开始更新numpy相关的文章，本文介绍numpy中的25个小案例，主要内容是如何利用numpy来生成向量（一维数组），矩阵和高维数组等
本文主要是对Python的数据结构进行了一个总结，常见的数据结构包含：列表list、元组tuple、字典dict和集合set。
Numpy Numpy是Python中用于科学计算的核心库。它提供了高性能的多维数组对象，以及相关工具。（本文文末的原文链接为numpy的官方文档） NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展。这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nested list structure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性
一、字典介绍 字典(dictionary)是除列表意外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合，字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于：字典当中的元素是通过键来存取的，而不是通过偏移存取。 1、字典的主要属性 *通过键而不是偏移量来读取 字典有时称为关联数组或者哈希表。它们通过键将一系列值联系起来，这样就可以使用键从字典中取出一项。如果列表一样可以使用索引操作从字典中获取内容。 *任意对象的无序集合 与列表不同，保存在字典中的项并没有特定的顺序。实际上，Python将各项从左到右随机排序，以便快速查找。键提供了字典中项的象征性位置（而非物理性的）。 *可变，异构，任意嵌套 与列表相似，字典可以在原处增长或是缩短（无需生成一份拷贝），可以包含任何类型的对象，支持任意深度的嵌套，可以包含列表和其他字典等。 *属于可变映射类型 通过给索引赋值，字典可以在原处修改。但不支持用于字符串和列表中的序列操作。因为字典是无序集合，根据固定顺序进行操作是行不通的（例如合并和分片操作）。字典是唯一内置的映射类型（键映射到值得对象）。 *对象引用表（哈希表） 如果说列表是支持位置读取对象的引用数组，那么字典就是支持键读取无序对象的引用表。从本质上讲，字典是作为哈希表（支持快速检索的数据结构）来实现的。一开始很小，并根据要求而增长。此外，Python采用最优化的哈希算法来寻找键，因此搜索是很快速的。和列表一样字典存储的是对象引用。 2、常见的字典操作 可以查看库手册或者运行dir(dict)或者help(dict),类型名为dict。当写成常量表达式时，字典以一系列"键:值（key:value)”对形式写出的，用逗号隔开，用大括号括起来。可以和列表和元组嵌套 操作 解释 D1={} 空字典 D={'one':1} 增加数据 D1[key]='class' 增加数据：已经存在就是修改，没有存在就是增加数据 D2={'name':'diege','age':18} 两项目字典 D3={'name':{'first':'diege','last':'wang'},'age':18} 嵌套 D2['name'] 以键进行索引计算 D3['name']['last'] 字典嵌套字典的键索引 D['three'][0] 字典嵌套列表的键索引 D['six'][1] 字典嵌套元组的键索引 D2.has_key('name') 方法：判断字典是否有name键 D2.keys() 方法：键列表 list(D) 获取D这个字典的的KEY的 MS按字典顺序排序成一个列表 D2.values() 方法：值列表 'name' in D2 方法：成员测试：注意使用key来测试 D2.copy() 方法：拷贝 D2.get(key,deault) 方法：默认 如果key存在就返回key的value,如果不存在就设置key的value为default。但是没有改变原对象的数据 D2.update(D1) 方法：合并。D1合并到D2,D1没有变化，D2变化。注意和字符串，列表好的合并操作”+“不同 D2.pop('age') 方法：删除 根据key删除,并返回删除的value len(D2) 方法：求长（存储元素的数目) D1[key]='class' 方法：增加：已经存在的数据就是修改，没有存在就是增加数据 D4=dict(name='diege',age=18) 其他构造技术 D5=dict.fromkeys(['a','b']) 其他构造技术 dict.fromkeys 可以从一个列表读取字典的key 值默认为空，可指定初始值.两个参数一个是KEY列表，一个初始值 >>> D4 {'a': None, 'b': None} >>> D5=dict.fromkeys(['a
2、掌握字符串的输入和输出，会使用切片的方式访问字符串中的值，掌握常见的字符串的内建函数。
假设我们取了 n x n 矩阵。我们现在将使用下面提到的方法以蛇形模式打印输入矩阵。
Python中列表是可变的，这是它区别于字符串和元组的最重要的特点，一句话概括即：列表可以修改，而字符串和元组不能。 以下是 Python 中列表
NumPy 由 Travis Oliphant 于 2005 年创建。它是一个开源项目，您可以自由使用它。
