Python & Numpy 教程（上）

原英文教程网址：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/

------------------------------------------------------------------------------------------------

该教程来自于 Justin Johnson

我们将会使用Python编程语言来完成本课程（斯坦福大学cs231n）的所有作业。Python是一个伟大的通用编程语言，在一些流行库（numpy，scipy，matplotlib）的帮助下，它可以提供一个科学计算的强大环境。

我们希望你们之中的大多数人已经有了使用Python和numpy的经验；其余的人，这个部分将作为一个速成课程，帮助你们掌握Python编程语言，并且使用Python来做科学计算。

也许有些人有过matlab的使用经验，所以我们也推荐numpyfor matlab user。

你还可以找到 IPythonnotebook version of this tutorial here。

 

Python

Python是一个高级、动态类型多范性编程语言。Python与伪代码很相似，它允许你使用非常少的代码来表达强大的思想。举个例子，下面是一个经典的快速排序算法的Python实现：

def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) / 2]
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)
    
print quicksort([3,6,8,10,1,2,1])
# Prints "[1, 1, 2, 3, 6, 8, 10]"

Python版本

目前有两种不同的Python支持版本——Python 2.7和Python 3.4。Python 3.0引入了很多向后不兼容的变化，所以使用2.7编写的代码在3.4下可能无法正常工作，反之亦然。这门课程使用的是Python 2.7。

你可以通过在命令行运行 python --version 来查看Python版本。

 

Basic data types

与其他语言类似，Python有很多基本的数据类型，包括整型、浮点型、布尔型、字符串型。这些类型的表现与在其他编程语言中类似。

Numbers：整数和浮点数与其他语言中类似：

x = 3
print type(x) # Prints "<type 'int'>"
print x       # Prints "3"
print x + 1   # Addition; prints "4"
print x - 1   # Subtraction; prints "2"
print x * 2   # Multiplication; prints "6"
print x ** 2  # Exponentiation; prints "9"
x += 1
print x  # Prints "4"
x *= 2
print x  # Prints "8"
y = 2.5
print type(y) # Prints "<type 'float'>"
print y, y + 1, y * 2, y ** 2 # Prints "2.5 3.5 5.0 6.25"

与许多其他语言不同的是，Python没有一元增加（x++）和减少（x--）操作。

Python也有内置的长整型和复杂数类型，你可以在相关文档中找到。

 

Booleans：Python实现所有的布尔逻辑通用操作，但是它不使用符号（&&，II，etc），而是使用英文单词：

t = True
f = False
print type(t) # Prints "<type 'bool'>"
print t and f # Logical AND; prints "False"
print t or f  # Logical OR; prints "True"
print not t   # Logical NOT; prints "False"
print t != f  # Logical XOR; prints "True"

Strings：Python对字符串支持很好：

hello = 'hello'   # String literals can use single quotes
world = "world"   # or double quotes; it does not matter.
print hello       # Prints "hello"
print len(hello)  # String length; prints "5"
hw = hello + ' ' + world  # String concatenation
print hw  # prints "hello world"
hw12 = '%s %s %d' % (hello, world, 12)  # sprintf style string formatting
print hw12  # prints "hello world 12"

字符串对象有很多有用的方法；例如：

s = "hello"
print s.capitalize()  # Capitalize a string; prints "Hello"
print s.upper()       # Convert a string to uppercase; prints "HELLO"
print s.rjust(7)      # Right-justify a string, padding with spaces; prints "  hello"
print s.center(7)     # Center a string, padding with spaces; prints " hello "
print s.replace('l', '(ell)')  # Replace all instances of one substring with another;
                               # prints "he(ell)(ell)o"
print '  world '.strip()  # Strip leading and trailing whitespace; prints "world"

你可以在相关文档中找到string方法的列表。

Containers

Python包含一些内置的容器类型：lists（列表）,dictionaries（字典）, sets（集合）, and tuples（元组）。

Lists

list是数组在Python中的等价物，但是它是可变大小的，且可以包含不同类型的元素：

xs = [3, 1, 2]   # Create a list
print xs, xs[2]  # Prints "[3, 1, 2] 2"
print xs[-1]     # Negative indices count from the end of the list; prints "2"
xs[2] = 'foo'    # Lists can contain elements of different types
print xs         # Prints "[3, 1, 'foo']"
xs.append('bar') # Add a new element to the end of the list
print xs         # Prints "[3, 1, 'foo', 'bar']"
x = xs.pop()     # Remove and return the last element of the list
print x, xs      # Prints "bar [3, 1, 'foo']"

实际上，你可以在官网文档中找到更多的关于lists的细节。

 

Slicing：除了可以每次访问列表的一个元素，Python提供了简洁的语法来访问子列表；这就叫做slicing:

nums = range(5)    # range is a built-in function that creates a list of integers
print nums         # Prints "[0, 1, 2, 3, 4]"
print nums[2:4]    # Get a slice from index 2 to 4 (exclusive); prints "[2, 3]"
print nums[2:]     # Get a slice from index 2 to the end; prints "[2, 3, 4]"
print nums[:2]     # Get a slice from the start to index 2 (exclusive); prints "[0, 1]"
print nums[:]      # Get a slice of the whole list; prints ["0, 1, 2, 3, 4]"
print nums[:-1]    # Slice indices can be negative; prints ["0, 1, 2, 3]"
nums[2:4] = [8, 9] # Assign a new sublist to a slice
print nums         # Prints "[0, 1, 8, 9, 4]"

我们还会在numpy arrays上下文中看到slicing。

 

Loops：你可以像这样循环遍历列表中的元素：

animals = ['cat', 'dog', 'monkey']
for animal in animals:
   print animal
# Prints "cat", "dog","monkey", each on its own line.

