python记录
note：
- 内容是在本地进行编辑后复制到博客的，而更新主要是在本地，隔一段时间会复制过来。复制后图片无法显示，需要一张一张复制才行。懒。如果有需要看图片，可以评论或私聊，我看到消息后会上传对应图片。
- 内容较多，如果想看目录，在电脑端，可以向下滚动一部分，左侧会有一个目录。也可以使用ctrl + f搜索。
python语法
1. zip与enumerate
train_loader = data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)
label_loader = data.DataLoader(dataset=train_labelset,batch_size=batch_size,shuffle=True)
for i, loader in enumerate(zip(train_loader, label_loader)):
(trace, label) = loader
对比与互转
| list | array | np.ndarray | tensor |
|---|---|---|---|
互转：
import numpy as np
| list | ndarray | tensor | pytorch dataloader | |
|---|---|---|---|---|
| list | array 和asarray都可以，区别是前者默认copy，后者相反 array = np.asarray(list) array = np.asarray(list, dtype = int) # 除int数据外全部忽略 |
|||
| np.ndarray | https://blog.csdn.net/weixin_43883815/article/details/122797136 | |||
| tensor | ||||
| pytorch dataloader | ||||
2. list
初始化
1. 直接赋值
n = [1,2,3,4]
2. 规律数字赋值
list1 = [n for n in range(1,6)] # [1, 2, 3, 4, 5]
3.值相同
list2 = ['a' for n in range(4)] # ['a', 'a', 'a', 'a']
方法二
list3 = ['b'] * 4 # ['b', 'b', 'b', 'b']
list4 = [3] * 4 # [3, 3, 3, 3]
合并
https://www.php.cn/python-tutorials-419933.html
1.append() 向列表尾部追加一个新元素，列表只占一个索引位，在原有列表上增加
2.extend() 向列表尾部追加一个列表，将列表中的每个元素都追加进来，在原有列表上增加
3.+ 直接用+号看上去与用extend()一样的效果，但是实际上是生成了一个新的列表存这两个列表的和，只能用在两个列表相加上
4.+= 效果与extend()一样，向原列表追加一个新元素，在原有列表上增加
代码示例如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-y0LfmtUG-1688613895441)(./note.assets\1659086604251.png)]
查看列表维度
先把list转numpy，再使用shape属性
import numpy as np
list = [[1,2],
[3,4],
[5,6]]
dimen = np.array(list).shape
print(dimen)
# (3, 2)
排序
1. 最简单的sort，默认升序
x=[8,9,0,7,4,5,1,2,3,6]
x.sort()
>>> x = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
2.使用lambda表达式
L=[('b',2),('a',1),('c',3),('d',4)]
sorted(L, key=lambda x:x[1])
>>> L = [('a', 1), ('b', 2), ('c', 3), ('d', 4)]
3.使用函数
x=[8,9,0,7,4,5,1,2,3,6]
def size(a):
x=10-int(a)
return x
x.sort(key=size)
>>> x = [9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
更多用法详见
https://blog.csdn.net/qq_41500249/article/details/106244810
https://blog.csdn.net/qq_20831401/article/details/121663509
3. tensor
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-bPSzAXfA-1688613895446)(./note.assets\image-20220701173510902.png)]
https://blog.csdn.net/wohu1104/article/details/107283011
list tensor互转
- list转tensor https://zhuanlan.zhihu.com/p/429901066
方法一：
l = [1,2,3]
t = torch.tensor(l)
其他方法见链接
-
tensor转list
data = data.tolist()
4.ndarray
数据类型
u1、u4……
详见 https://www.numpy.org.cn/reference/arrays/dtypes.html#%E6%8C%87%E5%AE%9A%E5%92%8C%E6%9E%84%E9%80%A0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%B1%BB%E5%9E%8B
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ehjQqF0z-1688613895447)(.\note.assets\1660126410880.png)]
np.array
-
array 和 np.ndarray 的区别：
array 是一个函数，创造类型为 ndarray 的矩阵对象
-
先看转之前的元素类型，保证转成array之后数据不会被改变。 错误情况如 https://blog.csdn.net/good18Levin/article/details/121285416
-
和 np.asarray()的区别
np.array（默认情况下）将会copy该对象，而np.asarray除非必要，否则不会copy该对象 -
ndarray 转 pytorch dataloader https://blog.csdn.net/weixin_43883815/article/details/122797136
合并
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Mfec7vyQ-1688613895448)(./note.assets/image-20220712174911269.png)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4hVg7IlH-1688613895449)(./note.assets/image-20220712175308517.png)]
axis
import numpy as np
a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
np.sum(a, axis=0)
# 结果
# array([5, 7, 9])
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-s1F8rTZO-1688613895451)(D:\compilers\language\python.assets\1688009666035.png)]
1.print输出不带换行
print(context, end="")
