机器学习 – Python 02

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好了,咱们接着上一节的内容,继续学习机器学习中的Python语法部分。这一节算是Python语法的最后一节了。也就是说如果真的看懂了这两节的内容,理论上说就机器学习的领域或者方向,语言已经不是问题了。同时也意味着马上真正的进入机器学习的核心部分了。好了,那咱们接下来正式开始咱们的学习啦。

  • Tuples

Tuples是Python中的一种新的形式的数据collection(至少相对于C++, objective-C,Java是新的。其他的我就不敢肯定了,免得被打脸,哈哈)。其实她和List几乎是一样的,除了2个方面的不同。她和list的区别主要是下面2个方面的不同:1)Tuples 的创建的展现是讲元素element用括号包起来,而List是用的中括号。2)Tuples一旦创建 元素是不可改变的,即它是immutable的,而List的元素是可以改变的,即Mutable的。好了,下面看一下tuples的创建代码展示一下,否则光说不练假把式。哈哈哈

t = (1,2,3)

上面的代码就是创建了一个tuple,他的元素有三个,分别是1,2,3. 那么既然有了list为什么还要Tuples呢? 这主要是因为Tuple的应用场景主要是用于那些有多个返回值的函数中,想象一下,如果一个函数有多个返回值,你要怎么弄呢?对了,你肯定想到了List对吧?可是List里面的数据可能因为多人协同开发的时候被其他同事修改了,是会有一定Risk的。那么自然而然我们就想到了要用Tuples这个数据结构,因为他是Immutable的,如果有人试图修改她的值,他会报错的。总结起来就是List是可读可写的,而Tuples是只读的。看看下面这个返回多个值的例子吧。

a = 0.125.as_integer_ratio()

上面的函数返回了2个值,分别是分子和分母,都是整型数据。返回的数据是(1,8)。

关于Tuples还有一个点是Individual assignments(翻译过来应该是叫单独赋值,不知道翻译的对不对,容我装个B,哈哈哈),这里的意思是讲Tuple中的值可以分别赋值给不同的变量,如下所示:

numerator,demonstrater = a

上面代码的运行结果就是:numerator = 1, demonstrater = 8.

  • Dictionary

好了,现在接受最后一种形式的collection,就是字典。这和其他语言都很像,就是key-value键值对。好了,下面先来瞧一瞧咱们dictionary的创建

numbers = {"one":1,"two":2,"three":3}

这和其他很多种的语言的都一样,再来看看如何通过Key值来retrieve value。

numbers["one"]

下面介绍一下dictionary中的比较高级但是在实际中会经常用到的的功能,这些语法特性看起来挺牛逼,其实都是纸老虎,哈哈,心态上我们要藐视他妈,操作上要重视他们哈。

1) in operator

in的关键字是Python中最常见的一个关键字,没有之一!!!!在list中用,在dictionary中用,在条件判断时会用,在循环中还是会用的。既然这一节讲的是dictionary,我们就看看她在dictionary中的应用吧。

#create a dictionary
planets = ['Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus', 'Neptune']
plants_to_initial = {planet:planet[0] for planet in planets}
"Mercury" in plants_to_initial  # the in operator will tell us whether something is a key in the dictionary

上面的创建字典代码现在看不懂没关系,她就是创建了一个字典,这个字典的key值是这些星星的名字,value值就是这些星星的首字母。这里重要的是最后一行代码,判断“Mercury”这个字符串是不是这个字典的key值。如果是key,返回True, 否则返回False。

2)遍历key值

#the for loop will loop over its keys
for key in plants_to_initial:
    print(key,end = " ")

如上代码所示,直接对dictionary遍历,返回的是每一个key-value键值对的key值。上面代码就是打印这个字典的所有的key值。

3) 同事遍历key-value 键值对

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在字典中,如果想要同时遍历键值对,我们必须通过dictionary的一个method,叫做:items(). 这个方法返回一个list,里面的元素是tuples,这些tuples里面的元素就是key,values. 话不多说,直接上代码看

for planet, initial in plants_to_initial.items():#items()will return its key-value pairs
    print(planet,initial)
  • String

好了,终于进入到最最常用的一种基本数据类型了-string。几乎在所用的应用中,产生和消费的数据,几乎字符串占了绝大部分。当然啦,在机器学习中最常用到的数据类型是int和float,但是string类型的也是经常会出现的。其实String可以将它看成一串字符,这一串字符就好比一个list。用英文来说就是 A string is a sequences of characters. (是不是瞬间高大上了,从大蒜变成了咖啡。哈哈哈哈)。 所以在Python中,几乎你在list中看到的方法,都同样适用于String. 

