classmethod：類方法staticmethod：靜態(tài)方法
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在python中，靜態(tài)方法和類方法都是可以通過(guò)類對(duì)象和類對(duì)象實(shí)例訪問(wèn)。但是區(qū)別是：
@classmethod 是一個(gè)函數(shù)修飾符，它表示接下來(lái)的是一個(gè)類方法，而對(duì)于平常我們見(jiàn)到的則叫做實(shí)例方法。 類方法的第一個(gè)參數(shù)cls，而實(shí)例方法的第一個(gè)參數(shù)是self，表示該類的一個(gè)實(shí)例。
普通對(duì)象方法至少需要一個(gè)self參數(shù)，代表類對(duì)象實(shí)例
類方法有類變量cls傳入，從而可以用cls做一些相關(guān)的處理。并且有子類繼承時(shí)，調(diào)用該類方法時(shí)，傳入的類變量cls是子類，而非父類。 對(duì)于類方法，可以通過(guò)類來(lái)調(diào)用，就像C.f()，有點(diǎn)類似C＋＋中的靜態(tài)方法, 也可以通過(guò)類的一個(gè)實(shí)例來(lái)調(diào)用，就像C().f()，這里C()，寫(xiě)成這樣之后它就是類的一個(gè)實(shí)例了。
靜態(tài)方法則沒(méi)有，它基本上跟一個(gè)全局函數(shù)相同，一般來(lái)說(shuō)用的很少
Example 1:
class a():
@staticmethod
def staticm():
print 'static'
def normalm(self):
print 'nomarl',self
@classmethod
def classm(cls):
print 'class',cls
a1=a()
a1.normalm()
nomarl __main__.a instance at 0x84dddec
a1.staticm()
static
a1.classm()
class __main__.a
type(a)
type 'classobj'
type(a1)
type 'instance'
Example 2:
class A(object):
@classmethod
def cm(cls):
print '類方法cm(cls)調(diào)用者：', cls.__name__
@staticmethod
def sm():
print '靜態(tài)方法sm()被調(diào)用'
class B(A):
pass
A.cm()
B.cm()
A.sm()
B.sm()
輸出：
類方法cm(cls)調(diào)用者： A
類方法cm(cls)調(diào)用者： B
靜態(tài)方法sm()被調(diào)用
靜態(tài)方法sm()被調(diào)用
@classmethod與@staticmethod的應(yīng)用實(shí)例
#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
class TClassStatic(object):
obj_num = 0
def __init__(self, data):
self.data = data
TClassStatic.obj_num += 1
def printself(self):
print("self.data: ", self.data)
@staticmethod
def smethod():
print("the number of obj is : ", TClassStatic.obj_num)
@classmethod
def cmethod(cls):
print("cmethod : ", cls.obj_num)
cls.smethod()
def main():
objA = TClassStatic(10)
objB = TClassStatic(12)
objB.printself()
objA.smethod()
objB.cmethod()
print("------------------------------")
TClassStatic.smethod()
TClassStatic.cmethod()
if __name__ == "__main__":
main()123456789101112131415161718192021222324252627282930313233
輸出結(jié)果如下：
('self.data: ', 12)
('the number of obj is : ', 2)
('cmethod : ', 2)
('the number of obj is : ', 2)
