ch2 基本工具介紹

安裝miniconda3作為python環境。

如果配置了cuda，可以安裝tensorflow-gpu。

資料預處理

numpy

提供高效的n維陣列和向量計算

scipy

依賴numpy，提供高效數值計算，包含函式最優、數值積分等任務模組

pandas

資料結構和資料分析庫。包含高階資料結構和類sql語句

資料視覺化

matplotlib

資料視覺化庫

標準模型庫

scikit-learn

標準機器學習庫，主要用於分類、回歸和聚合

statsmodels

標準統計模型庫，主要用於假設檢驗和引數置信區間分析

spark ml

分布式機器學習演算法庫，可在分布式集群上，如hadoop，對大量資料建模。由scala開發，提供python api

tensorflow

成熟的數度學習演算法庫，提供gpu運算模組

小技巧：

import numpy as np
type(np) # module
dir(np) # 返回np的所有方法
help(np.max) # 返回np.max的說明文件
print(np.max.__doc__) 
# 和上一條命令結果一致；一定要加print，不然格式很亂。

wordcount.py

def wordcount(data):
"""輸入字串列表data，統計列表中每個字串的出現次數
引數----
data : list[str]
返回----
re : dict
"""re = {}
for i in data:
re[i] = re.get(i, 0) + 1
return re
if __name__=="__main__":
data = 
print(wordcount(data))

在python2中，預設編碼是ascii，當程式出現非ascii編碼時，會報錯，所以在python2指令碼第一行加入：# -*- coding: utf-8 -*-，表示：此指令碼的編碼格式為utf-8。

當程式中有中文字元，就需要加入這一行來顯示中文字元。

在python3中，預設使用utf-8編碼，不需要加入這行。

還有一種開頭方式較為常見：#! /usr/bin/python。在指令碼第一行以#!開頭，稱之為"shebang"，用來指定由哪個直譯器來執行指令碼。這句話的意思就是：此指令碼的編譯器要使用/usr/bin/python。

大部分linux發行版預設自帶python2，使用python預設開啟的就是python2；但是在ubuntu20.04已經移除2，需要使用python3命令啟動python3.8。python2指令碼為了能順利執行，需要指定特定編譯器。

我們推薦使用#! /usr/bin/env python。為了避免當使用者沒有將python裝在預設的/usr/bin路徑裡，而找不到python直譯器的問題。過程：作業系統首先會到usr/bin/env裡查詢python的安裝路徑，再呼叫對應路徑下的直譯器程式完成操作。這句**的作用是讓作業系統會去環境設定尋找python目錄。

在ubuntu20.04中，使用/usr/bin/env python3也能啟動python3.8

檢查字典是否包含key，如果包含則返回對應的鍵值，沒有則返回預設值default=none。

使用dict.get()來統計data中各個字串出現的次數，這個思路還是很不錯的。

python中，所有內容都是物件。

比如函式wordcount()可以使用wordcount.__doc__檢視函式的注釋文件。

同樣的，指令碼也被當作模板(module)物件。module物件有個內建屬性__name__，至於這個屬性的值，取決於使用者如何使用。

# 函式寫法
def f(a,b):
return a+b
c=f(1,2)
# lambda表示式
g = lambda a, b: a+b
g(1,2)

lambda表示式不僅簡潔，把它和其他內建函式使用，可以方便地建立匿名函式

def addone(data):
"""把data的每個元素都加1，返回新的列表。
"""re=
for i in data:
# lambda+map()完成同樣的效果
a=range(6)
b = list(map(lambda x:x+1, a))

map(function, iterable, ...)第二個引數是可迭代物件，比如list, tuple和dict。用法是：把第二個引數中的每個元素依次代入function。

在python3中，直接使用map()得到的是個map object，是沒法直接展示結果的。所以需要強制型別轉換，上面我們使用list()強制轉換成了list型別，也可以用tuple強制轉換成元組。

lambda也可以接受函式作為引數；

a = range(6)
twotimes = lambda x: x*2
square = lambda x: x**2
b = list(list(map(lambda x: x(i), [twotimes, square])) for i in a)
print(b)

這裡強調一下兩個list的用法。裡面的list是把map->list；由於for迴圈在後面，所以最外面也需要加乙個list組織起來。

filter的用法和map很像，作用是篩選，篩選的條件是：去掉第乙個函式的返回值是0的元素，也就是那些結果為false的元素。

a = range(6)
list(filter(lambda x: x%2==0, a))

reduce是用來做聚合運算的。python3中，把reduce放在了functools，使用前需要匯入。

from functools import reduce
reduce(lambda c,d: c+d, a, 0)
# 返回值：15
# 第乙個引數為求和函式；第二個引數是需要求和列表；第三個引數是初始值

作用：像匯入numpy庫一樣，匯入自己的指令碼。以下面乙個簡單檔案結構為例：

mini_project
|_components
counter.py 
selecter.py 
|_tests
test_selecter.py

問題是：上面兩處呼叫如何實現？如果按照導入庫一樣實現，那麼實現步驟如下：

mini_project __init__.py |_components __init__.py counter.py selecter.py |_tests __init__.py

test_selecter.py

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