Python的基本数据类型有整数,浮点数,布尔,字符串,它们是最基本的数据。在实际编程中,我们要经常组织由很多基本数据组成的集合,这些集合的不同组织方式就是:数据结构,今天讲的是数据结构中的Python list(列表)。数据结构就是一些数据组合得到的“复合”数据类型。
寄语:本文对单级索引中的loc、iloc、[]三种方法进行了详细的阐述。同时,对布尔索引,快速标量索引方式、区间索引方式做了详细介绍。
元组(元组)跟列表(名单)非常相似,二者之间的差异就是元组不可改变,列表是可以改变的。
tensorflow支持14种不同的类型,主要包括:实数:tf.float32 tf.float64整数:tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8布尔:tf.bool复数:tf.complex64 tf.complex1281、tf.to_bfloat16函数将张量强制转换为bfloat16类型。(deprecated)tf.to_bfloat16( x, name='ToBFloat16')参数:x:张量或稀疏张量或索引切片。name:
Python中一切皆对象,python程序中保存的所有数据都是围绕对象这个概念展开的;所有的对象都是由类实例化而来的,只不过这些类有些是python内置的类;例如,整数和浮点数,字符串都是由python内置的类实例化而来的。除此之外用户还可以自定义类型,就是类。
切片是 Python 中最迷人最强大最 Amazing 的语言特性(几乎没有之一),在《Python进阶:切片的误区与高级用法》中,我介绍了切片的基础用法、高级用法以及一些使用误区。这些内容都是基于原生的序列类型(如字符串、列表、元组……),那么,我们是否可以定义自己的序列类型并让它支持切片语法呢?更进一步,我们是否可以自定义其它对象(如字典)并让它支持切片呢?
切片是 python 中截取列表、元组或字符串中部分元素的快捷方法,使用 [] 来实现。
在上一篇文章中,我们介绍了 Python 的异常和文件,现在我们介绍 Python 中的数据类型。
Python数据类型主要包括数字,字符串,列表,元组和字典。字符串,列表,元组和字典都是序列,序列最主要两个特点是索引操作和切片操作,索引操作让我们从序列中抓取一个特定项目,切片操作让我们能够获取序列的一个切片,即一部分序列。
Python的主要应用是进行科学计算,科学计算的基础就是数字,字符串和列表。本文将会详细的给大家介绍一下这三个数据类型的使用情况。
在Python中,类特殊成员是指以双下划线开头和结尾的属性和方法,也被称为魔术方法(Magic methods)或特殊方法(Special methods)。这些特殊成员在类的定义中具有特殊的语法和功能,用于实现对象的特定行为和操作。
前言 本文主要介绍Python中的双端队列deque,具体会介绍: 什么是双端列表? Python列表与双端列表 双端列表的使用 a 什么是双端队列? deque的英文意思是Double-Ended
文章目录 1、公共方法 2、公共函数 3、推导式 4、函数介绍 5、函数参数 6、函数返回值 7、函数的嵌套 8、局部变量和全局变量 9、gloal 10、函数参数进阶 1、公共方法 + 加法运算适用于所有的基础数据类型(int float bool) 加法运算所有两侧要是同种数据类型 加法运算再容器类型中是拼接的意思,不是相加计算值 # +法运算,都可以用于哪些数据类型之间 # int float bool 肯定可以用于加法运算,不再赘述 print(1 + 12.3) # 13.3 # st
下面的例子中,输入和输出分别由大于号和句号提示符( >>> 和 ... )标注:如果想重现这些例子,就要在解释器的提示符后,输入(提示符后面的)那些不包含提示符的代码行。需要注意的是在练习中遇到的从属提示符表示你需要在最后多输入一个空行,解释器才能知道这是一个多行命令的结束。
1 知识大纲 列表的初识 列表的索引切片 列表的增删改查 列表的嵌套 元组的初识(了解) 元组的简单应用(了解) range 2 主要内容 1.列表的初识 why: 字符串: 存储少量的数据。字符串只能存储少量的数据,对于大量的数据用字符串操作不方便也不易存储。 字符串:无论切片还是对其进行任何操作,获取的内容全都是str类型。字符串存储的数据类型太单一,只能是字符串类型。 what:list 容器类数据类型:能承载多种数据类型。它可以存储大量的数据。列表list就属于容器类的数据类型。 列表
导读:切片系列文章连续写了三篇,本文是对它们做的汇总。为什么要把序列文章合并呢?在此说明一下,本文绝不是简单地将它们做了合并,主要是修正了一些严重的错误(如自定义序列切片的部分),还对行文结构与章节衔接做了大量改动,如此一来,本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证。
对于任何一种计算机语言,我觉得最重要的就是「数据类型」「条件语句 & 迭代循环」和「函数」,这三方面一定要打牢基础。此外 Python 非常简洁,一行代码 (one-liner) 就能做很多事情,很多时候都用了各种「解析式」,比如列表、字典和集合解析式。