------------------------------
('the number of obj is : ', 2)
('cmethod : ', 2)
('the number of obj is : ', 2)
#?-*-?coding:?UTF-8?-*-
"""繪制混淆矩陣圖"""
import?matplotlib.pyplot?as?plt
from?sklearn.metrics?import?confusion_matrix
def?confusion_matrix_plot_matplotlib(y_truth,?y_predict,?cmap=plt.cm.Blues):
"""Matplotlib繪制混淆矩陣圖
parameters
----------
y_truth:?真實(shí)的y的值,?1d?array
y_predict:?預(yù)測(cè)的y的值,?1d?array
cmap:?畫(huà)混淆矩陣圖的配色風(fēng)格,?使用cm.Blues，更多風(fēng)格請(qǐng)參考官網(wǎng)
"""
cm?=?confusion_matrix(y_truth,?y_predict)
plt.matshow(cm,?cmap=cmap)??#?混淆矩陣圖
plt.colorbar()??#?顏色標(biāo)簽
for?x?in?range(len(cm)):??#?數(shù)據(jù)標(biāo)簽
for?y?in?range(len(cm)):
plt.annotate(cm[x,?y],?xy=(x,?y),?horizontalalignment='center',?verticalalignment='center')
plt.ylabel('True?label')??#?坐標(biāo)軸標(biāo)簽
plt.xlabel('Predicted?label')??#?坐標(biāo)軸標(biāo)簽
plt.show()??#?顯示作圖結(jié)果
if?__name__?==?'__main__':
y_truth?=?[1,?0,?1,?1,?1,?1,?1,?1,?1,?1,?0,?0,?0,?0,?0]
y_predict?=?[1,?0,?0,?1,?0,?1,?1,?1,?1,?1,?0,?1,?0,?1,?0]
confusion_matrix_plot_matplotlib(y_truth,?y_predict)
【現(xiàn)象】
很多Python初學(xué)者，在安裝了最新版本的Python 3.x版本，比如Python 3.2之后，
去參考別人的代碼（基于Python 2.x寫(xiě)的教程），去利用print函數(shù)，打印輸出內(nèi)容時(shí)，結(jié)果卻遇到print函數(shù)的語(yǔ)法錯(cuò)誤：
SyntaxError: invalid syntax
比如，雖然找個(gè)例子的截圖為：
【原因】
這是因?yàn)?，你正在用的Python版本是Python 3.x，而參考別人的代碼是Python 2.x的代碼，而由于Python 2.x升級(jí)到Python 3.x，print函數(shù)的語(yǔ)法變化了，
所以你用Python 2.x的print函數(shù)的代碼，放在Python 3.x中運(yùn)行，結(jié)果就出現(xiàn)了print函數(shù)的“SyntaxError: invalid syntax”了。
即，這也是Python初學(xué)者，第一個(gè)最容易遇到的問(wèn)題：
在安裝了（最新版本的）Python 3.x后，去運(yùn)行（參考了別人的）Python 2.x的print函數(shù)的代碼，結(jié)果就是遇到了print函數(shù)的語(yǔ)法錯(cuò)誤：SyntaxError: invalid syntax
【Python 2.x和Python 3.x中print函數(shù)語(yǔ)法方面的區(qū)別】
最簡(jiǎn)潔的解釋為：
Python 2.x： print函數(shù)（所要打印的內(nèi)容）不帶括號(hào)
Python 3.x： print函數(shù)（所要打印的內(nèi)容），必須帶括號(hào)
舉例來(lái)說(shuō)明，即為：
1.不帶百分號(hào)格式化的
python 2.x:
?
1
print "Pyhon 2 can use print string without ()";
python 3.x:
?
1
print("Python3, print must use () to output string");
2. 帶百分號(hào)格式化的
Python 2.x：
?
1
print "old %s version is %d, print no ()"%("Python", 2);
Python 3.x：
?
