python是动态语言,不需要预先声明变量的类型,变量的类型和值在赋值的那一刻被初始化
元组(元组)跟列表(名单)非常相似,二者之间的差异就是元组不可改变,列表是可以改变的。
具体在 Python 中,数据几乎被都被表示为 NumPy 数组。
Python数据类型主要包括数字,字符串,列表,元组和字典。字符串,列表,元组和字典都是序列,序列最主要两个特点是索引操作和切片操作,索引操作让我们从序列中抓取一个特定项目,切片操作让我们能够获取序列的一个切片,即一部分序列。
元组 (Tuple) 是一个有序、不可变的数据类型,与列表很相似,但元组中的元素不允许被修改,因此元组也被称作只读列表
1 知识大纲 列表的初识 列表的索引切片 列表的增删改查 列表的嵌套 元组的初识(了解) 元组的简单应用(了解) range 2 主要内容 1.列表的初识 why: 字符串: 存储少量的数据。字符串只能存储少量的数据,对于大量的数据用字符串操作不方便也不易存储。 字符串:无论切片还是对其进行任何操作,获取的内容全都是str类型。字符串存储的数据类型太单一,只能是字符串类型。 what:list 容器类数据类型:能承载多种数据类型。它可以存储大量的数据。列表list就属于容器类的数据类型。 列表
元组(tuple)是一种静态的(immutable)或者说是不可变(unchangeable)的数据结构,里面的元素按照一定的顺序排列。它是静态的,所以元组里的元素不能被修改。
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。
cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量,返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表,它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外,主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用,而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起,创建一个图形流,该流重复body,直到cond返回false。为了保证正确性,tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状,它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容,则会引发错误。例如,[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用,而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定),假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量,如果形状在迭代之间发生变化,则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:
字典是python中的唯一的映射类型(哈希表) 字典对象是可变的,但是字典的键必须使用不可变对象,键值创建可以是字符串和元组,但是不能是列表,因为列表是可变的 ,一个字典中可以使用不同类型的键值,字典中的key是唯一的。
在开始认真编写程序之前,您需要理解的另一个主题是列表数据类型及其表亲元组。列表和元组可以包含多个值,这使得编写处理大量数据的程序更加容易。由于列表本身可以包含其他列表,您可以使用它们将数据组织成层次结构。
在前面介绍的python数据类型:列表list,我们发现list是可以进行修改的。但是有时候,我们需要创建一系列不可修改的元素,此时Python中另一种有序的数据类型-元组tuple就可以满足这种需求。
切片是 python 中截取列表、元组或字符串中部分元素的快捷方法,使用 [] 来实现。
昨晚见到大神 Aurélien Géron 真人讲 Tensorflow 2.0 的 autograph,会后和他聊天得知他已经搬到新加坡了,而且在这边也有一个 AI consulting 的初创公司。大神非常谦逊,讲东西一针见血,现在在忙于他的经典书《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》的第二版,里面加了很多 Tensorflow 2.0 的新东西。他的书和 youtube 上的几个视屏都是精品,我自认为写的最好的文章「胶囊网络」是受他的那个 capsule network 的视屏的启发而作。
微信公众号终于可以插代码了,Python 可以走一波了。首先我承认不是硬核搞 IT 的,太高级的玩法也玩不来,讲讲下面基本的还可以,之后带点机器学习、金融工程和量化投资的实例也是可以。
#Python逻辑运算:和,或,非 #Python中没有&&,|| !!短路逻辑运算符替代用和,或,不分别替代 打印(“ ===============================逻辑运算符============ =================== ) a = 1 ; b = 2 ; 打印(“ a =” ,a) 打印(“ b =” ,b) 打印(“ a和b:” ,a 和 b) 打印(“ b和a:” ,b 和 a) 打印(“ a或b:” ,a 或 b) 打印(“ b或a
参考链接: Python中的numpy.apply_along_axis 转:http://blog.csdn.net/lsjseu/article/details/20359201?utm_sour
转自 http://blog.chinaunix.net/uid-21633169-id-4408596.html
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.
NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank)。
文章目录 1、公共方法 2、公共函数 3、推导式 4、函数介绍 5、函数参数 6、函数返回值 7、函数的嵌套 8、局部变量和全局变量 9、gloal 10、函数参数进阶 1、公共方法 + 加法运算适用于所有的基础数据类型(int float bool) 加法运算所有两侧要是同种数据类型 加法运算再容器类型中是拼接的意思,不是相加计算值 # +法运算,都可以用于哪些数据类型之间 # int float bool 肯定可以用于加法运算,不再赘述 print(1 + 12.3) # 13.3 # st
列表和元组在基础篇已经好好的研究了基础用法,你应该保留一个基本印象就是列表和元组,就是一个可以放置任意数据类型的有序集合,或者当成一个容器也可以。
结果说明: 缩进的都属于for循环 an相当于计数器变量作索引的a[i]。
对于任何一种计算机语言,我觉得最重要的就是「数据类型」「条件语句 & 迭代循环」和「函数」,这三方面一定要打牢基础。此外 Python 非常简洁,一行代码 (one-liner) 就能做很多事情,很多时候都用了各种「解析式」,比如列表、字典和集合解析式。
让我们用美味的辣条来表示我们的数剧 装辣条的袋子表示: 列表/元组~ 列表和元组,大部分功能差不多! 但是有一个功能有非常明显的区别: 列表: 可变 创建好之后, 随时能改--->相当于散装辣条 想来几根就几根,很容易,可以随时改 元组: 不可变 创建好之后, 改不了.要想改,只能丢弃旧的,搞过新的~ --->相当于包装辣条 想再多来几根, 不容易 ,但是可以换一个大包的~
内建函数名 (表达形式) 主要作用 备注 abs(x) 返回一个X值得绝对值(x=int/float/复数) all(iterable) 如果 iterable 的所有元素均为 True(或 iterable 为空),则返回 True any(iterable) 如果iterable中有任何一个元素为True,则返回True。如果iterable为空,则返回False ascii(object)
Python中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。
####访问list 1.列表是有序的数据集,通过列表名[索引]的方式访问列表中的元素 2.索引编号 3.从左向右依次为0,1,2,3,…,n – 1 4.从右向左一次为-1,-2,-3,…,-n 5.访问元素的索引必须存在,否则报错 6.元素修改 7.通过直接给 列表名[索引] 修改对应索引位置的值 8.修改元素的索引必须存在,否则报错 9.删除 del
在上一篇文章中,我们介绍了 Python 的异常和文件,现在我们介绍 Python 中的数据类型。
5、分别统计列表 [True,False,0,1,2] 中 True,False,0,1,2的元素个数,发现了什么?
Python的基本数据类型有整数,浮点数,布尔,字符串,它们是最基本的数据。在实际编程中,我们要经常组织由很多基本数据组成的集合,这些集合的不同组织方式就是:数据结构,今天讲的是数据结构中的Python list(列表)。数据结构就是一些数据组合得到的“复合”数据类型。
Python中一切皆对象,python程序中保存的所有数据都是围绕对象这个概念展开的;所有的对象都是由类实例化而来的,只不过这些类有些是python内置的类;例如,整数和浮点数,字符串都是由python内置的类实例化而来的。除此之外用户还可以自定义类型,就是类。
Python 解释器内置了许多函数和类型,列表如下(按字母排序)(省略了几个我没用过或者不常用的)。
Numpy是python的一个三方库,主要是用于计算的,数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。
简单地对Python有了一定的了解之后,我们开始正式学习Python。 Python的核心数据类型见下表。
本章节将详细介绍一些您已经了解的内容,并添加了一些新内容。 5.1. 列表的更多特性 列表数据类型还有很多的方法。这里是列表对象方法的清单:
用切边可以选取大多数序列类型的一部分,切片的基本形式是在方括号中使用start:stop:
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15073168.html
在Python中,数据几乎被普遍表示为NumPy数组。
继上篇文章比较了PHP与Python语法之后,这周又学习了Python数据类型,准备从通过这篇文章给自己进行一些总结,也给其他读者一些参考。
print arr.remove('a') #按值删除元素,并返回该元素的值。注意:只删除第一次匹配的元素
上一节中,主要介绍了python的变量和python的基本类型。那么本节将首先介绍序列的基本操作,然后具体python的列表和元组。
Python 的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号,列表使用方括号。
python 列表 * 的坑 board = [['_'] * 3 for i in range(3)] board Out[46]: [['_', '_', '_'], ['_', '_', '_'], ['_', '_', '_']] In [47]: board board[1][2] = 'X' board Out[47]: [['_', '_', '_'], ['_', '_', 'X'], ['_', '_', '_']] 这个相当于 board = [] for i in range(3):
今天开始来写Python基础方面(基础中附带进阶知识)的知识,虽说是基础,但是很多小伙伴可能也不能完全熟练掌握这些知识点。今天我们来讲的是python中的列表和元组。
1.NoneType: The Null object--空对象 2.Numerics(数值): int-整数, long-长整数, float-浮点数, complex-复数, and bool--布尔值 (The subclass of int with True or False value) 3.Sequences(序列): str-字符串, list-列表, tuple-元组, and range-范围 4.Mappings(映射): dict-字典 5.Sets(集合): set-可变集合 and frozenset-不可变集合
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