列表解析 squares = []for i in range(1,11): square = i**2 squares.append(square)print squares ########## sa = [value**2 for value in range(1,11)]print sa#这两段代码的结果一样 #列表复制wa = ['jacl','tom','mary']wb = wa[:]print wa ##['jacl','tom','mary']wc = wa[1:2]print…

该一系列python学习笔记都是根据<Python基础教程(第3版)>内容所记录整理的 1.通用的序列操作 有几种操作适用于所有序列,包括索引.切片.相加.相乘和成员资格检查.另外,Python还提供了一些内置函数,可用于确定序列的长度以及找出序列中最大和最小的元素. 1.1 索引 序列中的所有元素都有编号——从0开始递增,通常我们称这些编号为下标,即为索引(indexing).你可以像下面这样使用编号来访问各个元素: str1 = ['java','c++','C','C#','python…

Python学习笔记(二)--列表 Python中的列表可以存放任何数据类型 >>> list1 = ['Hello','this','is','GUN',123,['I','Love','FishC']] >>> list1 ['Hello', 'this', 'is', 'GUN', 123, ['I', 'Love', 'FishC']] 1. 向列表中增加元素 1.1 append(key) >>> list1.append(1) >&g…

python列表操作——增 append:追加一条数据到列表的最后 name = ["Zhangsan","XiongDa","Lisi"] name.append("wangwu") print name 输出结果: ['Zhangsan', 'XiongDa', 'Lisi', 'wangwu'] Normal 0 7.8 磅 0 2 false false false EN-US ZH-CN X-NONE Microso…

python不需要声明类型信息,因为Python的变量标识符没有类型. 在Python中创建一个列表时,解释器会在内存中创建一个类似数组的数据结构类存储数据,数据项自下而上堆放(形成一个堆栈).索引从0开始. 使用中括号记法访问列表数据,如movies[1]. 列表使用: cast=["Cleese","Palin","Jones","","Idle"] print(cast)   ##打印整个列表 pri…

列表基本操作 列表(list)定义  列表是Python中的一种对象类型,也是一种序列 对象类型:list 表示方法:[ ] python 列表中的元素可以是任何类型的对象 >>> [] #方括号也是一个列表 [] >>> type([]) <type 'list'> >>> a =[] >>> bool(a) #用bool()检验这个列表是否为空,为空返回false ,空只是代表列表中没有对象 False >>…

本节内容 列表.元组操作 字符串操作 字典操作 集合操作 文件操作 字符编码与转码 1.列表和元组的操作 列表是我们以后最长用的数据类型之一,通过列表可以最方便的对数据实现最方便的存储.修改等操作 定义列表 names = ['ljwang','lykang','wangwu'] 通过下标访问列表中的元素,下标从零开始计数 >>> names[0] 'ljwang' >>> names[1] 'lykang' >>> names[2] 'wangwu'…

个人总结: import module,module就是文件名,导入那个python文件 import package,package就是一个文件夹,导入的文件夹下有一个__init__.py的文件, __init__.py可以有两种形式, 一种是直接import多个模块,例如 import fibo import abc 另外一种是 __all__ = ["A","B"] python学习笔记之module && package python的mo…

python学习笔记(六) 文件夹遍历 1.递归遍历 import os allfile = [] def dirList(path): filelist = os.listdir(path) for filename in filelist: filepath=os.path.join(path,filename) if(os.path.isdir(filepath)): dirList(filepath) allfile.append(filepath) return allfile pri…

