一、pandas（python data analysis library）
pandas 納入了大量庫和一些標準的資料模型，提供了高效地操作大型資料集所需的工具。它是使python成為強大而高效的資料分析環境的重要因素之一。
pd.read_csv(『目錄，或者**』) 讀取csv資料
（comma-separated values，csv，逗號分隔符）
df = pd.dataframe(data = 『矩陣』，colums =[『a』,』b』]) 將矩陣資料轉換成csv資料
pd.to_csv(『位址』) 儲存csv資料
二、zip
將對應下標的元素封裝進乙個新的陣列中。
比如說x=[1,2,3] y=[4,5,6] zip(x,y)的結果就是
[[1,4],[2,5],[3,6]]，這裡把x,y看作是記錄。
如果x=[[1,2],[3,4],[5,6]],y=[7,8,9]那麼zip(x,y)的結果就是
[([1,2],7),([3,4],8),([5,6],9)]
在使用for語句遍歷列表的元素時，比如：for i,j in z。其中i代表第一列的元素，j代表第二列的元素。對應的元素可以是數字，也可以是列表和元組。
三、python中的元組，列表，字典分別對應小括號，中括號，大括號。其元組與列表的區別在於元組是不可修改的。
四、numpy
利用numpy建立隨機數組,比如a = np.random.rand(3,2)，可以產生3行2列的隨機數組。
利用numpy產生有序陣列，比如a=np.arange(1,15,dtype=int16).reshape(3,5),產生三行五列的有序整形陣列。
通過pandas將列表轉換成csv型別的資料後，可以有numpy中的iloc函式提取相應列的元素。比如a = b.iloc[1:4,2].values
通過numpy中的where函式可以根據判斷條件改變列表中的元素。比如：np.where(self.net_input(x) >= 0.0, 1, -1)
通過numpy中的dtype函式可以檢視列表的資料型別。
通過numpy中的shape函式可以檢視列表的大小。
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