Python小白学习之路

Python学习（一）

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由于今年刚刚读研，而且导师的研究方向是数据挖掘，虽然之前专业是计算机，但大学四年基本在吃喝玩乐中度过，所以基本算编程小白一枚，学习python等于认真重新学习一门语言，因此想要每周写篇博客来推动自己学习，学习过程中有很多不足，希望大家指正。

python入门

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1.numpy

    Numpy是python进行科学计算，尤其是数据分析时用到的一个基础库，是大量python数学和科学计算包的基础（如pandas）.ndarray是Numpy库的心脏，数组的维数和元素数量由数组的型（shape）确定，数组的维统称为轴（axes）,轴的数量称为秩(rank)   1.1. 创建N维数组(ndarray)    使用array()函数    参数为单层或嵌套列表：b = np.array([1.3,2.2],[0.3,4.1])    参数为嵌套元祖或元祖列表：b = np.array((1.3,2.2),(0.3,4.1))    参数是由元祖或列表组成的列表：b = np.array((1.3,2.2),[4.5,6.6],(0.3,4.1))

2.自带的数组创建方法

    2.1 zeros():生成由shape参数指定维度信息、元素均为0的数组            np.zeros((3,3))    2.2 ones():同上，生成元素均为1，上述两个函数默认float            np.ones((3,3))    2.3 arange()函数：按照特定规则，生成包含一个数值序列的数组，默认以0为起始值    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与python的range()不一样，range()函数只可以用整数做步长

上面生成的都是一维数组，如果要生成多维数组，可以在arange后面加上reshape()函数，指定形状，把一维数组拆分成不同的部分:

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

    2.4 random()函数生成N维随机数组

3.基本操作

    3.1 算数运算符（+，-，*，/）--元素级，只用于位置相同的元素之间    3.2 矩阵（内）积：  np.dot(A,B)或A.dot(B)    3.3 通用函数(分别处理数组中每个元素)： 如sqrt():计算平方根；log(),sin()......    3.4 聚合函数：对一组值（如一个数组）进行操作，返回一个单一值作为结果，如：sum(),min(),max(),mean(),std().....