Python之深度學習入門

1、python語言的特點：是乙個簡單、易讀、易記的程式語言，而且是開源的，可以自由使用，可以用類似英語的語法編寫程式，編譯起來並不費力，此外，python不僅可以寫出可讀性高的**，還可以寫出效能高（處理速度快）的**，在需要處理大規模資料或者要求快速響應的情況下可以穩妥完成。

2、學習深度學習主要使用的外部庫是numpy庫（用於數值計算的庫，提供了很多高階的數學演算法和便利的陣列、矩陣操作方法）和matplotlib庫（用於畫圖的庫，能將實驗結果視覺化，並在視覺上確認深度學習執行期間的資料），可以有效地促進深度學習的實現，盡量避免使用外部庫。

3、python直譯器：被稱為「對話模式」，使用者能夠以和python對話方式進行程式設計，知識點如下：

4、python指令碼檔案：開啟文字編輯器建立以.py為字尾的檔案，寫好程式之後開啟終端，使用cd命令進入.py檔案所在位置，然後將該檔名作為引數，執行python命令，即使用python 指令碼檔名.py命令就可以執行這個python程式。

5、類：int、str等資料型別是「內建」資料型別，是python一開始就有的資料型別，使用者自己定義的類可以自己建立資料型別，也可以定義原創的方法（類函式）和屬性。特殊方法__init__是進行初始化的方法，也稱為建構函式，只在生成類的例項時被呼叫，而例項變數是儲存在各個例項中的變數，通過self後面新增屬性名來生成或訪問例項變數。

python中使用class關鍵字來定義類，遵循以下模板：

class 類名：

def__init__
(self, 引數, …)：	#建構函式
…	def 方法名1
(self, 引數, …)：	#方法1
…	def 方法名2
(self, 引數, …)：	#方法2
…

a = np.array([[

1,2]
,[3,
4]])
a.shape		#(2,2)
a.dtype 	#dtype('int64')

a = np.array([[

1,2]
,[3,
4]])
b = np.array([10
,20])
#一維陣列擴充套件成[[10,20],[10,20]]
a * b 		#array([[10,40], [30,80]])
a *10
#10擴充套件成[[10,10],[10,10]]

import numpy as np

import matplotlib.pyplot as plt
x = np.arange(0,
6,0.1)
#以0.1為單位，生成0-6的資料
y = np.sin(x)
y1 = np.cos(x)
plt.plot(x,y,label=
"sin"
)#將x,y的資料傳給該方法
plt.plot(x,y1,linestyle=
"--"
,label=
"cos"
)#用虛線繪製
plt.xlabel(
"x")
#x軸標籤
plt.xlabel(
"y")
#y軸標籤
plt.title(
'sin & cos'
)#標題
plt.legend(
)plt.show(
)#顯示圖形

>>

>
import keyword
>>
> keyword.kwlist
['false'
,'none'
,'true'
,'and'
,'as'
,'assert'
,'break'
,'class'
,'continue'
,'def'
,'del'
,'elif'
,'else'
,'except'
,'finally'
,'for'
,'from'
,'global'
,'if'
,'import'
,'in'
,'is'
,'lambda'
,'nonlocal'
,'not'
,'or'
,'pass'
,'raise'
,'return'
,'try'
,'while'
,'with'
,'yield'
]

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