Python对象类型 说明：python程序可以分解成模块，语句，表达式以及对象。 1)、程序由模块构成 2)、模块包含语句 3)、语句包含表达式 4)、表达式建立并处理对象 一、使用内置类型 除非有内置类型无法提供的特殊对象需要处理，最好总是使用内置对象而不是使用自己的实现。 二、python的核心数据类型 对象类型 例子 常量/创建 数字 1234,3.1414,999L,3+4j,Decimal 字符串 'diege',"diege's" 列表 [1,[2,'three'],4] 字典 {'food':'spam','taste':'yum'} 元组(序列） （1，‘span',4,'u') 文件 myfile=open('eggs'.'r') 其他类型 集合，类型，None,布尔型 还有模式对象，套接字对象等等。。其他的类型的对象都是通过导入或者使用模块来建立的。 由字符组成的字符串，由任意类型的元素组成的列表。这两种类型的不同之处在于，列表中的元素能够被修改，而字符串中的字符则不能被修改。换句话说，字符串的值是固定的，列表的值是可变的。元组的数据类型,它和列表比较相近，只是它的元素的值是固定的。列表和字典都可以嵌套，可以随需求扩展和删减。并能包含任意类型的对象。 Python中没有类型声明，运行的表达式，决定了建立和使用对象的类型。同等重要的是，一旦创建了一个对象。它就和操作结合绑定了--只可以对字符串进行字符串相关操作。对列表进行相关操作。Python是动态类型（它自动地跟踪你的类型而不是要求声明代码），但是它也是强类型语言（只能对一个对象性有效操作）. 三、数字 整数，浮点，长整型等 支持一般的数学运算：+，- * % **(乘方） 5L,当需要有额外的精度时，自动将整型变化提升为长整型。 除表达式，python还有一些常用的数学模块和随机数模块 >>>import math >>> dir(math) >>> math.log(1) 0.0 >>> import random >>> dir(random) 四、字符串 1、是一个个单个字符的字符串的序列。 >>> s[1] 'i 第一个字符的序列是0 >>> s[0] 'd 通过字符找到索引编号 >>> S.index('a') 0 除了简单的从位置进行索引，序列也支持一种所谓分片的操作。 >>> s='diege' >>> s[1:3] 'ie'包括左边的位置不包括右边的位置 >>> s[:3] 'die' 开头到第三个（不包括第3个） >>> s[3:] 'ge' 第三个到最后（包括第3个） >>> s[:] 'diege' 所有 >>> s[-1] 'e' 倒数第1个 2、序列可以通过len()函数获取长度 >>> s='diege' >>> len(s) 5 可以根据序列定位字符串里的字符,序列从0开始 >>> s[0] 'd 可以使用反向索引 >>> s[-1] 'e' >>> s[len(s)-1] 'e'
字典是 Python 中最灵活的内置数据结构类型之一，它可以取代许多数据结构和搜索算法，而这些在别的语言中你可能需要手动来实现。
解析（Comprehension，或翻译为“推导”）是一种典型的 Python 语法，可以在列表、字典、元组、集合上使用（注意，Python 2 只有列表解析），解析式可以针对任何可迭代对象，通过一行代码，完成循环语句中多行代码的任务。
Python 1.列表（list） list1 = [i for i in range(10)] list1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 特点：可遍历，可索引，可切片 列表的遍历： 方式1： for i in range(len(list1)): print(list1[i]) 方式2： list1 = [i+1 for i in range(10)] for i,j in enumerate(list1): print(i,j) 0 1 1 2 2 3
列 表 列表在python里是有序集合对象类型。 列表里的对象可以是任何对象：数字，字符串，列表或者字典，元组。与字符串不同，列表是可变对象，支持原处修改的操作 python的列表是：
数组（Array）是一种用于存储多个相同类型的元素的数据结构。它可以被看作是一个容器，其中的元素按照一定的顺序排列，并且可以通过索引访问。数组的长度是固定的，一旦定义后，就不能再改变。
在Andrew Ng的<< Machine Learning >>课程中，多次强调了使用向量化的形式进行编码，在深度学习课程中，甚至给出了编程原则：尽可能避免使用for循环而采用向量化形式。该课程采用的是matlab/octave语言，所擅长的方向正是数值计算，语言本身内置了对矩阵/向量的支持，比如：
NumPy is a Python module designed for scientific computation. NumPy是为科学计算而设计的Python模块。 NumPy has several very useful features. NumPy有几个非常有用的特性。 Here are some examples. 这里有一些例子。 NumPy arrays are n-dimensional array objects and they are a core component of scientific and numerical computation in Python. NumPy数组是n维数组对象，是Python中科学和数值计算的核心组件。 NumPy also provides tools for integrating your code with existing C,C++, and Fortran code. NUMPY还提供了将代码与现有C、C++和FORTRAN代码集成的工具。 