昨天早晨发现新买不到一周的自行车被偷了，我的2000大洋啊，心在滴血，小偷我草你妈，去学校安保处与派出所报警也花了一上午，下午接到朋友电话，被告知那个她找了新的男朋友，生活真是日了狗了。苟延残喘。
经过三个来月的python编程，虽然能够写一些复杂的算法。但是编写速度很慢，原因是基本功不扎实，当时直接就编写算法。导致代码出错率极高。因此我又重新过一遍基础代码，看一看哪里有需要记住的地方。
参考书目：《数据科学入门》中国工信出版集团
列表
1. 比如说x=[1,2,3]，我经常使用的是 x.append(_)，这是加单个元素，原因是总写循环语句，符合条件的时候就加进去。其实还有两种方法，但是用的较少：
#第一种：
x.extend([4,5,6]) #这种方法就像append一样直接加入到x当中去。
#第二种：
x+[4,5,6] #这种方法需要另一个变量对其赋值。不会直接更改x2. 一般的赋值，比如说 x,y=[1,2],这样1赋值给x，2赋值给y。 如果你不想要前面的值 可以这么写
_,y=[1,2]
print(y)
_,_,y=[1,2,3]
print(y)元组
昨天没写完，今天上午本来想看算法的，结果心不在焉。又找了找算法导论等等的书籍，看了一看黑客渗透技术，攻防技术的梗概，看来我还是不适合跨学科跨专业，还是好好在一亩三分地上搞数据科学吧。
元组创建的形式，有两种
tuple1=(1,2,3) #这是最常见的元组创建方法
type(tuple1)
tuple2=1,2,3 #这个我是头一次见到，估计以后也许会不经意间出错，创建了个元组，需要注意
type(tuple2)
#又比如说这个函数，返回值就是一个元组
def sum_and_subtract(x,y):
return (x+y),(x-y)
a=sum_and_subtract(1,2)
type(a) #这里a就是一个元组字典
在python中，字典有很重要的应用，比如说pandas包里面的数据框，其实有一部分用法可以从字典中借鉴。比如说用key值查询，数据框格式也可以这么查询，比如说
grade={"Jerry":90,"Tom":60}
grade["Jerry"] #用中括号查询，这个比较常见了，不管是列表数组还是等等的都是拿中括号查询
一个新函数：dict.get("key",value)
grade={"Jerry":90,"Tom":60}
grade.get("Jerry",0)
#返回值为：90
#也就是说当某个key值存在于字典的时候，就返回那个值，
grade.get("master",0)
#返回值为：0
#当不存在某个key值得时候，返回值为0
grade.get("No One")
#什么也不返回，我觉得不可能用到这个函数添加值和替换值都比较传统。
字典里的value与key都是必须要加“s”与括号的，其中items()是返回多组元组的
grade={"Jerry":90,"Tom":60}
#查找value值
grade.values()
#查找key值
grade.keys()
#查看匹配值
grade.items() #返回多组元组
#对于这里面返回的元组，不能进行查询
#比如说这个方法就是错误的
grade.items()[1] #结果报错：不支持索引值
在字典中，defaultdict函数是一个不可多得的函数，比如这样一个列表
count={"Tom","Jerry","Master","Tom","Jerry"}我想统计每个单词出现的频次，当然可以用Counter函数来计算，但是暂时不考虑那个。我就可以用这样的代码来算
number={}
for word in count:
if word in count:
number[word] +=1
else :
number[word]=0
#当然也可以用刚学的get函数来计算
for word in count:
number[word]=count.get(word,0)+1这两种方法可以，但是比较麻烦，如果有一个默认值那就好了defaultdict函数就是这样能够定义一个默认值
number=defaultdict(int) #这里由于是计数，所以选用int，如果是列表，就list等等
for word in count:
number[word] +=1
#当然你也可以设定默认值，比如我初始的默认值设定为1
number=defaultdict(lambda :1)
这样就写好了。非常简单。至于Counter函数比较简单，就先不说了。
排序
基础的排序代码比较简单
L=[3,2,5,4,1,6,2]
sorted(L) #从小到大进行排序
sorted(L,reverse=True) #从大到小进行排序至于按某一列为主进行排序，用的时候再说吧
列表解析
我现在才知道，我总用的这样的代码叫做列表解析
L=[x for x in range(5)]下划线真是神器啊，我以前一直是这么写的
L=list(range(5))
#要产生与这个长度相同的0
[0 for i in range(len(L))]
