我是靠谱客的博主 坚强黄蜂，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Python基础（入门）一、深度学习框架二、GitHub三、pyhton四、Numpy基础五、Matplotlib相关参考，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
Python基础（入门）
- 一、深度学习框架
- 二、GitHub
- 三、pyhton
- 1、字符型
- 2、布尔值
- 3、容器
- 列表
- 集合
- 字典
- 元组
- 4、函数
- 5、类
- 四、Numpy基础
- 1、数组
- 2、数组索引
- 3、数学计算
- 五、Matplotlib
- 相关参考
一、深度学习框架
二、GitHub
如何使用GitHub?
三、pyhton
1、字符型
'''字符型'''
# 字符串是以''或者""括起来的任意文本
s = 'abc'
print(s)
print(len(s))
# 表示是一个转义字符
print('I'm "OK"')
a = 'hello'
b = 'world'
c = a+' like '+b
print(c)
d = 'a:{},b:{}'.format(23,24)
print(d)
# 字符串其他的实用方法
s = 'hello'
print(s.capitalize()) # 字符串首字母变成大写
print(s.upper()) # 字符串全部变成大写
print(s.rjust(7))
print(s.center(7))
print(s.replace('e','a')) # 将字符串中的e替换成a
print(' world '.strip()) # 移除字符串前面和后面的空格
字符串的其他方法
2、布尔值
'''布尔值'''
t = True
f = False
print(type(t))
print(t and f) # 与
print(t or f) # 或
print(t != f) # 非
3、容器
python中有几种容器的类型，列表，字典，集合，元组。
列表
列表是python中常见的容器，可以看做一个序列，序列中的每个元素都可以修改，且可以是不同的数据类型，同时序列的长度也能够进行修改。
# 1、列表
xs = [3,1,2] # 创建一个序列
print(xs,xs[2]) # 打印出完整序列和序列中的第3个元素
print(xs[-1]) # 打印出序列的最后一个元素
xs[2] = 'foo' # 将序列中的第三个元素进行重新赋值
print(xs)
xs.append('bar') # 在列表的最后加一个新的元素
print(xs)
x = xs.pop() # 移除列表的最后一个元素 ，同时将这个元素返回到一个变量中
print(x,xs)
列表的其他方法
采用不同的方式访问列表元素。
（1）索引
# 用索引的方式访问列表
L = [
['Apple','Google','Microsoft'],
['Java','Pyhton','Riby','PHP'],
['Adam','Bart','Lisa']
]
print(L[0][0])
print(L[1][1])
print(L[2][2])
（2）切片
# 用切片的方式访问列表
nums = [0,1,2,3,4]
print(nums)
print(nums[2:4]) # 得到一个切片，下标从2到4，但是不包括4
print(nums[2:]) # 得到一个切片，下标从2到列表结束
print(nums[:2]) # 得到一个切片，下标从开始到2，不包括2
print(nums[:]) # 得到整个列表的元素
print(nums[:-1]) # 得到一个切片，下标从开始到最后一个元素，但是不包括最后一个元素
print(nums[:2]+nums[3:]) # 从列表中取出[0,1,3,4]
nums[2:4] = [8,9] # 将列表中下标从2到4（不包括4）的切片替换成新的元素
print(nums)
（3）循环
# 用循环的方式访问列表
animals = ['cat','dog','monkey']
for animal in animals:
print(animal)
# 如果想要读取每个元素的下标，通过调用内置函数enumerate来实现
animals = ['cat','dog','monkey']
for idx,animal in enumerate(animals):
print('#{}:{}'.format(idx+1,animal))
# 如果需要改变列表中元素的值，可以通过循环遍历去访问每一个元素，然后进行修改
nums = [0,1,2,3,4]
squares = []
for x in nums:
squares.append(x**2)
print(squares)
# 采用高级的列表循环方式，避免创建一个空列表
nums = [0,1,2,3,4]
squares = [x**2 for x in nums]
print(squares)
小练习
# 小练习---求1+2+...+100的结果
total = 0
for i in range(101):
total += i
print(total)
集合
集合里面的元素没有顺序关系，同时里面也没有重复的元素。
# 2、集合
animals = {'cat','dog'}
print('cat' in animals) # 验证该元素是否在集合中
print('fish' in animals)
animals.add('fish') # 在集合里面添加元素
print('fish' in animals)
print(len(animals)) # 打印出集合的元素的个数
animals.add('cat')
print(len(animals))
animals.remove('cat') # 从集合里面移除某个元素
print(len(animals))
集合的其他方法
字典
字典里面存的都是数据对，这些数据都是以（key,value）的形式存在，且存在映射关系了。
# 3、字典
d = {'cat':'cute','dog':'furry'}
print(d['cat'])
print('cat' in d)
d['fish'] = 'wet'
print(d['fish'])
