数据类型还有有list和tuple数据类型。相比于list，tuple中的元素不可修改，在映射中可以当键使用。
变量是用来存储值的所在处，变量具有名字以及数据类型两种属性。数据类型决定了内容中不同类型的值的存储结构。变量名用来调用变量。
str的本质是Python模块__builtin__中的一个类，里面定义了很多的方法。
http://www.cnblogs.com/fnng/p/3518202.html
5-2 运算符 (a) 写一个函数，计算并返回两个数的乘积 (b) 写一段代码调用这个函数，并显示它的结果
在编程过程中为了增加友好性，在程序出现bug时一般不会将错误信息显示给用户，而是现实一个提示的页面，通俗来说就是不让用户看见大黄页！！！
由于公司的Execl版本（v2010）偏低，没有画箱线图的功能，故我用python写了一小段程序，可以用来画箱线图。绘图库使用的还是matplotlib。
异常的原因通常在程序本身之外。例如，不正确的输入、输入输出设备故障等。由于程序在遇到异常时会突然终止，因此可能会对系统资源(如文件)造成损害。因此，应该正确处理异常，以防止程序突然终止。
当你在使用机器学习或数据分析的过程中，碰到了类似于ValueError: y should be a 1d array, got an array of shape (110000, 3) instead.这样的错误信息时，一般是由于目标变量y的格式不正确引起的。在这篇文章中，我们将介绍这个错误的原因，并提供解决方法。
上一篇简单的介绍了Pytest的安装和运行，我们这篇将介绍Pytes的执行用例的方式和异常。
在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。在介绍这三个方法之前，首先创建几个不同维度的数组：
在实际应用中需要对路径或者曲线进行重采样，重采样的过程就是"曲线拟合->重采样曲线点"的过程。
像错误提示说的那样需要的是字节类型而不是字符串类型，需要注意一下的是bytes-like翻译为字节。
原本每个的标题都是原版中的英文，有些取名比较奇怪，不直观，我换成了可以描述主题的中文形式，有些是自己想的，不足之处请指正。另外一些 Python 中的彩蛋被我去掉了。
从以上代码可以看出，针对不同的错误类型我们可以进行不同的输出结果，在 Python 中常用的错误类型如下
“”“ watershed.py-分水岭算法 该模块实现了分水岭算法，可将像素分配到标记的盆地中。 该算法使用优先级队列来保存像素，优先级队列的度量标准是像素值，然后输入队列的时间-这将使关系更加紧密，有利于最接近的标记。 一些想法取自Soille，“使用数学形态从数字高程模型自动进行盆地划定”，信号处理20（1990）171-182。 该论文最重要的见解是，进入队列的时间解决了两个问题：应将像素分配给具有最大梯度的邻居，或者，如果没有梯度，则应将高原上的像素分配在相对侧的标记之间。 最初是CellProfiler的一部分，代码已获得GPL和BSD许可。 网址：http：//www.cellprofiler.org 版权所有（c）2003-2009麻省理工学院 版权所有（c）2009-2011 Broad Institute 版权所有。 原作者：Lee Kamentsky
assert_(val, msg='') Assert that works in release mode. assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to desired precision. The test is equivalent to abs(desired-actual) < 0.5 * 10**(-decimal) Given two objects (numbers or ndarrays), check that all elements of these objects are almost equal. An exception is raised at conflicting values. For ndarrays this delegates to assert_array_almost_equal Parameters ---------- actual : number or ndarray The object to check. desired : number or ndarray The expected object. decimal : integer (decimal=7) desired precision err_msg : string The error message to be printed in case of failure. verbose : bool If True, the conflicting values are appended to the error message. Raises ------ AssertionError If actual and desired are not equal up to specified precision. See Also -------- assert_array_almost_equal: compares array_like objects assert_equal: tests objects for equality Examples -------- >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334) >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334, decimal=10) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Items are not equal: ACTUAL: 2.3333333333333002 DESIRED: 2.3333333399999998 >>> npt.assert_almost_equal(np.array([1.0,2.3333333333333]), np.array([1.0,2.33333334]), decimal=9) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Arrays are not almost equal <BLANKLINE> (mismatch 50.0%) x: array([ 1. , 2.33333333]) y: array([ 1. , 2.33333334]) assert_approx_equal(actual, desired, significant=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to significant digits. Given two numbers, check that they are approximately equal. Approximately equal is defined as the number of significant digits that
使用list.sort()的方法排列，首先要保证用户输入的数字必须是整数，如果不是整数，则需要提示用户输入错误并重新输入。使用try函数，提示Valueerror的错误。
Help on class complex in module __builtin__:
1、ceil(x) 返回大于等于x的最小整数。 >>> math.ceil(3.2) 4.0 >>> math.ceil(3) 3.0 >>> math.ceil(-3.2) -3.0 2、floor(x) 返回小于等于x的最大整数。 >>> math.floor(3.2) 3.0 >>> math.floor(-3.2) -4.0 3、fabs(x) 返回x的绝对值。 >>> math.fabs(3) 3.0 >>> math.fabs(-3) 3.0 4、factorial(x) 返回x的阶乘，要求x必
函数可以有一些位置参数（positional）和一些关键字参数（keyword）。关键字参数通常用于指定默认值或可选参数。在上面的函数中，x和y是位置参数，而z则是关键字参数。
Help on built-in function abs in module __builtin__:
导读：函数是Python中最重要、最基础的代码组织和代码复用方式。根据经验，如果你需要多次重复相同或类似的代码，就非常值得写一个可复用的函数。通过给一组Python语句一个函数名，形成的函数可以帮助你的代码更加可读。
@property广泛应用在类的定义中，可以让调用者写出简短的代码，就可以重写属性的 get 和 set 方法，同时保证对参数进行必要的检查，这样，程序运行时就减少了出错的可能性。
Python中是有查找功能的，五种方式：in、not in、count、index，find 前两种方法是保留字，后两种方式是列表的方法。
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