NumPy also provides many useful tools to help you perform linear algebra, generate random numbers, and much, much more. NumPy还提供了许多有用的工具来帮助您执行线性代数、生成随机数等等。 You can learn more about NumPy from the website numpy.org. 您可以从网站NumPy.org了解更多关于NumPy的信息。 NumPy arrays are an additional data type provided by NumPy,and they are used for representing vectors and matrices. NumPy数组是NumPy提供的附加数据类型，用于表示向量和矩阵。 Unlike dynamically growing Python lists, NumPy arrays have a size that is fixed when they are constructed. 与动态增长的Python列表不同，NumPy数组的大小在构造时是固定的。 Elements of NumPy arrays are also all of the same data type leading to more efficient and simpler code than using Python’s standard data types. NumPy数组的元素也都是相同的数据类型，这使得代码比使用Python的标准数据类型更高效、更简单。 By default, the elements are floating point numbers. 默认情况下，元素是浮点数。 Let’s start by constructing an empty vector and an empty matrix. 让我们先构造一个空向量和一个空矩阵。 By the way, don’t worry if you’re not that familiar with matrices. 顺便说一句，如果你对矩阵不太熟悉，别担心。 You can just think of them as two-dimensional tables. 你可以把它们想象成二维表格。 We will always use the following way to import NumPy into Python– import numpy as np. 我们将始终使用以下方法将NumPy导入Python——将NumPy作为np导入。 This is the import we will always use. 这是我们将始终使用的导入。 We’re first going to define our first zero vector using the numpy np.zeros function. 我们首先要用numpy np.zeros函数定义我们的第一个零向量。 In this case, if we would like to have five elements in the vector,we can just type np.zeros and place the number 5 inside the parentheses. 在这种情况下，如果我们想在向量中有五个元素，我们可以只键入np.zero并将数字5放在括号内。 We can defin
作者是一名在读的大二学生，在我看来，是一个非常励志的小伙子，虽然他总觉得自己并不是读的名校，有点小小的不自信，但我相信这么早就意识到学习重要性的小伙子未来可期。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
元组在Python里的特点： • 任意对象的有序组合 • 通过偏移取数据 • 属于不可变序列类型 • 固定长度，异构，任意嵌套 • 对象引用的数组
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
NumPy 是一个为 Python 提供高性能向量、矩阵和高维数据结构的科学计算库。它通过 C 和 Fortran 实现，因此用向量和矩阵建立方程并实现数值计算有非常好的性能。NumPy 基本上是所有使用 Python 进行数值计算的框架和包的基础，例如 TensorFlow 和 PyTorch，构建机器学习模型最基础的内容就是学会使用 NumPy 搭建计算过程。
导读 Python特色数据类型（元组）（上） 元组(tuple) 元组是Python的另一种特色的数据类型 元组和列表是相似的 可以存储不同类型的数据 但是！划重点：元组是不可改变的，创建后就不能做任
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
列表是Python中非常常见的数据结构，在基础课中也占了不小的篇幅。今天的推送就列表相关的内容再整理。
Python虽然是一门比较好入门的语言，相较于其他语言来说是一门比较简单的语言。不过有一个很重要的问题就是，即使Python 语言的很多方法不用手打都已经被封装，可以Python初学者还是要学习很多东西。下面我结合了一些经常用到的NumPy基础知识送给大家。
