Python 学习笔记(附 Pytorch)

好网站:https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400(比较全面详细,易懂)

小学期整了Python编程实训课,然后就讲了20min,剩下的作业考自学做完,这很实训

一、基础

用import导入库,#单行注释,'''多行注释''',语句不加分号

数据类型随时改变,直接用input()输入,得到的是字符串

  可以强制转换:x=int(input()) (或者float)

加减乘除保证精度。

循环注意冒号!

for循环:

for i in A:                   # A是一个list,这个和C++里面的auto遍历很像
for i in range(a,b)        # 等价于,for(int i=a;i<b;++i)

while循环:

while i<n:
while 1:

print函数:

print(A,'2333',B,C) #可以输出很多个,之间用一个空格隔开
#每次print默认会输出换行符

print(...,end='') #强制规定最后的输出符号,这里就是最后什么也不输出
print(...,end=' ') #最后输出空格
print(...,end='\n') #最后输出换行符,这个和直接print(...)是一样的

ord(i) 这里i是一个字符,返回它的ascii值

len(A) 这里A是一个list,返回它的size

二、进阶

生成随机数:

 

 

 list的一些操作

A=str(input())
A=A.split('char') #按照char字符把A这个字符串拆分成若干段,存在list里,返回这个list,重新赋值给A
A.append(x) #A的末尾加入一个元素x  (push_back)
A.insert(1,x) #在原下标为0和1之间插入一个元素x
A.pop(1) #删除下标为1位置的元素

文件输入输出操作

with open('1.txt','r') as f:   #打开文件,类型为只读 'w'为只写,'a'为文末追加只写,’w+'为可读可写
#如果什么都不加,默认是'r'

f.readline() #读一行 返回字符串 带行末回车
f.readlines() #读全部 返回字符串list,一行字符串作为一个元素 带行末回车
#还需要去掉\n处理

可以参考:https://blog.csdn.net/liuyhoo/article/details/80756812

关于读入csv文件

https://www.cnblogs.com/qican/p/11122206.html

import csv
f=csv.reader(open('name.csv','r')) #读入csv文件

关于用曲线拟合散点,以及绘图

x0和y0是两个list,在没展示的代码里面进行了赋值

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import optimize as op

x=np.array(x0)
y=np.array(y0)
plt.scatter(x,y,marker='o',color='red') #绘制原始数据的点
x_=np.arange(0,6,0.01) #以0.01为间隔,在[0,6]中取大量的点,以便绘制曲线

#绘制一次函数拟合曲线
f1=np.polyfit(x,y,1)#计算系数,f1是两个系数组成的list
f_1=np.poly1d(f1) #这里用poly1d,就转化成了一个多项式f_1
plt.plot(x_,f_1(x_),color='blue')

#绘制二次函数拟合曲线
f2=np.polyfit(x,y,2)#计算系数
f_2=np.poly1d(f2)
plt.plot(x_,f_2(x_),color='green')

#绘制三次函数拟合曲线
f3=np.polyfit(x,y,3)#计算系数
f_3=np.poly1d(f3)
plt.plot(x_,f_3(x_),color='black')

#添加表头等信息
print('红点是csv文件中的数据,蓝色是一次方程拟合,绿色是二次方程拟合,黑色是三次方程拟合:')
plt.xlabel('x') #绘制横坐标表头
plt.ylabel('y') #绘制纵坐标表头
plt.legend()
plt.title('Curve Fitting') #绘制标题
plt.show()

结果:

 关于scatter函数:https://blog.csdn.net/xiaobaicai4552/article/details/79065990

 关于yield和return

https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856

就是,一个函数里面用yield会直接返回掉,但是下次再调用的时候,会从上次返回的位置继续执行。

好处:

作为数据生成器,不必提前生成好所有的list,而是用到了返回这个数即可。节省内存。

 

 

 摘自:https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856

Pytorch

入门教程:

 https://www.pytorch123.com/SecondSection/what_is_pytorch/

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25572330

 

posted @ 2021-07-26 09:08  *Miracle*  阅读(87)  评论(0编辑  收藏  举报