1) String 的创建和index

planet = "Pluto"
planet[0]#return P
planet[-3:]#return uto
len(planet)#return 5

2)常用的String方法

#string methods
planet.upper()#return PLUTO
planet.lower()#return pluto
planet.index("uto")#return 2
planet.startswith("Plu")#return True
planet.endswith("asds")#return False

3) List 和 String之间的相互转换

#going between strings and lists
#string -> list   split method
planets = "Pluto is a planet"
list_planets = planets.split()#return a list of ["Pluto","is","a","planet"]
dates = '2019-10-08'
list_dates = dates.split('-')#returns ["2019","10","08"], the element are also all string types
#list->string  join method
year,month,day = list_dates #individual assignment
'/'.join([year,month,day]) #returns "2019/10/08"

注意无论是String->List还是List->String, 他们的基本元素都是String,而不会是Int或者Float或者其他什么稀奇古怪的数据类型。也就是说,无论是Split还是Join, 他们操作的对象都是String。例如:’/’.join([1,2,3]),这句代码就会报错,因为1,2,3都是整型数据而不是string。这里比较抽象哈,自己慢慢体会。

4)formatting a string

String是一个非常灵活的数据类型,例如int也可以转换成string,等等。因此我们常常需要将不同数据类型的数据拼接在一起,然后转换成一个string。这种情况下,我们经常需要用到format方法,当然也存在其他方法可以完成这个任务,但是format的牛逼之处不仅仅在于这,她还可以格式化数据的表现格式,例如保留几位小数点,大数字的表现形式等等,具体的可以参考下面的代码。

position = 9
"{}, you will be the {}th planet to me".format(planet,position) #returns 'Pluto, you will be the 9th planet to me'
"{:.2}".format(0.123345) #returns "0.12", the result is converted to string type
"{:,}".format(1234578) #returns '1,234,578' the result is also converted to string type
"{0},{1},{1},{0},{0}".format(12,55)#indexing of format the result is '12,55,55,12,12', the result is also string type
  • Loop comprehension

Loop comprehension 是Python中非常受欢迎的一个特性,她能够快速创建List和dictionary,并且使用起来非常灵活,在将来机器学习的实践中你们会发现非常好用。说了这么多,那么接下来我们来看看到底什么是Loop Comprehension.

1) 利用Loop Comprehension 来快速创建dictionary。

其实这已经在前面的代码中有所体现了,如下面的代码所示,快速创建字典。

plants_to_initial = {planet:planet[0] for planet in planets}

其实就是用for in 的循环,然后通过key:value的形式,批量的产生键值对,最后生成一个字典。

2)利用Loop Comprehension 来创建List

List的创建也是很灵活的,也可以操作循环的元素,来达到一些个性化或者特殊需求的一些目的。甚至她还可以通过组合条件判断的语句达到更加精细化的控制,创建List的一些常用方式如下所示

numbers = [1,2,3,4]
squares = [n**2 for n in numbers] #returns [1,4,9,16]
print(squares)    
short_squares = [n for n in squares if n<9] #returns [1,4]
count_number_of_squares = len([n for n in squares if n < 100]) #returns 4

 

总结: 前面一节内容还有这一节内容大体上已经介绍了常用Python的绝大部分特性,如果已经掌握,我觉得仅仅对于机器学习这个领域的学习的话,已经够用了。这两节的内容是给已经有其他语言经验的人准备的(如果一点计算机语言经验都没有,我建议还是从Hello World开始)

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原文地址:《机器学习 – Python 02》 发布于2019-12-28

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