https://www.cnblogs.com/liulinghua90/p/9935642.html
因为这几天做模糊数学和用 Python OpenCV2 都涉及到 NumPy ndarray，搜到的东西都没有写一些自己想要的。于是干脆自己写一篇，方便以后查阅。
1.np的重要属性2.创建数组3.打印数组4.索引与切片5.数组相关操作6.ufunc运算7.函数库
在对Python中的闭包进行简单分析之前，我们先了解一下Python中的作用域规则。关于Python中作用域的详细知识，有很多的博文都进行了介绍。这里我们先从一个简单的例子入手。 Python中的作用域 假设在交互式命令行中定义如下的函数： >>> a = 1 >>> def foo(): b = 2 c = 3 print "locals: %s" % locals() return "result: %d" % (a + b +c) 上述代码先给a赋值1，紧接着定义了一个函数：foo()。在函
在用Python进行矩阵运算（尤其是大型矩阵运算）的时候，最忌讳的是写循环，循环的执行效率极其的低，想要提高计算效率，有很多方法可以尝试，今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下，召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。 NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。
例：d2=dict（name="jerry",age="45",gender="m"）
Numpy：提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于多维数组（矩阵）处理的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。
列表推导式提供了一个更简单的创建列表的方法。常见的用法是把某种操作应用于序列或可迭代对象的每个元素上，然后使用其结果来创建列表，或者通过满足某些特定条件元素来创建子序列。
【一】tensorflow安装、常用python镜像源、tensorflow 深度学习强化学习教学
在本系列的最后几篇文章中，我们已经开始构建CNN，我们做了一些工作来理解我们在网络构造函数中定义的层。
我们之所以能通过 for 方法如此轻松的打印这些内容，从本质上说是因为列表元组等这些东西是一个可迭代对象。而 for 方法则可以调用迭代器对象的方法来实现对整个迭代对象的遍历。for 驱动可迭代对象调用 iter()返回了一个有next()方法的迭代器对象(可以通过 next（）访问），该方法可以逐一访问对象中的所有元素。
np.array(collection)，collection为序列型对象(list)，嵌套序列 (list of list)
变量存储在内存中的值。这就意味着在创建变量时会在内存中开辟一个空间。基于变量的数据类型，解释器会分配指定内存，并决定什么数据可以被存储在内存中。 因此，变量可以指定不同的数据类型，这些变量可以存储整数，小数或字符.
不管是做科学计算还是编写应用程序，都需要使用到一些基本的数据结构，比如列表，元组，字典等。
在使用的时候，需要我们注意的是python中的一切变量都是引用赋值的，除非你显示进行复制操作。变量本身没有数据类型，有数据类型的是对象。变量就是一个void *类型的指针。
📝前言： 上一篇文章python基础——列表讲解了关于列表的先关知识，还介绍了很多列表的常见操作方法，这篇文章我们就基于上篇文章带大家认识的有关序列的知识，继续讲解python中另一种常见的数据容器——元组： 1，元组的特点 2，元组的定义 3，元组的常见操作方法
1.4 元组里面可以包含各种类型的数据：整数 浮点数 字符串 布尔值(True False) 元组 等
numpy(Numerical Python)是一个开源的Python数据科学计算库，支持对N维数组和矩阵的操作，用于快速处理任意维度的数组。
在阅读这个教程之前，你多少需要知道点python。如果你想重新回忆下，请看看Python Tutorial.
参考链接： Python中的numpy.apply_along_axis 转：http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201?utm_sour
Python 中，一切皆对象（object）。数字、字符串、函数，以及我们会在本章中见到的其他所有东西，它们都是对象。
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/78574306
假设你希望学习Python这门语言，却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间，因此只会包含一些基本概念。很显然，如果你希望真正学好一门语言，你还是需要亲自动手实践的。在此，我会假定你已经有了一定的编程基础，因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容。本文将高亮显示重要的关键字，以便你可以很容易看到它们。另外需要注意的是，由于本教程篇幅有限，有很多内容我会直接使用代码来说明加以少许注释。
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