1
print("new %s version is %d, print must have ()"%("Python", 3));
1.accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=True, sample_weight=None)
參數(shù)分別為y實(shí)際類別、預(yù)測(cè)類別、返回值要求（True返回正確的樣本占比，false返回的是正確分類的樣本數(shù)量）
eg：
import numpy as np
from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = [0, 2, 1, 3]
y_true = [0, 1, 2, 3]
accuracy_score(y_true, y_pred)
0.5
accuracy_score(y_true, y_pred, normalize=False)
2.classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2)
參數(shù)：真是類別，預(yù)測(cè)類別，目標(biāo)類別名稱
eg：
3.confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None)
輸出為混淆矩陣
eg：
太多了，寫(xiě)3個(gè)常用的吧，具體參考help(metrics)
defcm_plot(y,yp):#參數(shù)為實(shí)際分類和預(yù)測(cè)分類
fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix
#導(dǎo)入混淆矩陣函數(shù)
cm = confusion_matrix(y,yp)
#輸出為混淆矩陣
importmatplotlib.pyplotasplt
#導(dǎo)入作圖函數(shù)
plt.matshow(cm,cmap=plt.cm.Greens)
# 畫(huà)混淆矩陣圖，配色風(fēng)格使用cm.Greens
plt.colorbar()
# 顏色標(biāo)簽
forxinrange(len(cm)):
foryinrange(len(cm)):
plt.annotate(cm[x,y],xy=(x,y),horizontalalignment='center',verticalalignment='center')
#annotate主要在圖形中添加注釋
# 第一個(gè)參數(shù)添加注釋
# 第一個(gè)參數(shù)是注釋的內(nèi)容
# xy設(shè)置箭頭尖的坐標(biāo)
#horizontalalignment水平對(duì)齊
#verticalalignment垂直對(duì)齊
#其余常用參數(shù)如下：
# xytext設(shè)置注釋內(nèi)容顯示的起始位置
# arrowprops 用來(lái)設(shè)置箭頭
# facecolor 設(shè)置箭頭的顏色
# headlength 箭頭的頭的長(zhǎng)度
# headwidth 箭頭的寬度
# width 箭身的寬度
plt.ylabel('True label')# 坐標(biāo)軸標(biāo)簽
plt.xlabel('Predicted label')# 坐標(biāo)軸標(biāo)簽
returnplt
#函數(shù)調(diào)用
cm_plot(train[:,3],tree.predict(train[:,:3])).show()
【常見(jiàn)的內(nèi)置函數(shù)】
1、enumerate(iterable,start=0)
是python的內(nèi)置函數(shù)，是枚舉、列舉的意思，對(duì)于一個(gè)可迭代的(iterable)/可遍歷的對(duì)象(如列表、字符串)，enumerate將其組成一個(gè)索引序列，利用它可以同時(shí)獲得索引和值。
2、zip(*iterables,strict=False)
用于將可迭代的對(duì)象作為參數(shù)，將對(duì)象中對(duì)應(yīng)的元素打包成一個(gè)個(gè)元組，然后返回由這些元組組成的列表。如果各個(gè)迭代器的元素個(gè)數(shù)不一致，則返回列表長(zhǎng)度與最短的對(duì)象相同，利用*號(hào)操作符，可以將元組解壓為列表。
3、filter(function,iterable)
filter是將一個(gè)序列進(jìn)行過(guò)濾，返回迭代器的對(duì)象，去除不滿足條件的序列。
4、isinstance(object,classinfo)
是用來(lái)判斷某一個(gè)變量或者是對(duì)象是不是屬于某種類型的一個(gè)函數(shù)，如果參數(shù)object是classinfo的實(shí)例，或者object是classinfo類的子類的一個(gè)實(shí)例，
返回True。如果object不是一個(gè)給定類型的的對(duì)象， 則返回結(jié)果總是False
5、eval(expression[,globals[,locals]])
用來(lái)將字符串str當(dāng)成有效的表達(dá)式來(lái)求值并返回計(jì)算結(jié)果，表達(dá)式解析參數(shù)expression并作為Python表達(dá)式進(jìn)行求值(從技術(shù)上說(shuō)是一個(gè)條件列表)，采用globals和locals字典作為全局和局部命名空間。
