Python_入门

Python 科学计算入门 内容总纲 Python介绍 Python开发环境 Python基本语法 Python数据类型 Python程序组织 Python程序执行 Python的numpy库 Python介绍 什么是Python？ Python介绍 什么是Python , 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言 ，于1989年底发明，第一个公开发行版发行于 1991年。Python语法简洁而清晰，具有丰富和 强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够 把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C+） 很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是 ，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至 是程序的最终界面），然后对其中有特别要求 的部分，用更合适的语言改写 Python介绍 动态脚本语言 解析执行 跨平台 优点： 简单易学 开发速度快 拥有众多的库 缺点： 速度相对编译性语言慢 Python开发环境 安装Python Python 2.7 (http:/www.pytyon.org/ftp/) WinPython (http:/ Python开发环境 Python命令行 Python开发环境 WinPython界面 Python基本语法 变量声明 函数声明 缩进格式 程序注释 Python基本语法 声明变量 提示： 变量名为字母、下划线等字符 无需声明变量类型 直接赋值使用 Python基本语法 声明函数 提示： def 关键字 冒号结尾 缩进 Python基本语法 缩进格式 提示 缩进代替括号 缩进可以是tab或者空格 一般使用4个空格 Python基本语法 程序注释 提示 #开始至一行结束 函数或者类开始的字符串 Python数据类型 字典Dictionary 存储key-value对，value可以是任意类型 列表List 类似数组 元组Tuple 类似List，但是元素不可修改 字符串 自定义数据类型 Python数据类型 Dictionary的使用 提示 键和键值可以为多种数据类型 d = host:166.111.8.28, port:1234 d host:166.111.8.28, port:1234 dhost 166.111.8.28 dport 1234 dhello Traceback (innermost last): File , line 1 in ? KeyError: hello Python数据类型 Dictionary的修改 提示： 键值不会重复 对已有键值赋值会导致原值被覆盖 键值大小写敏感，请注意 d host:166.111.8.28, port:1234 dhost = 59.66.130.77 d host:59.66.130.77, port:1234 dport = 330 d host:59.66.130.77, port:330 Python数据类型 Dictionary 删除 提示： 删除不存在的键值会导致异常 d host: 59.66.130.77 , port:1234 del dport d host:59.66.130.77 dport = 330 d host:59.66.130.77, port:330 Python数据类型 List数据类型 提示： 负数下标的使用 元素可以为任意类型 li = a, b, c li a,b,c li0 a li2 c li-1 c li-2 b Python数据类型 List元素添加 提示: append是添加，extend是扩展 li = a, b, c li.append(e,f) li a,b,c,e,f li.extend(e,f) li a,b,c,d,e,f,e,f li.insert(1, k) li a,k,b,c,d,e,f,e,f Python数据类型 List元素删除 提示： 删除不存在的元素会引发异常 POP操作会返回当前list末尾的元素，并且删除该元素 li = a, b, c li.remove(a) li b,c li.pop() c li.remove(e,f) Traceback (innermost last): File “”, line 1 in ? ValueError: list.index(x): e,f not in list Python数据类型 List分片 提示： :作为分片下标分割符 第一个下标表示第一个选取的下标，第二个表示最后一个不选取 的下标 li = a, b, c, d, e, f li1:3 b,c li:3 a,b,c li2: c,d,e,f li2:-1 c,d,e li2:0 Python数据类型 List元素搜索 提示： 查找不存在的值会导致异常 li = a, b, c li.index(a) 0 b in li True li.index(e,f) Traceback (innermost last): File “”, line 1 in ? ValueError: list.index(x): e,f not in list Python数据类型 List特殊操作 提示： 类比append函数 li = a, b li = li + c, d li a,b,c,d li += e li a,b,c,d,e li = a, b * 2 li a,b,a, b Python数据类型 Tuple数据类型 提示： Tuple类似List，但是一个“不变”的List 使用圆括号，而非中括号 li = (a, b, c) li (a,b,c) li0 a li2 c li-1 c li-2 b Python数据类型 Tuple不可修改 不能添加元素 不能删除元素 不能使用index去搜索 但是可以使用in操作去查询 优点 比List快，效率高 用于常量定义，或者Dictionary的键值 Python数据类型 字符串 提示： 单引号，双引号均可 多行字符串使用三个单引号或者三个双引号 s1 = Hello world s2 = “hello world” s1 Hello world s = s1 + + s2 s Hello world hello world len(s1) 11 Python数据类型 字符串格式化 提示： 使用百分号格式码做占位符 多个占位符同时格式化时，使用tuple作为参数 具体支持的格式参数，参考文档 Hello %s % koder Hello koder Hello %s and %s % (koder, lily) Hello koder and lily Hello integer %d % 10 Hello integer 10 Python数据类型 自定义类 提示： Class关键字开始表示类定义 冒号起始定义 class Test: . . . def _init_(self): . . . self.data = Hello World . . . . . . def print_out(self): . . . print self.data . . . test = Test() test.data Hello World test.print_out() Hello World Python数据类型 类的初始化 def _init_(self, arg1, arg2): . 这个函数是完成类实例初始化工作的 self.data1 = hello world self.data2 = 10 在_init_函数中，可以声明类的数据元素并且 赋值 self 关键字表示实例本身 Python数据类型 类的成员方法 提示: 类方法类似普通方法 def func_name(arg,arg): 第一个参数必须是self变量，表示实例自己 class A: def _init_(self, arg = None): self.data = arg def method(self, arg): print arg Python数据类型 类的继承 提示： 可以多重继承，用逗号分隔父类即可 可以用super调用父类同名函数 class A: def _init_(self, arg = None): self.data = arg def method(self, arg): print arg class B(A): def _init_(self, arg = None): super(B, self)._init_(arg) Test = B B.method(hello world) hello world Python数据类型 总结 Python中，一切皆是对象 重点掌握 Dictionary, Tuple, List的使用 掌握自定义类 其他基本数据类型 整数 浮点数 字符串 Python程序组织 Python源代码文件 *.py 一个py文件是一个模块 多个模块可以组成一个包 Python中间码文件 *.pyc 加快速度 Python程序组织 一个py文件 Python程序组织 一个py程序结构 pyproject Package_a Package_b _init_.py _init_.py Module1.py Module2.py Module0.py _init_.py Module3.py import Package_a.Module1 import Package_b.Module3 From Package_a.Module1 import * import Module0 from Module0 import Import Package_a.Module1 as m1 t = m1.Test() . from Package_a.Module1 import * t = Test() . Python程序执行 Python Shell 命令行执行 双击执行 numpy 针对数组的函数 矩阵运算 功能与matlab一样强大 数组基本 创建数组 import numpy as np a=np.array(1,2,3,4,5,6) b=np.zeros(2,3) c=np.ones(3,3) d=np.arange(0,30,3) a=np.array(1,2,3,4,5,8) b=np.array(3,2,1,5,4,8) a+b,a/b,a*b 表示对应元素的数组运 算，而不是矩阵运算 Numpy有专门的矩阵类型a = np.mat(a) PCA from numpy import * def pca(data, topN=100): means = mean(data, axis=0) #求列均值 data = data means #中心化 C = cov(data, rowvar=0) #求协方差 eigenvalues, eigenvectors = linalg.eig(mat(C) #求特征值和特 # 征向量 eigenIndex = argsort(eigenvalues) eigenIndex = eigenIndex:-(topN):-1 # 获取指定范围特 eigenvectors = eigenvectors:,eigenIndex #征向量 return means, eigenvalues, eigenvectors 谢 谢 !