print(d.get('monkey','N/A')) # 如果元素在字典的key中，返回其对应的值，否则返回get中的值
print(d.get('fish','N/A'))
del d['fish'] # 从字典中移除某个元素
print(d.get('fish','N/A')) # fish被移除之后，不能显示出wet
print(d['pig'])
元组
一个元组和列表类似，但是元组是无法改变的。同时一个最大的不同就是元组可以作为字典中的key，而列表不可以。
# 4、元组
d = {(x,x+1): x for x in range(10)} # 使用元组构造一个字典
t = (5,6) # 创建一个元组
print(type(t)) # 打印出元组的类型
print(d[t]) # 打印出字典中对应于（5，6）的元素
print(d[(1,2)]) # 打印出字典中对应于（1，2）的元素
print(d) # 打印出整个字典
元组的其他方法
4、函数
函数通过def来定义，将一些重复使用的操作封装在一起，每次不需要重复写相同的代码，只需要调用函数就可以。
'''函数'''
def sign(x):
if x > 0:
return 'positive'
elif x < 0:
return 'negative'
else:
return 'zero'
for x in [-1,0,1]:
print(sign(x))
函数的其他信息
小练习
# 小练习---写一个函数，传入x，返回他的绝对值
def abs_fun(x):
if x >= 0:
return x
else:
return -x
print(abs_fun(-3))
print(abs_fun(2))
5、类
类和实例是面向对象中的重要的概念，必须牢记类是抽象的模板，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。
'''类'''
class Student(object):
def __init__(self,name,score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('{}:{}'.format(self.name,self.score))
# 给这个类增加一个函数（Method），使得这个函数能够输出学生的等级
def get_grade(self):
'''
90分以上是A，60-90分是B，60分以下是C
:return:
'''
if self.score >= 90:
return 'A'
elif self.score >=60:
return 'B'
else:
return 'C'
a = Student('mike', 99)
b = Student('lisa', 80)
a.print_score()
b.print_score()
a_grade = a.get_grade()
print(a_grade)
b_grade = b.get_grade()
print(b_grade)
类的其他信息
四、Numpy基础
1、数组
数组就是一个任意维度的矩阵，数组的维度就是矩阵的秩，数组内部的数据类型和python的数据类型是一致的。
NumPy中的维度(dimension)、轴(axis)、秩(rank)的含义
'''数组'''
import numpy as np
a = np.array([1,2,3]) # 创建一个一维数组
print(type(a)) # 打印出元素类型
print(a.dtype)
print(a.shape) # 打印出元素的维度
print(a[0],a[1],a[2]) # 访问数组中元素
a[0] = 5 # 改变元素中某个位置的值
print(a)
b = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) # 创建一个二维数组
print(b.shape) # 打印出数组的维度
print(b[0,0],b[0,1],b[1,0]) # 访问其中的元素
2、数组索引
Numpy也支持多种类型的数据索引，比如切片，整数值索引和布尔值索引。
'''数组索引'''
import numpy as np
a = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
print(a)
b = a[:2,1:3] # 切片索引
print(b)
row_r1 = a[1,:] # 切片索引
print(row_r1)
print(a[0,0],a[1,1]) # 整数索引
bool_idx = a > 6
print(bool_idx)
print(a[bool_idx])
3、数学计算
'''数学计算'''
import numpy as np
x = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=np.float64)
y = np.array([[5,6],[7,8]],dtype=np.float64)
print(x)
print(y)
print(x+y)
print(x*y)
print(x/y)
print(np.dot(x,y)) # 矩阵乘法
print('*'*50)
x = np.array([[1,2],[3,4]])
print(x)
print(np.sum(x))
print(np.sum(x,axis=0)) # 对行求和
print(np.sum(x,axis=1)) # 对列求和
其他的numpy函数
五、Matplotlib
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,8,0.1)
y = np.sin(x)
plt.plot(x,y)
plt.show()
相关参考
- 李沐动手学深度-花书
- 课程材料
- 互动论坛
最后
以上就是坚强黄蜂为你收集整理的Python基础（入门）一、深度学习框架二、GitHub三、pyhton四、Numpy基础五、Matplotlib相关参考的全部内容，希望文章能够帮你解决Python基础（入门）一、深度学习框架二、GitHub三、pyhton四、Numpy基础五、Matplotlib相关参考所遇到的程序开发问题。
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