经过这几天的折腾,经历了Django的各种报错,翻译的内容虽然不错,但是与实际的版本有差别,会出现各种奇葩的错误.现在终于找到了解决方法:查看英文原版内容:http://djangobook.com/ 加入你使用的是CentOS系统或者Mac,默认版本是2.X,请及时更新版本到3.X 书中是这么说的: You can see that, and Python to be installed. If your system . 对于没有经验的人来说,使用python2.7 ,这是一个陷阱! Dan…

python自学笔记 python自学笔记 1.输出 2.输入 3.零碎 4.数据结构 4.1 list 类比于java中的数组 4.2 tuple 元祖 5.条件判断和循环 5.1 条件判断 5.2 循环 6.使用dict和set 6.1 dict 6.2 set 7.函数的使用 7.1函数返回多个值,同时接受多个值 7.2函数参数的默认值 7.3可变参数的函数 7.4可变个数带参数名的入参 7.5参数类型组合 8.关于函数递归 9.python的高级特性 9.1切片 9.2遍历 9.3列表生…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

python学习笔记(五岁以下儿童) 深拷贝-浅拷贝 浅拷贝就是对引用的拷贝(仅仅拷贝父对象) 深拷贝就是对对象的资源拷贝 普通的复制,仅仅是添加了一个指向同一个地址空间的"标签",东西都是一样的.改变或者添加,复制出来的变量也会改变 样例: >>> a=[1,2,3] >>> b=a >>> a [1, 2, 3] >>> b [1, 2, 3] >>> a[1]=0 >>>…

Python初识与简介[开篇] Python学习笔记——基础篇[第一周]——变量与赋值.用户交互.条件判断.循环控制.数据类型.文本操作 Python学习笔记——基础篇[第二周]——解释器.字符串.列表.字典.主文件判断.对象 Python学习笔记——基础篇1[第三周]——set集合 Python学习笔记——基础篇2[第三周]——计数器.有序字典.元组.单(双)向队列.深浅拷贝.函数.装饰器 Python学习笔记——基础篇[第四周]——迭代器&生成器.装饰器.递归.算法.正则表达式 Python…

在上篇[Python学习笔记之一]Python关键字及其总结中我提到了yield,本篇文章我将会重点说明yield的用法 在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor). 一.迭代器(iterator) 在Python中,for循环可以用于Python中的任何类型,包括列表.元祖等等,实际上,for循环可用于任何“可迭代对象”,这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象,Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前…

Python学习笔记(十三): 模块 包 if name == main 软件目录结构规范 作业-ATM+购物商城程序 1. 模块 1. 模块导入方法 import 语句 import module1[, module2[,... moduleN] # 当我们使用import语句的时候,Python解释器通过自己的搜索路径(存在sys.path里)进行搜索 from-import 语句 from modname import name1[, name2[, ... nameN]] # 这个声明不…

Python学习笔记(十一): 生成器,迭代器回顾 模块 作业-计算器 1. 生成器,迭代器回顾 1. 列表生成式:[x for x in range(10)] 2. 生成器 (generator object) 2. 模块 1. OS模块-和操作系统进行交互的模块 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname") 改变当前脚本工作目录:相当于shell下cd os.curdir 返回当前目录: ('.') os.p…

Python学习笔记(十): 装饰器的应用 列表生成式 生成器 迭代器 模块:time,random 1. 装饰器的应用-登陆练习 login_status = False # 定义登陆状态 def type(auth_type): # 装饰器传参函数 def login(fucn): # 装饰器函数 def inner(): # 附加功能 global login_status # 将登陆状态变量变为全局变量 if login_status == False: if auth_type ==…

[python学习笔记]6.抽象 创建函数: 使用def语句定义函数,不用声明参数类型,和返回值类型 def function_name(param1, param2): 'this is document' pass # fuction body return value # 可选 函数体的第一行字符串被用作文档字符串 callable(func): 用来判读func是否可以调用 help函数用来返回相关函数的文档 函数名可以作为变量赋值一个变量 位置参数:函数调用期间,参数按照参数列表中的顺…

[python学习笔记]4.字典:当索引不好用时 字典是python中唯一内建的map类型 创建: key可以为任何不可改变的类型,包括内置类型,或者元组,字符串 通过大括号: phonebook={'alice': '2341', 'beth':'9102'} 通过dict函数 键值对列表做参数 >>> items=[("name", "Gumby"), ("age", 42)] >>> dict(items…

