python基础语法
程序员文章站
2022-06-22 11:15:42
"""声明变量:name = "wualin"变量的定义规则:1.变量名只能是字母,数字,下划线的任意组合2.变量名的第一个字符不能是数字3.关键字不能声明为变量名常量:常量即指不变的量,如pai 3.141592653..., 或在程序运行过程中不会改变的量程序员约定俗成常量命名为大写字母程序交互 ......
1. 模块的导入方式:
import numpy #将numpy全部导入,后续使用其中的函数时需加上numpy.前缀
import numpy as np #将numpy全部导入且简记为np,后续使用时加np.前缀即可
from numpy import * #将numpy全部导入,后续使用时不需加前缀,直接使用相应的函数名即可
from numpy import array #将numpy中的array函数导入,
以上方法中最为推荐的是第二种,既不会太过繁琐,也避免了在未来的代码中可能存在的函数定义的冲突。
2. numpy库
-
X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素;
X[:,1] 就是取所有行的第1列的元素
X[:, m:n]即取矩阵X的所有行中的的第m到n-1列数据,含左不含右 -
shape函数可用于快速读取矩阵的形状:
A.shape: 输出A矩阵;
A.shape[0]: 输出A矩阵行数;
A.shape[1]: 输出A矩阵列数. -
线性代数库:linalg
求范数:x_norm=np.linalg.norm(x, ord=None)
默认: 二范数:
ord=2 二范数: 同上
ord=1 一范数:
ord=np.inf 无穷范数:
3. 遇到的其他函数
- math.floor(x): 返回一个≤x的最大整数.
- random.sample(A,n): 在A中随机取n个元素返回.
- train_test_split(w,x,y,z): 对于待划分的数据集w, 其标签为x, 测试集占比为y, 随机数种子为z. (from sklearn)
- assert用法: 如果其后的判断语句为真,则继续执行后续语句;如果为假,则抛出异常,程序中断报错.
本文地址:https://blog.csdn.net/Isabel1015/article/details/107136848