备注检索py_mat

MATLAB

dbstop if error

当MATLAB运行程时，MATLAB遇到错误就会停在发生错误的那一行代码

numel

数组元素的数目

cat

串联数组

py

python学习记录

参考链接
https://www.itprojects.cn/coursecenter
之前一直没有对这部分内容系统性的去看，代码中很多面向过程的处理，复用率低且不规范

类

面向对象编程，对类 ，继承重写的理解，如何对类进行复用，隐藏函数，私有参数多态

类属性

用来存储共享的数据

静态方法

@staticmethod修饰的方法，就是静态方法 不需要self参数

类方法

如果想要让一个方法成为类方法我们只需要在这个方法的前面添加@classmethod即可，与此同时需要在方法的第1个形参位置添加cls

enter() 和 exit() 方法（没看懂）

迭代

之前 关于 for in 这种方式一直使用，以为是matlab中类似的方法，就是for的一种变形，在python里面使用更加方便，运来in后面是一个迭代器，平时使用是数组是可以迭代的，在pytorch使用的时候我们定义的dataset本质上是将数据放到了迭代器里。
只要是通过isinstance来判断出是Iterable类的实例，即isinstance的结果是True那么就表示，这个数据类型是可以迭代的数据类型。

 isinstance(100, Iterable)
 False

@check_login内部会执行以下操作：

步骤1：执行check_login函数
执行check_login函数 ，并将 @check_login 下面的函数作为check_login函数的参数

即：

计算运行时间

import time
start = time.clock()
# 程序代码段运行
end = time.clock()
print(end-start)

对应数组元素相乘

np.multipy(x1,x2)

两个变量 for

for x, y in ((a,b) for a in path_csv for b in path_x):

log对数

对于单个数字的计算

import math

math.log(x[, base])
math.log(10,math.e)

对于数组的取log 利用numpy
np.log
以10为底np.log10(x)
以e为底np.log(x)

np.logical_and

(逻辑与)

if多条件

and or 括号

numpy.intersect1d

数组交集

with

with语句的工作原理：

紧跟with后面的语句会被求值，返回对象的__enter__()方法被调用，这个方法的返回值将被赋值给as关键字后面的变量，当with后面的代码块全部被执行完之后，将调用前面返回对象的__exit__()方法。

with语句最关键的地方在于被求值对象必须有__enter__()和__exit__()这两个方法，那我们就可以通过自己实现这两方法来自定义with语句处理异常。

示例代码：

#encoding=utf-8

class opened(object):
    def __init__(self,filename):
        self.handle=open(filename)
        print "Resource:%s"%filename
    def __enter__(self):
        print "[enter%s]: Allocate resource."%self.handle
        return self.handle#可以返回不同的对象
    def __exit__(self,exc_type,exc_value,exc_trackback):
        print "[Exit %s]: Free resource." %self.handle
        if exc_trackback is None:
            print "[Exit %s]:Exited without exception."%self.handle
            self.handle.close()
        else:
            print "[Exit %s]: Exited with exception raised."%self.handle
        return False # 可以省略，缺省的None也是被看做是False


with opened(r'd:\\xxx.txt') as fp:
    for line in fp.readlines():
        print line

opened中的__enter__() 返回的是自身的引用，这个引用可以赋值给 as 子句中的fp变量；

返回值的类型可以根据实际需要设置为不同的类型，不必是上下文管理器对象本身。

exit() 方法中对变量exc_trackback进行检测，如果不为 None，表示发生了异常，返回 False 表示需要由外部代码逻辑对异常进行处理；

如果没有发生异常，缺省的返回值为 None，在布尔环境中也是被看做 False，但是由于没有异常发生，exit() 的三个参数都为 None，上下文管理代码可以检测这种情况，做正常处理。exit()方法的3个参数，分别代表异常的类型、值、以及堆栈信息。
参考链接https://www.cnblogs.com/xiaxiaoxu/p/9747551.html

python 读取mat文件

使用scipy：

import scipy.io as scio
data_path="train.mat"
data = scio.loadmat(data_path)
data_train_label=data_train.get('label')#取出字典里的label
data_train_data=data_train.get('data')#取出字典里的data

mat是结构体的形式，就多写一层

only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

TypeError: only integer scalar arrays can be converted to a scalar index

报错信息直接翻译过来是只有整型标量数组才能转换成标量索引，然而问题一般都不在于你的索引是不是整数。这个报错一般会出现在你想使用一个索引数组去索引一个列表，即诸如list[indexarray]的形式，此时就会出现此报错。