昨晚见到大神 Aurélien Géron 真人讲 Tensorflow 2.0 的 autograph,会后和他聊天得知他已经搬到新加坡了,而且在这边也有一个 AI consulting 的初创公司。大神非常谦逊,讲东西一针见血,现在在忙于他的经典书《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow》的第二版,里面加了很多 Tensorflow 2.0 的新东西。他的书和 youtube 上的几个视屏都是精品,我自认为写的最好的文章「胶囊网络」是受他的那个 capsule network 的视屏的启发而作。
安装并使用PandasPandas对象简介Pandas的Series对象Series是广义的Numpy数组Series是特殊的字典创建Series对象Pandas的DataFrame对象DataFrame是广义的Numpy数组DataFrame是特殊的字典创建DataFrame对象Pandas的Index对象将Index看作不可变数组将Index看作有序集合
微信公众号终于可以插代码了,Python 可以走一波了。首先我承认不是硬核搞 IT 的,太高级的玩法也玩不来,讲讲下面基本的还可以,之后带点机器学习、金融工程和量化投资的实例也是可以。
元组 (Tuple) 是一个有序、不可变的数据类型,与列表很相似,但元组中的元素不允许被修改,因此元组也被称作只读列表
在数学中,集合( Set )有“无序性”、“互异性”和“确定性”三个特性。在 Python 中,作为内置对象(也是对象类型)的集合,同样具有这些特性,也能实现数学中集合的运算。可以说,Python 中的“集合”就是数学中“集合”在编程中的实现。
python是动态语言,不需要预先声明变量的类型,变量的类型和值在赋值的那一刻被初始化
在最基本的层面上,Pandas 对象可以认为是 NumPy 结构化数组的增强版本,其中行和列用标签而不是简单的整数索引来标识。我们将在本章的过程中看到,Pandas 在基本数据结构之上提供了许多有用的工具,方法和功能,但几乎所有后续内容都需要了解这些结构是什么。因此,在我们继续之前,让我们介绍这三个基本的 Pandas 数据结构:Series,DataFrame和Index。
今天开始来写Python基础方面(基础中附带进阶知识)的知识,虽说是基础,但是很多小伙伴可能也不能完全熟练掌握这些知识点。今天我们来讲的是python中的列表和元组。
字典是python中的唯一的映射类型(哈希表) 字典对象是可变的,但是字典的键必须使用不可变对象,键值创建可以是字符串和元组,但是不能是列表,因为列表是可变的 ,一个字典中可以使用不同类型的键值,字典中的key是唯一的。
在前面介绍的python数据类型:列表list,我们发现list是可以进行修改的。但是有时候,我们需要创建一系列不可修改的元素,此时Python中另一种有序的数据类型-元组tuple就可以满足这种需求。
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15073168.html
“列表值”指的是列表本身,而不是指列表值之内的那些值。如:[‘a’ , ‘b’ , ‘c’ , ‘d’]
在开始认真编写程序之前,您需要理解的另一个主题是列表数据类型及其表亲元组。列表和元组可以包含多个值,这使得编写处理大量数据的程序更加容易。由于列表本身可以包含其他列表,您可以使用它们将数据组织成层次结构。
用切边可以选取大多数序列类型的一部分,切片的基本形式是在方括号中使用start:stop:
前面我们知晓,有些数据类型可以直接使用索引index来访问序列中的元素,同时索引还可以分为正向和负向的。 Python中的切片操作,也会用到索引。而且切片非常灵活,可以很方便地对有序序列进行切片操作,使用频率非常高。
2、切片分配的第二条规则是,切片索引返回列表的任何部分,这与切片分配更改的部分相同。
(1)缩进错误 演示代码: >>> if 5>3: print('5>3') SyntaxError: expected an indented block >>> for i in range(5): print(i) SyntaxError: expected an indented block 错误原因分析与解决方案: Python代码对缩进的要求非常严格,代码缩进层级决定了代码的所属关系。Python初学者最容易遇到的错误应该就是缩进错误,遇到这样的错误时,要仔细检查代码中的缩进是否与预定义的功能逻