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-k2inJtCA-1688613895452)(D:\compilers\language\python.assets\1612946030865.png)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-L8aZEisa-1688613895453)(D:\compilers\language\python.assets\1612946039570.png)]
2.字符串函数
https://www.runoob.com/python3/python3-string.html
-
替换
需要新建变量保存修改后的内容[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-lH0LXgov-1688613895454)(D:\compilers\language\python.assets\1612949417624.png)][外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-BF4KvWGC-1688613895455)(D:\compilers\language\python.assets\1612949422975.png)]
-
包含 ：
if 'sdfkj' in strName
3.读写文件
一般方法
open(),close()
参数说明：https://blog.csdn.net/weixin_39556474/article/details/110566622
-
参数Mode的基本取值
r、w、a为打开文件的基本模式，对应着只读、只写、追加模式；
b、t、+、U这四个字符，与以上的文件打开模式组合使用
二进制模式，文本模式，读写模式、通用换行符，根据实际情况组合使用、
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WN7f9iDE-1688613895456)(D:\compilers\language\python.assets\1612946403093.png)]
csv文件
第一种，见另一个md
第二种：
# 如果没有安装pandas，只需取消对以下行的注释来安装pandas
# !pip install pandas
import pandas as pd
data = pd.read_csv("data_file_path")
print(data)
note
readline(): 函数运行后，对该文件的指针会移动到文件尾部，所以如果还想再读，需要移动文件指针
输出到文件
1. 方法同写文件
file = open("./test.txt","w")
content = 'www.xilhkjghfgddfeniao.com'
file.write(content)
file.close()
2. help函数输出到文件
import reed_solomon_ccsds # reed_solomon_ccsds为想看的库，需更改
import sys
file = open("./test.txt","w+")
stdout = sys.stdout
sys.stdout = file
help(reed_solomon_ccsds) # 同上
file.flush()
file.close()
sys.stdout = stdout
4.数据操作
| function | illustration | else |
|---|---|---|
| reshape | 地址不变 b=a.reshape((3,4)) 改变b或a，另一个的值也会随之改变 | |
| view | view 和 reshape没有本质区别 | |
| .shape | 查看维数 | |
| type() | ||
| bin (n).count (“1”) | 计算汉明重量 | 汉明重量：二进制中1的个数 |
5.其它
参数
源自 https://blog.csdn.net/weixin_39583029/article/details/110684070，由于代码部分较难辨别，故于此处修改，文字部分复制，代码部分修改格式以便阅读
-
在设置默认参数时，默认参数必须指向不变对象。
如果是可变对象，比如list，举例如下：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-baLuRwKt-1688613895457)(.\note.assets\1660122937944.png)]
四、非关键字可变长参数
非关键字可变长参数用 *变量名 来表示，定义函数时，一般用 *args 来表示。主要用来处理一些不能确定有多少个参数的问题。
函数将多余的不带关键字的参数打包成为一个元组，进行处理。*args后面的参数必须使用关键字，不然全都会被当成可变长参数，被打包到元组中。
但是，*args与默认参数之间顺序的问题也需要注意。
def s(x,y=233,*args):
print('x =',x)
print('y =',y)
for index,i in enumerate(args):
print('args[%s] = %s'%(index,i))
print(type(args))
s(1,2,3,4,5)
输出：
x = 1
y = 2
args[0] = 3
args[1] = 4
args[2] = 5
可以看到，该函数第一个值赋给位置参数，第二个值赋给默认参数，后面的值全都打包成为一个元组，通过for循环来显示。只要传递的参数传递的参数大于两个，就会自动给默认参数赋值，此时默认参数基本上失去了默认的意义。
也可以将默认参数放在*args的后面，但是此时给默认参数赋值时，需要加上关键字，不然就会被打包为元组，赋值给args。
def s(x,*args,y=233):
print('x =',x)
print('y =',y)
for index,i in enumerate(args):
print('args[%s] = %s'%(index,i))
print(s(1,2,3,4,5))
print(s(1,2,3,4,y=5))
输出：
x = 1 x = 1
y = 233 y = 5
args[0] = 2 args[0] = 2
args[1] = 3 args[1] = 3
args[2] = 4 args[2] = 4
args[3] = 5 None
None
列表或元组可以以作为参数传入*args，如果不想被二次打包，需要在列表或者元组前面加 * 。
def s(x,*args,y=233):
print('x =',x)
print('y =',y)
for index,i in enumerate(args):
print('args[%s] = %s'%(index,i))
s(1,2,*[4,5,6])
输出：
x = 1
y = 233
args[0] = 2
args[1] = 4
args[2] = 5
args[3] = 6
五、可变长的关键字参数
可变长关键字参数用 **变量名 来表示，定义函数时，一般用 **kwargs 来表示。主要用来处理一些不能确定有多少个关键字参数的问题。
函数将多余的带关键字的参数打包成为一个字典，关键字为字典的key，进行处理。**kwargs必须是放在函数形参的最后。
def s(x,*args,y=233,**kwargs):
print('x =',x)
print('y =',y)
for index,i in enumerate(args):
print('args[%s] = %s'%(index,i))
for i in kwargs:
print(i,' ',kwargs[i])
print('kwargs type is',type(kwargs))
s(1,2,a=3,b=4)
输出结果：
x = 1
y = 233
args[0] = 2
a 3
b 4
kwargs type is
同样，字典也可以作为参数传入**kwargs，需要在字典前加 **
可以对比下列代码的执行结果：
def s(x,*args,y=233,**kwargs):
print('x =',x)
print('y =',y)
for index,i in enumerate(args):
print('args[%s] = %s'%(index,i))
for i in kwargs:
print(i,' ',kwargs[i])
s(1,2,{'a':5})
s(1,2,a={'a':5})
