Python编程笔记

1、可变参数函数

def  function(*num):

如果现有一个list（number）要作为参数传入可变参数函数，直接在number前面加上*即可——function(*number)

2、格式化输出：

printf('a=%s,b=%s'%(a,b))

%s，%d，%f

3、生成器generator：一边循环一边计算，保存的是算法

可以通过next()函数获得生成器下一个返回值

如果一个函数定义中包含yield关键字，则此函数是个generator

4、np.zeros()默认生成float64类型；查看变量类型type()；list转array：np.array(list_name)；array转list：array_name.tolist()

import numpy as npa=[0,1,2,3,4,5]b=np.zeros((1,5))c=np.array(a)d=b.tolist()print(type(a),type(b),type(d))  #<class 'list'> <class 'numpy.ndarray'> <class 'list'>print(b.dtype,c.dtype,)         #float64 int32

5、Python除法：

a=5b=8c=a/b          #0.625d=(int)(a/b)   #0print(c,d)

6、打开图像

from PIL import Imageimg = Image.open('C:\\Users\\Echo\\Desktop\\9.12\\LDSO\\test.jpg') import matplotlib.image as mpimg im=mpimg.imread('C:\\Users\\Echo\\Desktop\\9.12\\LDSO\\test.jpg')import cv2im=cv2.imread('C:\\Users\\Echo\\Desktop\\9.12\\LDSO\\test.jpg') 

7、注意定义一维矩阵的写法

a=np.ones((3,))b=np.ones((1,3))print("a:",a) # a: [ 1.  1.  1.]print('b:',b) # b: [[ 1.  1.  1.]]print(a.shape,b.shape) #(3,) (1, 3)
8、矩阵拼接:np.row_stack([ ])，np.column_stack([ ])
aa=np.array([1,2,3])bb=np.array([4,5,6])aaa=np.row_stack([aa,bb])bbb=np.column_stack([aa,bb])print(aaa)print(bbb)
[[1 2 3] [4 5 6]]
[[1 4] [2 5] [3 6]]
8、矩阵重复tile
a=np.array([1,1,1])b=np.array([(1),(1),(1)])aa=np.tile(a,(2,1))bb=np.tile(b,(1,2))print('a',a)print('aa',aa)print('b',b)print('bb',bb)print(a.shape,b.shape)
a [1 1 1]aa [[1 1 1] [1 1 1]]b [1 1 1]bb [[1 1 1 1 1 1]](3,) (3,)
9、list拼接——+
a=[1]b=[1]+[1]+ab #[1,1,1]
10、list索引；判断某元素是否存在
a=[1,2,3,1]print(a.index(max(a))) # 2print(3 in a)         # True
11、