【图解】连狗子都能看懂的Python基础总结！

介绍

在这篇文章中，我写了关于机器学习和DeepLerning用户的Python编程基础知识

我以初学者容易理解的方式进行了说明，如果你有任何问题，请评论。

本文所介绍的 "Python基础知识 "的总体情况是这样的。

什么是变量、数组、函数和类？

本节介绍Python程序中常用的变量、数组、函数和类

这四个是所有编程语言中使用的重要概念，不仅仅是Python

变量

• 盛放数字的盒子

数组

• 一个容纳一组数字的盒子

函数

• 实现某个功能的一些代码

类

• 一个方便的蓝图，汇集了变量、数组和函数

1.变量

变量是一个盒子，你在里面放一个数字

当你在这个盒子里放一个数字时，这个值就被储存起来，以后想用的时候就可以用

例如，在机器学习中，把 "训练多少次 "或 "层数 "作为一个变量放在一个盒子里是很有用的

举个例子

下面的例子是，在名为count的变量（箱）中放入100，在名为layer的变量（箱）中放入3。

count = 100
layer = 3

不仅是数字，还可以放文字

hello = "你好集美"

2.数组

数组是一个盒子，你可以把许多数字 “放在一起”。

与前面提到的变量不同的是，你可以把几个数字放在一起。 如果你创建了几个变量，你可以存储很多数值，但由于数字是离散存储的，所以很难理解各个数值之间的关系。 这就是数组派上用场的地方。

举个例子

例如，每日温度数据可以是

yesterday_temp = 19
today_temp = 18
tomorrow_temp = 20

而不是一次创建一个变量，并将它们分开，如在

temp = [19, 18, 20]

如果把它们归为一组，则更容易理解。

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例如，一张照片是由许多数字的集合组成的。

通常情况下，照片等图像数据是用python来分析的，图像数据一旦被放入一个数组中，就可以被程序轻松处理。 数组允许将数字放在一起处理。

因为DeepLearning使用了大量的数字，所以数组被疯狂使用。 从数学上讲，数组对于实现 "矩阵 "非常有用。

[补充信息] 在Python中主要有三种类型的数组

例如，每日温度数据可以是

a = [1, 2, 3]  
b = (1, 2 ,3)  
c = {"apple": 1, "orange": 2, "grape": 3} 

每一种都有自己的特点，你可以了解更多。

3、函数

一个函数是一组经常使用的过程，可以随时随地、任意次数地使用。

深度学习过程通常有一个固定的模式。 例如，为了让人工智能学习一些东西，同一个过程可能要重复100次、1000次甚至更多。 在这种情况下，每次都写同样的程序是很枯燥的，而且作为一个程序看起来很糟糕，因此，一个函数可以很有用。

在理解函数时，理解 "参数 "和 "返回值 "很重要。
简单地说，参数是 “计算所需的信息”，返回值是 “计算的结果”。 如果你把它比作烹饪，如果你把它看成是 “用原料作为参数，用函数烹饪（计算）各种东西，最后的菜肴作为返回值”，就更容易理解。

函数也可以分为两类：内置函数和用户定义的函数。

内置功能
　→已经创建并可使用的功能
用户定义的功能
　用户定义的函数→你自己创建的函数

内置函数

内置函数是指从一开始就在Python程序中设置的函数。 从你创建程序的那一刻起，你就可以使用有用的功能。

内置函数的例子

例如，函数print()可以输出字符，函数abs()返回绝对值

print("hello")
#结果⇒ hello

abs(-125)
#结果⇒ 125

每一种都有自己的特点，你可以了解更多

4、类class

类通常被称为 “蓝图”。 你可以认为一个类=一个函数的加强版。 类可以对变量、数组和函数的处理进行总结。

在DeepLearning中，你将人工智能的形状和大小，以及它能执行的行为定义为一个类（称为人工智能的模型）。 在这一点上，你把你想要的人工智能的形状和大小放到变量和数组中，并把你想要它执行的行为写成函数。 这些都是在一个班级里放在一起的。 类是DeepLearning中一个非常重要的概念。

在使用类时，"面向对象 "的概念很重要。
我就不多说了，但想法是，你用一个叫做类的蓝图来生成各地的克隆体。
欲了解更多信息，请查阅。 所有的网站都是用相当难懂的语言写的，所以有一天我将写出世界上最容易理解的文章。

到目前为止的总结

• 变量 盒子里的数字要保持不变
• 数组 一个容纳数字集合的盒子
• 函数 常用过程的集合
• 类 一个方便的蓝图，汇集了变量、数组和函数

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