比较简单的解决方法是把你想要索引的列表转换为numpy数组，再对其进行索引，即：np.array(list)[indexarray]

扩展一下，用索引列表去索引另一个列表也是不被允许的，即使用 list[indexlist] 时会出现 list indices must be integers or slices, not list的报错信息，此时同样可以将list转化为ndarray避免报错。

最后总结一下，在python中用索引数组或索引列表去索引某个列表都是不被允许的；相反，你既可以用索引数组也可以用索引列表去索引某个numpy数组。所以当你想使用较为简便的索引操作时，尽可能地将数据类型转换为numpy数组进行处理，而不是列表。
参考链接：https://blog.csdn.net/tcltyan/article/details/108430613

python 描述路径的三种格式

方式一:转义的方式

'd:\\a.txt'

方式二:显式声明字符串不用转义

'd:r\a.txt'

方式三:使用Linux的路径/

'd:/a.txt'

np.where

np.where(condition,x,y)

多条件时condition，&表示与，|表示或。

注意py中的切片方式

后面一种切片方式才是对的

Python创建类似Matlab中的cell数组

npose = 5
nsmile = 2
 
poseSmile_cell = np.empty((npose,nsmile),dtype=object)
 
for i in range(5):
    for k in range(2):
        poseSmile_cell[i,k] = np.zeros((4,4))
 
 
print poseSmile_cell.shape

读取和处理长短不同的数据的一个格式
参考链接

https://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/78016690

Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False

load的文件中包含object格式
load语句里面加上allow_pickle=True
参考链接
https://blog.csdn.net/hejp_123/article/details/94553524

list 变numpy

np.array(a)

np.concatenate()

• 两个一维数组

import numpy as np
a=[1,2,3]
b=[4,5,6]
np.concatenate((a,b),axis=0)
#输出
array([1, 2, 3, 4, 5, 6])

• 两个二维数组
• 两个三维数组
• 多个数组一起合并
• https://www.jianshu.com/p/a094a954ff61

判断数组是否为空

第一种是if x is None；

第二种是 if not x：；

第三种是if not x is None（这句这样理解更清晰if not (x is None)） 。

if x is not None是最好的写法，清晰，不会出现错误，以后坚持使用这种写法。

使用if not x这种写法的前提是：必须清楚x等于None, False, 空字符串"", 0, 空列表[], 空字典{}, 空元组()时对你的判断没有影响才行。

增加一行或者一列（insert)

import numpy as np
a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])
b = np.array([[0,0,0]])
c = np.insert(a, 0, values=b, axis=0)
d = np.insert(a, 0, values=b, axis=1)
print(c)
print(d)
#输出
>>c
[[0 0 0] 
[1 2 3] 
[4 5 6] 
[7 8 9]]

https://www.cnblogs.com/wqbin/p/11904002.html

.extend 和.append

lis.append（a）添加的是a这个整体；

list1=[1,3,4,5]
a=(1,2)
list1.append(a)![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20190312221231189.png)
print(list1)
#输出
[1,3,4,5，(1,2)]

而 lis.extend(a) 会把a中的各个元素分开， a中的内容不再是一个整体

list1=[1,3,4,5]
a=(1,2)
list1.extend(a)
print(list1)
#输出
[1,3,4,5，1,2]

https://blog.csdn.net/qq_39062888/article/details/88430512

numpy维度

多维数组变成一维

np.ravel()

增加维度

x1 = x[np.newaxis, :]  ##增加行维度
x1 =x[:, np.newaxis]   ##增加列维度

https://www.jb51.net/article/144967.htm

减少维度

np.squeeze

维度变化

reshape
注意两种形式，默认是先行后列的填进新的shape里
参考链接

报错

路径报错

SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 48-49: truncated \uXXXX escape

d1file =r'D:\code_cloud\change_to_image\deep_learning_code\use_sub.mat'

