python 中[…]
# coding=gbk
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Created on 2017年5月9日
'''
from scipy.misc.pilutil import * # read image ，read 会提示错误，但是不影响使用
import matplotlib.pyplot as plt # show image
import numpy as np # 两个方法都用
from numpy import *
A = np.zeros((2,3),dtype='float')
C = np.zeros((2,3),dtype='float')
B = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
A3 = np.zeros((2,2,3),dtype='float')
C3 = np.zeros((2,2,3),dtype='float')
B3 = np.array([[[1,2,3],[4,5,6]],[[7,8,9],[10,11,12]]])
A[0,...] = B[0,...]
C[0,:] = B[0,:]
A3[0,...] = B3[0,:]
C3[:] = B3[...]
print A
print C
print "############################"
print A3
print "############################"
print C3result:
[[ 1. 2. 3.]
[ 0. 0. 0.]]
[[ 1. 2. 3.]
[ 0. 0. 0.]]
############################
[[[ 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6.]]
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]]
############################
[[[ 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6.]]
[[ 7. 8. 9.]
[ 10. 11. 12.]]]
结果[…]和[:]几乎具有同样的效果，其他情况需要待测。
arr.flat
arr1 = np.array([1,2,3])
b = np.zeros(arr1.shape)
b.flat = arr1.flat
print b # [1,2,3]词典dict的get函数
词典可以通过键值对访问，也可以通过get访问，区别是：如果元素不存在，通过键值对访问会提示错误，但是通过get返回none，当然也可以通过制定参数的形式，来返回你想要的结果。如下:
print dic1.get('xlh','你查找的内容不存在!') #存在的时候，返回值
print dic1.get('gyl') #默认返回none，
print dic1.get('gyl','你查找的内容不存在!') #不存在，返回指定的参数
temp = dic1.get('gyl')
if temp is not None:
pass # do somethingpickle模块
# coding=gbk
from pickle import load,dump
list1 = ['xlh',20,'gyl','21']
with open('text.txt','w') as f:
dump(list1,f)
print 'save list1 to text1 file over ....'
with open('text2.txt','wb') as f2:
dump(list1,f2)
print 'save list1 to text2 file over ...'python清理变量内存
清理变量所占的内存，有两种方法：
var = None; # method 1
del var ; # method 2方法1虽然会留一个变量名，单几乎不占内存，因此可以忽略。
dlib for python2.7安装
conda install -c menpo dlib=18.18copy文件
import shutil
filename = 'helloworld.mat'
dstname = 'D:/helloworld.mat'
shutil.copy(filename,dstname)
print 'copy successfully!'flatten
from compiler.ast import flatten # 在python3.5下,废弃
from funcy import flatten, isa # 替代，去pypi下载funcy安装即可。同样的代码在两个不同的环境有不同的结果时
当同样的代码在两个不同的环境有不同的结果时，请仔细检查两个环境中变量的定义的类型是否相同。
python执行字符串中的表达式和语句
eval:计算字符串中的表达式
exec:执行字符串中的语句
execfile:用来执行一个文件
# 执行表达式
x=1
print eval("x+1")
# 执行语句
exec('pose = np.zeros(shape=[10,2],dtype=np.float32)')
for i in range(npose):
exec('pose'+str(i)+'np.zeros(shape=[10,2],dtype=np.float32)')hdf5数据的items()
访问hdf5里面有哪些属性字段
train_data = h5py.File(train_path)
print(train_data.items())一维数组(64,)到二维矩阵(64,1)
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(5)
>>> a.shape
(5L,)
# 方式一：利用 np.expand_dims
>>> np.expand_dims(a, axis=1).shape
(5L, 1L)
# 方式二：利用 np.reshape
>>> np.reshape(a, (-1, 1)).shape
(5L, 1L)
# 方式三：利用 np.newaxis
>>> a[:, np.newaxis].shape
(5L, 1L)
# 方式四：直接操作 shape 属性
>>> b = a.copy()
>>> b.shape = (-1, 1)
>>> b.shape
(5L, 1L)
>>> a.shape
(5L,)
作者：采石工
链接：https://www.zhihu.com/question/59563149/answer/168674704
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。print 格式化矩阵
利用set_printoptions()设置输出矩阵的格式化形式
import numpy as np
x=np.random.random(10)
print(x)
# [ 0.07837821 0.48002108 0.41274116 0.82993414 0.77610352 0.1023732
# 0.51303098 0.4617183 0.33487207 0.71162095]
np.set_printoptions(precision=3)
print(x)
# [ 0.078 0.48 0.413 0.83 0.776 0.102 0.513 0.462 0.335 0.712]获得当前程序的运行的路径
import os
path_dir = os.getcwd()在assert后加入说明，
a = 100
assert a == 1000 , 'please make sure a == 1000'
assert mode in ['training', 'inference']window 版本的 pythonlib
python装饰器
详细参考知乎：
https://www.zhihu.com/question/26930016
*号的使用
参考文献：
https://www.cnblogs.com/jony7/p/8035376.html
1.表示乘号。
2.表示倍数。
def times(msg,time=1):
print((msg+' ')*time)
times('hello',3)结果：hello hello hello
3.单个*星号。
情况一：出现在函数定义时的形参上，即*parameter是用来接受任意多个参数并将其放在一个元组中。
def demo(*p):
print(p)
demo(1,2,3)结果：(1, 2, 3)
情况二：函数在调用多个参数时（调用时），在列表、元组、集合、字典及其他可迭代对象作为实参，并在前面加 *。
如 *（1,2,3）解释器将自动进行解包然后传递给多个单变量参数（参数个数要对应相等）。
def d(a,b,c):
print(a,b,c)
a = [1,2,3]
d(*a)结果:1 2 3
4. 两个 的情况**
如: **parameter用于接收类似于关键参数一样赋值的形式的多个实参放入字典中（即把该函数的参数转换为字典）
def demo(**p):
for i in p.items():
print(i)
demo(x=1,y=2)结果:
('x', 1)
('y', 2)dir(obj)
dir() 是一个内置函数，用于列出对象的所有属性及方法。