【常用的句式】
1、format字符串格式化
format把字符串當(dāng)成一個(gè)模板，通過(guò)傳入的參數(shù)進(jìn)行格式化，非常實(shí)用且強(qiáng)大。
2、連接字符串
常使用+連接兩個(gè)字符串。
3、if...else條件語(yǔ)句
Python條件語(yǔ)句是通過(guò)一條或多條語(yǔ)句的執(zhí)行結(jié)果(True或者False)來(lái)決定執(zhí)行的代碼塊。其中if...else語(yǔ)句用來(lái)執(zhí)行需要判斷的情形。
4、for...in、while循環(huán)語(yǔ)句
循環(huán)語(yǔ)句就是遍歷一個(gè)序列，循環(huán)去執(zhí)行某個(gè)操作，Python中的循環(huán)語(yǔ)句有for和while。
5、import導(dǎo)入其他腳本的功能
有時(shí)需要使用另一個(gè)python文件中的腳本，這其實(shí)很簡(jiǎn)單，就像使用import關(guān)鍵字導(dǎo)入任何模塊一樣。
python常見(jiàn)的內(nèi)置函數(shù)有：
1. abs()函數(shù)返回?cái)?shù)字的絕對(duì)值。
2. all() 函數(shù)用于判斷給定的參數(shù)中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False 外都算 True；空元組、空列表返回值為T(mén)rue。
3. any() 函數(shù)用于判斷給定的參數(shù)是否全部為False，是則返回False，如果有一個(gè)為T(mén)rue，則返回True。 元素除了是 0、空、False外都算 TRUE。
4. bin()函數(shù)返回一個(gè)整數(shù)int或者長(zhǎng)整數(shù)long int的二進(jìn)制表示。
5. bool() 函數(shù)用于將給定參數(shù)轉(zhuǎn)換為布爾類型，如果參數(shù)不為空或不為0，返回True；參數(shù)為0或沒(méi)有參數(shù)，返回False。
6. bytearray()方法返回一個(gè)新字節(jié)數(shù)組。這個(gè)數(shù)組里的元素是可變的，并且每個(gè)元素的值范圍: 0 = x 256（即0-255）。即bytearray()是可修改的二進(jìn)制字節(jié)格式。
7. callable()函數(shù)用于檢查一個(gè)對(duì)象是否可調(diào)用的。對(duì)于函數(shù)、方法、lambda函式、類以及實(shí)現(xiàn)了 __call__ 方法的類實(shí)例, 它都返回 True。（可以加括號(hào)的都可以調(diào)用）
8. chr()函數(shù)用一個(gè)范圍在range(256)內(nèi)（即0～255）的整數(shù)作參數(shù)，返回一個(gè)對(duì)應(yīng)的ASCII數(shù)值。
9. dict()函數(shù)用來(lái)將元組/列表轉(zhuǎn)換為字典格式。
10. dir()函數(shù)不帶參數(shù)時(shí)，返回當(dāng)前范圍內(nèi)的變量、方法和定義的類型列表；帶參數(shù)時(shí)，返回參數(shù)的屬性、方法列表。
擴(kuò)展資料：
如何查看python3.6的內(nèi)置函數(shù)？
1、首先先打開(kāi)python自帶的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境IDLE；
2、然后我們直接輸入"dir(__builtins__)",需要注意的是builtins左右的下劃線都是兩個(gè)；
3、回車之后我們就可以看到python所有的內(nèi)置函數(shù)；
4、接下來(lái)我們學(xué)習(xí)第二種查看python內(nèi)置函數(shù)的方法，我們直接在IDLE中輸入"import builtins",然后輸入"dir(builtins)"；
5、然后回車，同樣的這個(gè)方法也可以得到所有的python內(nèi)置的函數(shù)；
6、這里我們可以使用python內(nèi)置函數(shù)len（）來(lái)查看python內(nèi)置函數(shù)的個(gè)數(shù)，這里我們直接輸入"len(dir(builtins))"；
7、回車之后我們可以看到系統(tǒng)返回值153，說(shuō)明我們現(xiàn)在這個(gè)版本中有153個(gè)內(nèi)置函數(shù)；
8、最后我們介紹一個(gè)比較有用的內(nèi)置函數(shù)"help"，python內(nèi)置函數(shù)有一百多個(gè)，我們當(dāng)然不能記住所有的函數(shù)，這里python提供了一個(gè)"help"函數(shù)，我們來(lái)看一個(gè)例子一起來(lái)體會(huì)一下help函數(shù)的用法，這里我們直接輸入"help(len)",然后回車，會(huì)看到系統(tǒng)給我們對(duì)于內(nèi)置函數(shù)"len"的解釋，當(dāng)然對(duì)于其他函數(shù)可能會(huì)有更加詳細(xì)的解釋以及用法提示。
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