装库报错

ValueError: check_hostname requires server_hostname

关上科学上网就可以了
参考链接
https://blog.csdn.net/u010037715/article/details/118277228

频谱图

import matplotlib.pyplot as plt
ax.pcolormesh(t, f, Sxx)
ax.set_ylabel('Frequency [Hz]')
ax.set_xlabel('Time [sec]')
plt.show()

range()函数

区别在于range（）函数是python内置函数，arange()是numpy多维数组库里面的库函数。前者所实现的数据间隔步长只能为整数，后者可以是浮点数。

函数说明： range(start, stop[, step]) -> range object，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。
参数含义：start:计数从start开始。默认是从0开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;
end:技术到end结束，但不包括end.例如：range（0， 5） 是[0, 1, 2, 3, 4]没有5
scan：每次跳跃的间距，默认为1。例如：range（0， 5） 等价于 range(0, 5, 1)
函数返回的是一个range object

np.arange()
函数返回一个有终点和起点的固定步长的排列，如[1,2,3,4,5]，起点是1，终点是6，步长为1。
参数个数情况： np.arange()函数分为一个参数，两个参数，三个参数三种情况
1）一个参数时，参数值为终点，起点取默认值0，步长取默认值1。
2）两个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，步长取默认值1。
3）三个参数时，第一个参数为起点，第二个参数为终点，第三个参数为步长。其中步长支持小数

https://blog.csdn.net/qianwenhong/article/details/41414809

imbalanced-learn

数据不平衡处理的库

np.column_stack

按列合并

python滤波

from scipy import signal
(b,a)=signal.butter(4,2*5/250,btype='low',output='ba')
S=signal.filtfilt(b,a,S)

画图

backend 设置 matplotlib

查看 系统支持的交互式后端格式

import matplotlib as mpl
mpl.rcsetup.interactive_bk

['GTK3Agg',
 'GTK3Cairo',
 'GTK4Agg',
 'GTK4Cairo',
 'MacOSX',
 'nbAgg',
 'QtAgg',
 'QtCairo',
 'Qt5Agg',
 'Qt5Cairo',
 'TkAgg',
 'TkCairo',
 'WebAgg',
 'WX',
 'WXAgg',
 'WXCairo']

引入

import matplotlib.pyplot as plt
mpl.use( 'QtAgg')

希腊字母

plt.ylabel('Value/'+r'$\mu$'+'V');

legend

plt.plot(x,y1, label='Original Signal',color='blue');
plt.plot(x,y2, linestyle=':', label='Transformed Wavelet Signal',color='red');
plt.legend();

点图

ss1=[68,418,650,906];
ss2=[36,99,387,455,620,680,876,940];
plt.scatter(x[ss2],y1[ss2],marker='D', edgecolor='green',
facecolor='green');#,x[ss],y2[ss],marker='_'
plt.scatter(x[ss1],y1[ss1],marker='D',edgecolor='red',
facecolor='red');#,x[ss],y2[ss],marker='_'
plt.scatter(x[ss2],y2[ss2],marker='D',edgecolor='green',
facecolor='green');#,x[ss],y2[ss],marker='_'
plt.scatter(x[ss1],y2[ss1],marker='D',edgecolor='red',
facecolor='red');#,x[ss],y2[ss],marker='_'

阴影

plt.fill_between(x, -18,143 ,facecolor='grey', alpha=0.3)

设置y轴标签

plt.yticks([-80,-40,-18,0,40,80,120,143,160,200], ['-80','-40',r'$\theta_l$','0','40','80','120', r'$\theta_h$','160','200'])

设置xy轴范围

plt.xlim(0,4);plt.ylim(-70,205)

保存图片

      fig=epochs[sub_num].plot()
      fig.savefig(str(sub_num+label*30)+'filterdata.png')

其实非常简单，但是之前我一直使用plt.savefig plt.show(）可以观察到图片 plt.savefig 保存的就是空白图片

%matplotlib

而具体作用是当你调用matplotlib.pyplot的绘图函数plot()进行绘图的时候，或者生成一个figure画布的时候，可以直接在你的python console里面生成图像。