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1、学习如何使用一个Jupyter notebook
2、快速学习Python语法和科学库
3、学习一些IPython特性#xff0c;我们将在之后教程中使用。 这是什么#xff1f;
这是只为你运行在一个个人容器中的一个Jupyter noteboo…在本notebook中你将
1、学习如何使用一个Jupyter notebook
2、快速学习Python语法和科学库
3、学习一些IPython特性我们将在之后教程中使用。 这是什么
这是只为你运行在一个个人容器中的一个Jupyter notebook存储了你能够运行和修改的示例数据演示和教程。所有你需要的软件已经安装并且准备用于使用。 运行某段Python代码
要运行以下代码
1、点击单元来选取它。
2、在键盘上按Shift ENTER或者工具栏中Run按钮。 注意你可以编辑一个单元并且重新运行它。notebook文档混合了可执行代码和叙述内容。它支持文本链接嵌入的视频甚至排版的数学 Python语法的简介
列表list 字典dict 提示对于大型或嵌套字典使用list()更方便。自定义python对象经常可以用相同方式查询。 函数 在IPython f?或?f显示有关f的信息注入它的参数。 参数可以有默认值 任何参数可以由键盘输入。这输入更慢但之后阅读清楚。 如果使用关键字你不需要记住参数顺序。 使用numpy快速的数值计算
对于数值计算一个numpy数组比普通列表list更有用并且高性能 我们使用IPython %%timeit魔术测量内建python列表和numpy数组之间的速度差别。 如果单个循环需要更长计算在所需行上使用%time 使用matplotlib绘图
在一个交互设置中这将显示你可以移动和缩放的画布。(继续阅读我们能够在非交设置中做什么例如本教程的静态网页版本)。 我们可以像这样绘图某些数据。在交互设置中这将更新以上画布。 并且到此通过显示图形自身我们可以显示图形状态的一个非交互快照。 显示plt.gcf()(或任何图形)显示一个图形的非交互快照。显示plt.gcf().canvas或者任何Canvas给我们这个图形的另一个交互的实时更新视图。 中断IPython内核
运行这个单元并且点击notebook工具栏中方形的stop按钮来中断这个无限循环。
(这等价于在中断中按下Ctrl C) Magics
在此输入的代码由IPython解析IPython通过添加了帮助你最大化地交互使用Python的快捷方式扩展Python。Magics是特殊的IPython语法。它们不是Python语言的组成部分并且它们不应该在脚本或库中被使用它们是为了交互使用。
# hello_world.py
message hello world
print(message) 当脚本结束时在那个脚本中定义的任何变量将被输出到我们的命名空间。例如(如我们将在下面见到的)这个脚本定义了一个名为message的变量。现在我们用%runm运行这个脚本message在我们的命名空间中。 这个命令可能使人混淆在此情况中读者必须发掘来理解message定义在何处以及它是什么但它有其用处。整个教程中我们将使用%run magic作为运行公式化配置代码以及定义代表硬件的变量的快捷方式。
%load magic复制一个文件的内容到一个单元但不运行它%load scripts/hello_world.py 第二次执行这个单元来实际运行这个代码。整个教程中我们使用%load magic来装置方法来练习。 系统shell访问
任何以一个字符开头的输入行被传递传递到下层操作系统。 numpy数组
目标
1对于新手感受如何使用一个数组。
2对于更有经验的练习者更深入地理解数组如何运行并且可能加你到一或两个有用的新东西。 项和分片
1、从数组中取单个元素以下取第一行和第一列的元素 2、从数组中取一行元素以下取第0行的元素 3、从数组中取一列元素以下取0列的元素 4、从数组中取0到2行和0到2列中的元素 5、以下取10行到999行因为这些行是在原数组中不存在所以返回一个空数组 不同维度的数组通过广播被组合 广播规则
基本运算当两个要运算的数组形状不一致时需要进行广播使两者的形状一致再进行计算。1 例如计算a b其中a.shape(2, 2, 3)和b.shape(2, 3)那么b会被广播为b.shape(1, 2, 3)然后进行加法运算。 广播规则
如果两个数组的rank维度数量不同会在低级数组的shape的最前面添加1直到两个数组的rank一致。 如果两个数组的某一层维度相同或者其中一个数组在该维度的大小为1则称两个数组在该维度上是兼容的。若数组在所有维度上兼容则可以一起广播。 广播后该维度为1的数组在该维度上进行复制。 特殊情况
如果数组的某一维度为1但该维度在其他数组中没有对应的值那么这个维度不会参与广播。 如果数组的形状在任何维度上都匹配但有一个维度为1那么这个维度上的值会被扩展到整个数组。 以上规则确保了NumPy能够有效地处理不同形状的数组进行运算是一种高效的运算方式。 用切片自己可以创建切片并且被再次使用 数组解剖
获取维度维度数元素数目字节数目元素数据类型以及转成list 软件内部窥探仅一会
一个内存块具有跨越它和解析它的规则
