基礎(chǔ)

目前成都創(chuàng)新互聯(lián)公司已為上千余家的企業(yè)提供了網(wǎng)站建設(shè)、域名、虛擬主機(jī)、網(wǎng)站托管維護(hù)、企業(yè)網(wǎng)站設(shè)計、溪湖網(wǎng)站維護(hù)等服務(wù)，公司將堅持客戶導(dǎo)向、應(yīng)用為本的策略，正道將秉承"和諧、參與、激情"的文化，與客戶和合作伙伴齊心協(xié)力一起成長，共同發(fā)展。

數(shù)據(jù)類型

Number整數(shù)/浮點數(shù)

String字符串

Boolean布爾值True和False

空值None不是0

Tuple元組類型不必統(tǒng)一(1,‘a(chǎn)bc’,0.4)

Dictionary key-value

List內(nèi)置數(shù)據(jù)類型:列表[1,‘a(chǎn)bc’,0.4],list是一種有序的集合，可以隨時添加和刪除其中的元素

變量

python是動態(tài)變量,不僅可以是數(shù)字，還可以是任意數(shù)據(jù)類型,是引用

與之對應(yīng)的是靜態(tài)變量,java是靜態(tài)變量

字符串

字符串可以用’'或者""括起來表示。

如果一個字符串包含很多需要轉(zhuǎn)義的字符，對每一個字符都進(jìn)行轉(zhuǎn)義會很麻煩。為了避免這種情況，我們可以在字符串前面加個前綴 r ，表示這是一個 raw 字符串，里面的字符就不需要轉(zhuǎn)義了。

r'\(~_~)/ \(~_~)/'

在多行字符串前面添加r，把這個多行字符串也變成一個raw字符串

r'''Python is created by "Guido".

It is free and easy to learn.

Let's start learn Python in imooc!'''

語法

if age = 20

if age >= 18:

print 'your age is', age

print 'adult'

print 'END'

dict

d = {

'Adam': 95,

'Lisa': 85,

'Bart': 59

}

print 'Adam:', d['Adam']

print 'Lisa:', d['Lisa']

print 'Bart:', d['Bart']

注釋

單行注釋用#

多行注釋

“”"

“”"

編程庫

1.time

import time

print(time.time())

time = time.localtime( time.time() )

print(time)

print(time.tm_year)

"""

1563803665.310865

time.struct_time(tm_year=2019, tm_mon=7, tm_mday=22, tm_hour=21, tm_min=54, tm_sec=25, tm_wday=0, tm_yday=203, tm_isdst=0)

2019

"""

2.Matplotlib

繪圖工具包

3.Scikit-learn

封裝了大量經(jīng)典以及最新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型

4.Pandas

針對于數(shù)據(jù)處理和分析的python工具包,實現(xiàn)了大量便于數(shù)據(jù)讀寫,清洗,填充及分析功能

4.1讀取文件

import pandas as pd

# 兩個數(shù)據(jù)類型：Series, DataFrame

data_path = "C:/Users/admin/Desktop/111.csv"

# 讀取文件

def read_file(data_path):

datas = pd.read_csv(data_path, encoding="GBK")

datas = datas.dropna()

return datas

data = read_file(data_path)

print(data)無錫好的×××醫(yī)院 http://www.zzchnk.com/

# 獲取某一列文字 Python 字典(Dictionary) -->contents_agent 轉(zhuǎn)化成一整段

contents_agent = data["asr_agent_raw"]

contents = contents_agent.values.tolist()

5.jieba

import jieba

stopwords_file = "D:/gitProject/smartlink-sqc/smartlink-sqc-wordle/python/dict/user_dict.txt"

def seg_word(contents):

contents = contents.values.tolist()

jieba.load_userdict(stopwords_file)

segment = []

for line in contents:

try:

segs = jieba.lcut(line)

for seg in segs:

if len(seg) > 1 and seg != '\r\n' and \

u'\u4e00' <= seg <= u'\u9fa5' or \

u'\u0041' <= seg <= u'\u005a' or \

u'\u0061' <= seg <= u'\u007a':

segment.append(seg)

except:

print(line)

continue

words_df = pd.DataFrame({'words': segment})

stopwords = pd.read_csv(stopwords_file,

index_col=False,

quoting=3,

sep="\t",

names=['stopwords'],

encoding='utf-8') # quoting=3全不引用

words_df = words_df[~words_df.words.isin(stopwords.stopwords)]

return words_df

# 進(jìn)行分詞

words_agent = seg_word(contents_agent)

print(words_agent)

6.NumPy & SciPy

NumPy最基礎(chǔ)的編程庫,提供一些高級的數(shù)學(xué)運算機(jī)制和高效的向量和矩陣運算功能

SciPy是子啊NumPy的基礎(chǔ)上構(gòu)建的,更為強(qiáng)大的科學(xué)計算包

import numpy as np

def word_freq(words_df):

words_stat = words_df.groupby(by=['words'])['words'].agg({"count":np.size})

words_stat = words_stat.reset_index().sort_values(by=["count"], ascending=False)

return words_stat

words_stat_agent = word_freq(words_agent)

# 打印詞頻較高的前10

print(words_stat_agent.head(10))

7.Anaconda平臺

一次性獲得300多種用于科學(xué)和工程計算相關(guān)任務(wù)的python編程庫的支持

人工智能-推薦算法理論應(yīng)用場景

基于內(nèi)容的推薦系統(tǒng)原理

代價函數(shù).

另外有需要云服務(wù)器可以了解下創(chuàng)新互聯(lián)cdcxhl.cn，海內(nèi)外云服務(wù)器15元起步，三天無理由+7*72小時售后在線，公司持有idc許可證，提供“云服務(wù)器、裸金屬服務(wù)器、高防服務(wù)器、香港服務(wù)器、美國服務(wù)器、虛擬主機(jī)、免備案服務(wù)器”等云主機(jī)租用服務(wù)以及企業(yè)上云的綜合解決方案，具有“安全穩(wěn)定、簡單易用、服務(wù)可用性高、性價比高”等特點與優(yōu)勢，專為企業(yè)上云打造定制，能夠滿足用戶豐富、多元化的應(yīng)用場景需求。

當(dāng)前標(biāo)題：python基礎(chǔ)和編程庫-創(chuàng)新互聯(lián)
分享路徑：http://weahome.cn/article/ddcjej.html