#但是我可以用下划线这么写
[0 for _ in L]迭代器
在Python中，我写代码的时候，处理大数据最头疼的就是内存占用率的问题。先开始处理大概2个g的数据的时候，跑关联规则，先开始选择了内存占用率比较高的代码，动不动空间就用完，所以这个还是比较头疼的。所以在python中，迭代器就是一种降低内存占用率的一种方法。
有两种创建迭代器的方法：
#这是第一种方法，
def create_counter(n):
print("This is a counter")
while True:
yield n
print("This is: ",n)
n +=1
cns= create_counter(5)
print(cns)
print(next(cns))
#这是第二种方法：
(i**2 for i in range(5))其中第一种方法利用了yield函数对每个n进行迭代。其中cns代表着一个空间，而next(cns)就是一个数。
第二种方法注意用的是小括号“()”，如果是中括号的话就相当于一个列表。
函数式工具
经过了三四天的思想斗争，心情平复了很多。做人啊，还是应该向前看。
在Python中，定义函数是最基本的，用 def 函数就可以实现。看这本书又新学了一个函数：partial。直接干代码
from functools import partial
#定义加法
def plus(a,b):
return a+b
#定义减法
def subtraction(a,b):
return a-b
#运用partial函数
plus1=partial(plus,5)
plus1(5) #在这里，python默认将plus函数第一个参数赋值为5.可以从减法中看出
sub=partial(subtraction,10)
sub(5) #结果为5看到这我才知道map函数可以有三个变量
list(map(lambda x,y:x+y,range(5),range(5)))
#第一个参数是方程，第二和第三个参数是数字
#结果为[0,2,4,6,8]我又看到了一个函数：filter 。这个函数感觉挺有用的。但是是第一次见。以后多用
这个函数必须设置两个参数，第一个参数是函数，用来返回是否为True的函数。第二个参数是为了给第一个参数代值的：
def is_even(x)：
return x%2==0
#这个函数返回的是True 或者False
list(filter(is_even,[1,2,3,4]))
#结果为：[2,4]
然后我立马想到 由于is_even返回的是 正确或者错误。那么我直接定义行不行
filter([True,False,True,False],[1,2,3,4])
#返回值为<filter at 0x8f7bfd0>然后返回值就变不回人能够理解的数字了。暂时不太懂怎么变，以后再说吧
枚举
呵，看这本书我才知道原来我一直写的不是Python风格。先开始用R，很多大牛说R风格，，，然后现在Python还有风格。。。脑阔疼
比如说这种风格，就不是Python风格
x=list(range(10))
for i in range(len(x)):
print(i)
print(x[i])
这样也不是Python风格
x=list(range(10))
i=0
for a in x:
print(a)
i+=1
print(i)这些都不是Python风格，只有这种的才是Python风格
x=list(range(10))
for i,a in enumerate(x):
print(i)
print(a)
#或者你只想要 i或者只想要a 就用下划线“_”来代替
for _,a in enumerate(x):
print(a)压缩和解压
经常用到zip函数，我先在才知道这个函数叫做压缩函数
一般我都是这么用的，在一个for循环当中，我想循环两个列表。这时候可以运用zip函数。
a=range(1,10,2)
b=range(0,10,2)
for i,j in zip(a,b):
print(i+j)书上又介绍了一个解压的方法。不过我觉得没啥用
a=range(1,10,2)
b=range(0,10,2)
c=list(zip(a,b))
#此时c的形式为[(1, 0), (3, 2), (5, 4), (7, 6), (9, 8)] 这样
#解压
d,e=zip(*c)
然后就相当于d=a，e=c了。不过我觉得没什么用，对于特定的列表，列表由元组构成的这种东西能解压。
又一种解压的方式比较不错
a=[1,2]
print(*a) #这种方式直接将a中的元素单独列出来了
def plus(a,b):
return a+b
plus(*a) #结果为3但是这种方式不能直接赋值，也就是说这种方式不对：
a=[1,2]
*a #错误
b,c=*a #错误也就是说 这种解压方式只能讲*a作为一个函数的参数。
最后的*args与**kwargs 比较常见
这就是《数据科学入门》第二章阅读笔记。还有很长的路要走
2018-8-20 11:10