Python小白學習之路__Python

Python學習（一）

由於今年剛剛讀研，而且導師的研究方向是資料採礦，雖然之前專業是電腦，但大學四年基本在吃喝玩樂中度過，所以基本算編程小白一枚，學習python等於認真重新學習一門語言，因此想要每周寫篇部落格來推動自己學習，學習過程中有很多不足，希望大家指正。

python入門 1.numpy

    Numpy是python進行科學計算，尤其是資料分析時用到的一個基礎庫，是大量python數學和科學計算包的基礎（如pandas）.ndarray是Numpy庫的心臟，數組的維數和元素數量由數組的型（shape）確定，數組的維統稱為軸（axes）,軸的數量稱為秩(rank)   1.1. 建立N維數組(ndarray)    使用array()函數    參數為單層或嵌套列表：b = np.array([1.3,2.2],[0.3,4.1])    參數為嵌套元祖或元祖列表：b = np.array((1.3,2.2),(0.3,4.1))    參數是由元祖或列表組成的列表：b = np.array((1.3,2.2),[4.5,6.6],(0.3,4.1))

2.內建的數組建立方法

    2.1 zeros():產生由shape參數指定維度資訊、元素均為0的數組            np.zeros((3,3))    2.2 ones():同上，產生元素均為1，上述兩個函數預設float            np.ones((3,3))    2.3 arange()函數：按照特定規則，產生包含一個數值序列的數組，預設以0為起始值    arange(10):array([0,1,..,9])    arange(4,10):array([4,5,6,7,8,9])    arange(0,12,3):array([0,3,6,9])    arange(0,6,0.6):array([0.,0.6,1.2.....,5.4])    arange與python的range()不一樣，range()函數只可以用整數做步長

上面產生的都是一維數組，如果要產生多維陣列，可以在arange後面加上reshape()函數，指定形狀，把一維數組拆分成不同的部分:

np.arange(0,12).reshape(3,4)
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11]])

    2.4 random()函數產生N維隨機數組

3.基本操作

    3.1 算數運算子（+，-，*，/）--元素級，只用於位置相同的元素之間    3.2 矩陣（內）積：  np.dot(A,B)或A.dot(B)    3.3 通用函數(分別處理數組中每個元素)： 如sqrt():計算平方根；log(),sin()......    3.4 彙總函式：對一組值（如一個數組）進行操作，返回一個單一值作為結果，如：sum(),min(),max(),mean(),std().....