[python学习笔记]3.字符串使用 字符串是一种序列,素有标准的序列操作对字符串用样适用,字符串是不可以改变 格式化操作符,%,左侧是格式化字符串,右侧是被格式的值,可以是一个值.元组.字典 数值 可以被%s 格式化位对应的字符串 如果,%右侧位元组的话,左侧必须是一一对应的转换说明符 >>> import math >>> print "%s %s %s" % ("hello", "world", mat…

Python学习笔记,day5 一.time & datetime模块 import本质为将要导入的模块,先解释一遍 #_*_coding:utf-8_*_ __author__ = 'Alex Li' import time # print(time.clock()) #返回处理器时间,3.3开始已废弃 , 改成了time.process_time()测量处理器运算时间,不包括sleep时间,不稳定,mac上测不出来 # print(time.altzone) #返回与utc时间的时间差,以秒…

总结 机器学习(machine learning)是人工智能的一个特殊子领域,其目标是仅靠观察训练数据来自动开发程序［即模型(model)］.将数据转换为程序的这个过程叫作学习(learning) 深度学习(deep learning)是机器学习的众多分支之一,它的模型是一长串几何函数,一个接一个地作用在数据上.这些运算被组织成模块,叫作层(layer).深度学习模型通常都是层的堆叠,或者更通俗地说,是层组成的图.这些层由权重(weight)来参数化,权重是在训练过程中需要学习的参数.模型的知识…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

神经网络模型的优化 使用 Keras 回调函数 使用 model.fit()或 model.fit_generator() 在一个大型数据集上启动数十轮的训练,有点类似于扔一架纸飞机,一开始给它一点推力,之后你便再也无法控制其飞行轨迹或着陆点.如果想要避免不好的结果(并避免浪费纸飞机),更聪明的做法是不用纸飞机,而是用一架无人机,它可以感知其环境,将数据发回给操纵者,并且能够基于当前状态自主航行.下面要介绍的技术,可以让model.fit() 的调用从纸飞机变为智能的自主无人机,可以自我反省并动…

Keras 函数式编程 利用 Keras 函数式 API,你可以构建类图(graph-like)模型.在不同的输入之间共享某一层,并且还可以像使用 Python 函数一样使用 Keras 模型.Keras 回调函数和 TensorBoard 基于浏览器的可视化工具,让你可以在训练过程中监控模型 对于多输入模型.多输出模型和类图模型,只用 Keras 中的 Sequential模型类是无法实现的.这时可以使用另一种更加通用.更加灵活的使用 Keras 的方式,就是函数式API(functional…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…

本节讲卷积神经网络的可视化 三种方法 可视化卷积神经网络的中间输出(中间激活) 有助于理解卷积神经网络连续的层如何对输入进行变换,也有助于初步了解卷积神经网络每个过滤器的含义 可视化卷积神经网络的过滤器 有助于精确理解卷积神经网络中每个过滤器容易接受的视觉模式或视觉概念 可视化图像中类激活的热力图 有助于理解图像的哪个部分被识别为属于某个类别,从而可以定位图像中的物体 可视化中间激活 是指对于给定输入,展示网络中各个卷积层和池化层输出的特征图,这让我们可以看到输入如何被分解为网络学到的不同过滤器…

深度学习基础 Python 的 Keras 库来学习手写数字分类,将手写数字的灰度图像(28 像素 ×28 像素)划分到 10 个类别 中(0~9) 神经网络的核心组件是层(layer),它是一种数据处理模块,它从输入数据中提取表示,紧接着的一个例子中,将含有两个Dense 层,它们是密集连接(也叫全连接)的神经层,最后是一个10路的softmax层,它将返回一个由 10 个概率值(总和为 1)组成的数组.每个概率值表示当前数字图像属于 10 个数字类别中某一个的概率 损失函数(loss fun…