python常用
python2和python3的区别：
python2.7字典按key排序，python3.7字典按插入顺序：
d = {1:'a', 5:'e'}
d[2] = 'b' #python3 {1:'a', 5:'e', 2:'b'}; python2 {1:'a', 2:'b', 5:'e'}
copy和deepcopy的区别：
参考这里，简单数据结构（list、dict等）无区别，都是复制一份指向该地址，复杂（有嵌套的list）数据结构要用deepcopy().
引申一下，is和==的区别，python里面is判断两个变量名是否指向同一个地址，==判断两个变量内容是否相同
import copy a = {1:'a', 2:[1,2,3]} b = a c = a.copy() d = copy.deepcopy(a) b is a # True c is a # False d is a # False c[2] is a[2] # True d[2] is a[2] # False d[2] == a[2] # True
axis指的是轴向，参考这里和这里：
比如本来x的shape为（2，3，4），np.sum(x,axis=0)结果就是一个shape=(3,4)的阵列，np.sum(x,axis=1)结果就是一个shape=(2，4)的阵列。
python参数的传递：默认参数、可变参数、关键字参数：
参考这里，可变参数前面1个*；关键字参数前面2个*
classmethod修饰符：
参考这里，使用时不需要再实例化该类
Import失败问题：
从github拉一段代码作为自己程序的一部分，单独跑都是好的，在主程序里调用就一直报No module named 'xxx'的错误，主要是import路径问题：
from proto import tensor_pb2 #git代码 from lmdbdata.proto import tensor_pb2 #放到自己工程里新建了目录叫lmdbdata
格式化输出：
sys.stdout.write('.') #这一句换成print '.'，也是可以的。print后边加逗号就可以实现输出不换行 sys.stdout.flush() #不管用sys.stdout还是print，这一行都很有必要。不加会隔很久显示一次
打印大数组时不省略：
import numpy as np np.set_printoptions(threshold = 1e6)
字典:
for key in sorted(distriDictO, reverse = true) #倒叙遍历字典
numpy:
for multi in np.arange(1.0, 5.3, 0.1): #按小数增长
提特征时发现一个有意思的现象可以用list.append(array)的方法保存一个array的列表，然后用np.array(list)将列表转为(len(list), array.shape)大小的array，但是添加到列表的array维度必须一致，一旦不一致np.array()转换出来的就不是一个期待的array。
可以用np.NaN表示不是一个数字，但类型是浮点的
list=[1,2,3,4,5,6,7,8] l = np.array(list) #l[2]=np.NaN #会报错，因为l是整形类型, ValueError: cannot convert float NaN to integer lf = l.astype(np.float32) lf[5] = np.NaN np.where(lf>5) #输出(array([5,7]),)
最大值可用float('inf')表示：
float('inf') > 1 #返回True -float('inf') > 1 #返回False
更高明的链表操作：
a = [i for i in xrange(10)] #a=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] aa = [i for i in xrange(10) if i%2] #aa=[1, 3, 5, 7, 9]
print [aa for aa in addlist if not aa == 'null'] #这是对的，输出一个列表 print aa for aa in addlist if not aa == 'null' #这是错的，因为不是可迭代对象
计时函数：
import time start = time.time() #以秒为单位的浮点数，123.456789 xxx end = time.time() print("time used: %.3f ms"((end-start)*1000)
