“深度学习与实践” 笔记 第一课
Python 基础Attention
列表与元组的定义与用法
- 列表类型使用中括号 [] ；
- 列表：经常修改
- 列表表示顺序
- 列表不能作为字典key
- 用法：定义数据集D
- 数据列表包含所有的训练样本元组：[(1.73, 3.86, 2.50), (2.56, 9.75, 3.21), …]
- 标签列表包含所有标签 ：[1, 2, …]
- ====================================
- 元组使用 圆括号 （）；
- 元组：不可改变
- 元组表示结构
- 作为字典key
- 用法：定义单个训练样本，例如(1.73, 3.86, 2.50)、(2.56, 9.75, 3.21) 等。
列表与元组的访问
- Attention：列表和元组的访问都使用中括号
- 索引访问：从0开始
- 分片访问：
myList[0:3:1] [起点元素索引: 终点元素索引: 跨度] - 左闭右开：起点元素包含在结果中，终点元素不包含在结果中
- 负数索引：从后往前计数，最后一个元素索引为-1
列表元素修改
- 元组元素不可修改，使用圆括号初始化的是元组。
- 列表修改时由于始终是左闭右开，就是说中括号右边的索引号并不会包括在修改范围内
- 列表在赋值修改时，使用逗号隔开，会替换掉中括号区间内的值，因此会发生元素数量的增减。
字典
- 元组作为字典key
- 字典保存带标签数据集， 使用大括号
- 大括号内元素使用“：”建立元组与标签的对应关系
- 字典使用元组（在字典中为键）的值进行索引、取值，添加删除
- 键不能直接修改，值可以
- 遍历字典：
字典类型的函数
D.keys()//输出所有的键D.values()//输出所有的值D.get（（元组键）） //输出的是键的值D.popitem()// 将后面的元组推出数据集D.pop((元组键))// 输出对应的值，并出栈
集合（Set）：无序！不重复！的元素序列。
- 创建： 大括号！ 或者 函数Set() 以及 列表
- 创建空集：只能用Set(), 大括号会创建空字典
- 作用：统计数据集类别数量
- 如图，使用set(列表) 可将列表中重复的合并，生成新集合
集合运算
集合操作
- 添加元素
s.add( x ) - 移除元素
s.remove( x ) - 计算集合元素个数
len(s) - 清空集合
s.clear() - 判断元素是否在集合中存在
x in s - 通过将数据集标签列表转为集合，可获取类别数量等信息
Python 函数返回值
- Python 函数定义使用
def 函数名（参数，参数....）与c++类似，但要注意缩进！ - Python 函数仅支持返回一个值，但是可以通过返回元组的方式变相实现多个返回值
def sumReturn(start, end):
…
return result, start, end
a, b, c = sumReturn(1, 10)
_, _, d = sumReturn(1, 10)
e = sumReturn(1, 10)
#运 行结 果 如 下： ’
55
1
10
10
(55, 1, 10)
Python 库
导入模块的三种方式
import numpy
-a = numpy.array(…)
import numpy as np
-a = np.array(…)
from numpy import array
-a = array(…)
处理表格数据
- 1、导入模块
import pandas as pd - 2、加载 csv 文件
df = pd.read_csv(”googlestock.csv”)
df 的数据类型：pandas.core.frame.DataFrame`
- 3、将 df 修改为按时间戳索引，以便后续处理：
df[’Date’] = pd.to_datetime(df[’Date’])df.set_index(”Date”, inplace=True)
- 4、预处理
- 5、数据转换：
- 将 DataFrame 数据转换为适合进行进一步数学运算的矩阵数据
- 对矩阵数据进行规范化等预处理
- 进行线性回归分析
数据转换
- 将列表数据转换成np.数组矩阵， 并划分为数据和标签。
X = np.array (df.drop['label'],1)
Scikit-learn
- 用于数据预处理
from sklearn import preprocessing// 零均值化 单位方差化
x= preprocessing.scale(X)
x.mean(axis=0)
x.std(axis=0)
- 数据特征降维PCA
from sklearn.decomposition import PCA
pca = PCA(n_components=2)
pca.explained_variance_ratio_
- sklearn.model_selection.train_test_split 模块：快速划分训练集与测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.33,random_state=42)
- sklearn.linear_model.LinearRegression 模块： 线性回归
regr = linear_model.LinearRegression() # 建 立 线性 回 归 对象
regr.fit(diabetes_X_train, .diabetes_y_train)#训练- 预处理
NumPy: python 科学计算的基础包
-
NumPy 数组的创建：向 array 中传入一个 list：
-
一维数组: np.array([1,2,3]) 二维数组: np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) 随机数组: x = np.random.rand(10) -
显示数组属性
a.shape , a. dtype -
改变数组元素类型
a = a.astype('float64') -
改变数组尺寸
c = b.reshape(3, 4)顺序调整。 -
将 reshape 的某个参数指定为-1 时，numpy 会根据实际数组元素个数自动替换-1 为具体的大小
c = b.reshape(-1, 4)c = b.reshape(3, -1)的结果将替换成与上条代码一致。 -
数组元素索引
-
数组元素修改
-
多维数组索引切片
a[2: :2, ::2]冒号的第三个代表步长，空白代表直到行尾
- ufunc操作
- 比较操作
- 矩阵乘法 对两个矩阵的形状有要求
np.dot(数组1，数组2)
- 文件存取
np.save ("a.npy",a)
c=np.load("a.npy")
np.savetxt("a.txt",a)
np.loadtxt(a.txt)
Matplotlib 数据可视化包
- matplotlib.image ： 图像操作模块
- matplotlib.pyplpot：显示图像
- 数据可视化demo
Scipy 库
- 通常作为matlab 与python 之间的桥梁。
- 加载mat文件
- 优化和拟合
Homework 1:
题目：
设计python程序，首先安装并导入opencv库：
例如：conda install opencv
import cv2
然后使用cv2.imread()读取任意彩色图片为numpy矩阵，然后进行以下操作：
(1) 将图片的三个通道顺序进行改变，由RGB变为BRG，并用imshow()或者matplotlib中的有关函数显示图片
(2) 利用Numpy给改变通道顺序的图片中指定位置打上红框，其中红框左上角和右下角坐标定义方式为：假设学号为12069028，则左上角坐标为(12, 06), 右下角坐标为(12+90, 06+28). (不可使用opencv中自带的画框工具）
(3) 利用cv2.imwrite()函数保存加上红框的图片。
进阶题目：
假设有函数y = cos(ax + b), 其中a为学号前两位，b为学号最后两位。首先从此函数中以相同步长（点与点之间在x轴上距离相同），在0<(ax+b)<2pi范围内，采样出2000个点，然后利用采样的2000个点作为特征点进行三次函数拟合。请提交拟合的三次函数以及对应的图样（包括采样点及函数曲线）。
注意：基本作业为所有人必做。进阶作业选作，不计入总分。