s(1,2,**{'a':5})
输出：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-PqLa6Tsb-1688613895457)(.\note.assets\1660125423431.png)]
pytorch 保存读取tensor
import torch
save_torch = torch.Tensor([[1, 2, 3, 4],
[2, 34, 5, 6]])
print(save_torch)
torch.save(save_torch, 'test_save_tensor.pt') # 保存
load_torch = torch.load('test_save_tensor.pt') # 读取
print(load_torch)
读取文件夹，获取其包含的文件名[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qs9Ebs6E-1688613895458)(./python.assets/image-20220623153944692.png)]
matplotlib绘制可交互图
https://blog.csdn.net/weixin_42642296/article/details/115861092
安装qt5,不安装会报错 ImportError: Failed to import any qt binding
pip install PyQt5
pip install PyQt5-tools //这个看情况，不下也能用的话就不下
在代码中加入一行%matplotlib qt5
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
%matplotlib qt5
a = np.random.randn(2,3)
plt.plot(a)
plt.show()
结果：[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wIrdGRUr-1688613895459)(./python.assets/image-20220627180134926.png)]
vsCode官方文档
Integrated Terminal in Visual Studio Code
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必备软件： PdgCntEditor 下载地址： https://www.jianshu.com/p/9683e7094871
有了会更好的： 编写python的软件
操作步骤先跟这个网站：https://www.jianshu.com/p/9683e7094871
需要注意的一点是，如果没有获取到书签源数据，可以用文字识别技术，比如QQ的截图-文字识别，来获取，只不过需要自己进行手动修正。
上述网站步骤操作结束后，需要进行如下步骤：
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-0VYtJBYu-1688613895460)(D:/compilers/language/note.assets/1659086464625.png)]
保存后关闭该程序，打开pdf，即可看到生成的目录书签。
github 下载部分文件夹
下载命令为：git clone url
下载部分文件夹时，将url中的分支替换成trunk。例如：
https:// github. com/shanfl/collectcode/tree/3b09c/jpeg（链接加了左右空格，防止智能识别链接。下同）
将”/tree/3b09c/”替换成”/trunk/”，则新生成的新链接为：https:// github .com/shanfl/collectcode/trunk/jpeg
注意：这里根据分支的不同，通用的办法是将”/branches/branchname/”替换成”/trunk/”。例如：”/tree/master/” to “/trunk/” ； “/tree/develop/” to “trunck”
详见 https://blog.csdn.net/qq_35860352/article/details/80313078
查看函数源码
https://blog.csdn.net/wjx19960817/article/details/113740694
文档中第一点的补充：CTRL + 鼠标左键点进去之后如果类似下图，可以继续使用CTRL + 鼠标左键点进去[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-sNvV3G45-1688613895461)(D:\compilers\language\python.assets\1688132304986.png)]
https://www.python100.com/html/HT0B3Z47O82J.html
yield 关键字 https://blog.csdn.net/mieleizhi0522/article/details/82142856/
环境
1.pip
pip show 库名(如opencv-python) 查看安装的库的版本
python -m ensurepip 查看pip版本
pip list 查看安装的各种与python有关的包的版本
python -m pip install --upgrade pip 更新pip
使用pip命令时提示没有pip模块可使用如下命令
2.1 python - m ensurepip 查看pip版本
2.2 python -m pip install --upgrade pip --force-reinstall(使用时无效，故仅作参考)
pip install 包名==版本号
//例如
pip install cmake==1.5
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-f2IU3WLI-1688613895461)(D:\compilers\language\python.assets\1655086799518.png)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-qW1a8QGF-1688613895462)(D:\compilers\language\python.assets\1655087209204.png)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wuIpLmRD-1688613895463)(D:\compilers\language\python.assets\1655087339872.png)]
2.pytorch
用pycharm安装
- pytorch其实就是torch，安装torch就行，代码中也用import torch
- pycharm terminal界面 pip install torch
- pycharm中的pytorch库版本太旧，建议还是去pytorch官网https://pytorch.org/mobile/home/看看安装教程。然后在pycharm的终端中安装
- file - settings - project:pycharm - python interperter
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cXPgdvcE-1688613895464)(D:\compilers\language\python.assets\1655087593020.png)]
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ziomifKF-1688613895464)(D:\compilers\language\python.assets\1655087720936.png)]
若失败，可尝试打开cmd自己输入代码运行
Leetcode
1.“ListNode” is not defined
leetcode自定义类型，其定义可仿照下面链接进行自定义。
https://leetcode.cn/circle/article/s3RcOW/
https://blog.csdn.net/lesliezc/article/details/119189966