cond是一个返回布尔标量张量的可调用的张量。body是一个可调用的变量,返回一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或一个与loop_vars具有相同特性(长度和结构)和类型的张量列表。loop_vars是一个(可能是嵌套的)元组、命名元组或张量列表,它同时传递给cond和body。cond和body都接受与loop_vars一样多的参数。除了常规张量或索引片之外,主体还可以接受和返回TensorArray对象。TensorArray对象的流将在循环之间和梯度计算期间适当地转发。注意while循环只调用cond和body一次(在调用while循环的内部调用,而在Session.run()期间根本不调用)。while loop使用一些额外的图形节点将cond和body调用期间创建的图形片段拼接在一起,创建一个图形流,该流重复body,直到cond返回false。为了保证正确性,tf.while循环()严格地对循环变量强制执行形状不变量。形状不变量是一个(可能是部分的)形状,它在循环的迭代过程中保持不变。如果循环变量的形状在迭代后被确定为比其形状不变量更一般或与之不相容,则会引发错误。例如,[11,None]的形状比[11,17]的形状更通用,而且[11,21]与[11,17]不兼容。默认情况下(如果参数shape_constant没有指定),假定loop_vars中的每个张量的初始形状在每次迭代中都是相同的。shape_constant参数允许调用者为每个循环变量指定一个不太特定的形状变量,如果形状在迭代之间发生变化,则需要使用该变量。tf.Tensor。体函数中也可以使用set_shape函数来指示输出循环变量具有特定的形状。稀疏张量和转位切片的形状不变式特别处理如下:
Python包含6中内建的序列,即列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和 xrange 对象。最常见的是列表和元组。
索引对象Index Series和DataFrame中的索引都是Index对象 示例代码: print(type(ser_obj.index)) print(type(df_obj2.index)) print(df_obj2.index) 运行结果: <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64')
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例,可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值,它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后,变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状,必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样,使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外,张量类的所有重载运算符都被传递到变量上,因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。
在刚学python时候,我们都知道字符串(String)、列表(list)和元组(tuple)序列化数据类型支持切片操作。
内建函数名 (表达形式) 主要作用 备注 abs(x) 返回一个X值得绝对值(x=int/float/复数) all(iterable) 如果 iterable 的所有元素均为 True(或 iterable 为空),则返回 True any(iterable) 如果iterable中有任何一个元素为True,则返回True。如果iterable为空,则返回False ascii(object)
元组( Tuple )是 Python 内置对象(类型),跟列表很相似,从外表看它们的差别就在于 [ ] 和 ()——列表是用方括号包裹,元组是用圆括号包裹——里面的成员要求完全一样,可以是任何 Python 对象,包括各种内置对象和自定义对象。
众所周知,我们可以通过索引值(或称下标)来查找序列类型(如字符串、列表、元组…)中的单个元素,那么,如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢?
字符串是若干字符的序列。 字符串是不可变的。 创建一个字符串: >>> water = 'water water EveryWhere' >>> water 'water water EveryWhere' 本文目录 1 索引 切片 2 遍历字符串 3 in 4 """ 5 操作字符串的一些函数 索引 切片 类似于列表,可以对字符串进行索引和切片(截取)。 字符串中,第1个字母的索引是0,第2个字母的索引是1…… 也可以使用负索引,最后1个字母的索引是-1,倒数2个字母的索引时-2…… >>> water
我首先通过 input() 函数,接收了外部输入字符串,然后通过 list 函数的切片,实现了回文数,代码真的好简洁,我自己都佩服我自己,我也不知道小组长会问我切片原理,我好无奈呀。
Python 的元组与列表类似,不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号,列表使用方括号。
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