如果你想在循环体中访问每个元素的索引，可使用内置的 enumerate 函数：

animals = ['cat', 'dog', 'monkey']
for idx, animal in enumerate(animals):
    print '#%d: %s' % (idx + 1, animal)
# Prints "#1: cat", "#2: dog", "#3: monkey", each on its own line

List comprehensions：编程的时候，经常会涉及到把数据从一个类型转换到另一个类型。举个简单的例子，考虑下面计算平方数的代码：

nums = [0, 1, 2, 3, 4]
squares = []
for x in nums:
    squares.append(x ** 2)
print squares   # Prints [0, 1, 4, 9, 16]

list comprehensions 也可以包含条件：

nums = [0, 1, 2, 3, 4]
even_squares = [x ** 2 for x in nums if x %2 == 0]
print even_squares  # Prints "[0, 4, 16]"

Dictionaries

一个字典存储了（key，value）对，这与Java中的Map或者Javascript中的object都很相似。你可以这样使用字典：

d = {'cat': 'cute', 'dog': 'furry'}  # Create a new dictionary with some data
print d['cat']       # Get an entry from a dictionary; prints "cute"
print 'cat' in d     # Check if a dictionary has a given key; prints "True"
d['fish'] = 'wet'    # Set an entry in a dictionary
print d['fish']      # Prints "wet"
# print d['monkey']  # KeyError: 'monkey' not a key of d
print d.get('monkey', 'N/A')  # Get an element with a default; prints "N/A"
print d.get('fish', 'N/A')    # Get an element with a default; prints "wet"
del d['fish']        # Remove an element from a dictionary
print d.get('fish', 'N/A') # "fish" is no longer a key; prints "N/A"

在官方文档中可以找到所有关于字典的知识。

 

Loops：很容易对字典中的keys进行迭代：

d = {'person': 2, 'cat': 4, 'spider': 8}
for animal in d:
    legs = d[animal]
    print 'A %s has %d legs' % (animal, legs)
# Prints "A person has 2 legs", "A spider has 8 legs", "A cat has 4 legs"

如果想要访问keys和对应的values，可以使用iteritems 方法：

d = {'person': 2, 'cat': 4, 'spider': 8}
for animal, legs in d.iteritems():
    print 'A %s has %d legs' % (animal, legs)
# Prints "A person has 2 legs", "A spider has 8 legs", "A cat has 4 legs"

Dictionary comprehensions：这与list comprehensions是相似的，但是允许你方便地构建字典。例如：

nums = [0, 1, 2, 3, 4]
even_num_to_square = {x: x ** 2 for x in nums if x % 2 == 0}
print even_num_to_square  # Prints "{0: 0, 2: 4, 4: 16}"

Sets

Set是不同元素的无序集合。下面是一个简单的例子：

animals = {'cat', 'dog'}
print 'cat' in animals   # Check if an element is in a set; prints "True"
print 'fish' in animals  # prints "False"
animals.add('fish')      # Add an element to a set
print 'fish' in animals  # Prints "True"
print len(animals)       # Number of elements in a set; prints "3"
animals.add('cat')       # Adding an element that is already in the set does nothing
print len(animals)       # Prints "3"
animals.remove('cat')    # Remove an element from a set
print len(animals)       # Prints "2"

通常，你想要知道的所有关于sets的东西可以在官方文档中找到。

Loops：set中的迭代与list中具有相同的语法；然而，由于sets是无序的，你不能对访问set中元素的顺序做出假设：

animals = {'cat', 'dog', 'fish'}
for idx, animal in enumerate(animals):
    print '#%d: %s' % (idx + 1, animal)
# Prints "#1: fish", "#2: dog", "#3: cat"

Set comprehensions：与dictionaries和lists类似，我们可以很容易地使用set comprehensions来构建sets：

from math import sqrt
nums = {int(sqrt(x)) for x in range(30)}
print nums # Prints "set([0, 1, 2, 3, 4, 5])"

Tuples

一个tuple是一个（不可改变）有序值列表。Tuple在很多方面和list相似；最大的不同是tuples可以被用作字典的keys和sets的元素，但是lists却不能。这里是一个简单的例子：

d = {(x, x + 1): x for x in range(10)}  # Create a dictionary with tuple keys
t = (5, 6)       # Create a tuple
print type(t)    # Prints "<type 'tuple'>"
print d[t]       # Prints "5"
print d[(1, 2)]  # Prints "1"

官方文档中有更多的关于tuple的例子。

Functions

Python函数使用def关键字来定义。例如：

def sign(x):
    if x > 0:
        return 'positive'
    elif x < 0:
        return 'negative'
    else:
        return 'zero'

for x in [-1, 0, 1]:
    print sign(x)
# Prints "negative", "zero", "positive"

我们经常会将函数定义为可选参数的，像这样：

def hello(name, loud=False):
    if loud:
        print 'HELLO, %s!' % name.upper()
    else:
        print 'Hello, %s' % name

hello('Bob') # Prints "Hello, Bob"
hello('Fred', loud=True)  # Prints "HELLO, FRED!"

更多的关于Python函数的内容请参考官方文档。

 

Classes

Python中定义类的语法是简洁明了的：

class Greeter(object):
    
    # Constructor
    def __init__(self, name):
        self.name = name  # Create an instance variable
        
    # Instance method
    def greet(self, loud=False):
        if loud:
            print 'HELLO, %s!' % self.name.upper()
        else:
            print 'Hello, %s' % self.name
        
g = Greeter('Fred')  # Construct an instance of the Greeter class
g.greet()            # Call an instance method; prints "Hello, Fred"
g.greet(loud=True)   # Call an instance method; prints "HELLO, FRED!"

同样可以在官方文档中找到更多的内容。

======================================

关于Numpy和其他库的使用将会在下一篇中介绍。