1.?? ?深度學(xué)習(xí)及其學(xué)習(xí)以及數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，應(yīng)用較多，憑借NumPy， SciPy等優(yōu)秀的數(shù)據(jù)計(jì)算和統(tǒng)計(jì)分析庫(kù)，應(yīng)用較多，
2.?? ?Python的版本：分為2.x和3.x， 3.x寫的代碼2.x無(wú)法執(zhí)行。
3.?? ?深度學(xué)習(xí)涉及的外部庫(kù)：

a)?? ?NumPy庫(kù)：用于數(shù)值計(jì)算的庫(kù)，提供數(shù)學(xué)算法和矩陣的操作接口。
b)?? ?MatPlotlib庫(kù)：繪制圖形的庫(kù)。
4.?? ?Anaconda 3.x內(nèi)部除了python3.x的環(huán)境以外，還集成了含上述庫(kù)在內(nèi)的必要庫(kù)。

-------------------1.3 python解釋器---------·------------------
1.?? ?Cmd中輸入 python –version 可以查詢python的版本。
2.?? ?Cmd python 可以啟動(dòng)python解釋器，解釋器與matlab的界面有點(diǎn)像

3.?? ?算數(shù)運(yùn)算：
a)?? ?加減略； 乘法（*） 除法（/） 乘方（**）
4.?? ?數(shù)據(jù)類型：
a)?? ?三種：整數(shù)， 小數(shù)， 字符串。 ?Int ?float ?“hello”

b)?? ?用type（val）可以查看val的類型
5.?? ?變量：命名規(guī)范與C語(yǔ)言類似，
a)?? ?動(dòng)態(tài)變量類型，即不需要顯式的指定某變量的類型
b)?? ?類型自動(dòng)轉(zhuǎn)換：小數(shù)與整數(shù)，結(jié)果為小數(shù)
c)?? ?舉例：x=10; x=x+0.1; ?type(x) = “float”

6.?? ?打印值與注釋：
a)?? ?打印使用print（val）,不同于C語(yǔ)言，沒(méi)有格式化的打印
b)?? ?#為注釋的意思，放在前面
7.?? ?列表：（類似數(shù)組）
a)?? ?定義：a= [1,2,3,4,5]?

b)?? ?打印全部：print(a) ? 打印某元素print(a[4])
c)?? ?獲取長(zhǎng)度：len(a)
d)?? ?訪問(wèn)謀個(gè)元素：a[3] ?注意下標(biāo)從0開(kāi)始
e)?? ?訪問(wèn)某一子表：
i.?? ?下標(biāo)為0-2的元素： a[0:2]

ii.?? ?1-最后　　的元素：　ａ［１：］
iii.?? ?索引為3之前的元素： a[:3]
iv.?? ?最后一個(gè)元素的前一個(gè)元素之前的所有數(shù)據(jù)a[:-1]
v.?? ?最后一個(gè)元素到前兩個(gè)元素之前的所有數(shù)據(jù)a[:-2]

vi.?? ?X:y [x,y) ?即左邊是包含，右邊不包含
vii.?? ?注意y可以是-1，即最后一個(gè)元素，-2代表倒數(shù)第二個(gè)元素
viii.?? ?凡是【】形式的訪問(wèn)，右側(cè)都是不包含的
8.?? ?字典：以鍵值對(duì)的形式存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，類似《新華字典》

a)?? ?定義：me={key1:val1, key2:val2} 即為建立聯(lián)系，對(duì)于key和val的類型均沒(méi)有限制，同一本字典的不同key類型可以不同。
b)?? ?添加： me[newkey] = newval
c)?? ?訪問(wèn)： me[key] ?即訪問(wèn)key所對(duì)應(yīng)的val
9.?? ?布爾類型：類型“bool” ? 可取值【True False】（首字母必須大寫）

a)?? ?Type() = bool
b)?? ?運(yùn)算符：and ?or ?not ? ? ? A and b; ? a or b ? ?not c?
10.?? ?If語(yǔ)句：
if a ? ?(a可以是int ?float ?bool類型)

print(“111”) ? ? 前面可以是四個(gè)空格
print(“111”) ? ? 前面也可以是一個(gè)tab
#python中，四個(gè)空格或一個(gè)tab表示縮進(jìn)，縮進(jìn)不僅代表格式，還代表所屬關(guān)系
Else:
? ? Print(“222”)
? ? Print(“333”)

#此行前面不加空格，即代表else結(jié)束，即if結(jié)束。

11.?? ?For循環(huán)語(yǔ)句：用于循環(huán)處理。
For a in [1, 3, 5]: ? ?#即 for val ?in [a,b,c]
Print(“a”) ? #注意結(jié)果為1， 3， 5
注意運(yùn)行的次數(shù)為3次，但是結(jié)果為 1 3 5?

此外需要注意的一點(diǎn)是 for in后面的可以是7節(jié)中的列表
12.?? ?函數(shù)：?
def xxx(object1, pbject2):
print(“hello” + object1 + object2 + “!”) ?字符串拼接使用“+”

調(diào)用：xxx(mlw niubi)

-------------------·--·-python中類的定義以及實(shí)例化-------·-----------
1.?? ?Python腳本文件以 .py 為后綴。在其中書(shū)寫一系列語(yǔ)句，然后在cmd界面（不需要進(jìn)入python解釋器模式）直接python xx.py 即可運(yùn)行該py文件。
2.?? ?類：相當(dāng)于結(jié)構(gòu)體。之前我們了解的類(int str等通過(guò)type獲取的)是pytjon默認(rèn)集成的，我們可以自己定義類。類的定義如下

class mlw: ? ? //類名稱 mlw ? ? ? ? ? ? ? ?
? ? def __init__(self, arg1, arg2): ?//構(gòu)造函數(shù)，注意其名字一定為_(kāi)_init__, 參數(shù)隨意
? ? ? ? self.arg1 = arg1
? ? ? ? self.arg2 = arg2
? ? ? ? ? ? print("Initialized!")
? ? ? ? def func1(self): ? //定義其他功能函數(shù)
? ? ? ? def func2(self): ? //定義其他功能函數(shù)

3.?? ?類的實(shí)例化： mlw val1(arg1, arg2); ? //定義名為val1的mlw類變量。同時(shí)傳參給構(gòu)造函數(shù)，注意實(shí)參的類型和數(shù)量必須符合構(gòu)造函數(shù)的要求，不然失敗。
4.?? ?類的成員以及函數(shù)的引用： ?
a)?? ?類的成員的引用： val1.arg1 ? ?val1.arg2 ??

b)?? ?類的成員函數(shù)的使用： val1.func1() ? ?val1.func2() 注意后面必須加括號(hào)。
----------·--------·------------------------

-----------------·--------NumPy--------------·--------------
1.?? ?用于數(shù)組和矩陣的運(yùn)算，NumPy中的數(shù)組類（numpy.array）中提供了很多方法，
2.?? ?導(dǎo)入：NumPy是外部庫(kù)，所謂外部就是不包含在python的默認(rèn)庫(kù)中，需要導(dǎo)入：對(duì)話模式下執(zhí)行：import numpy as np 即可完成導(dǎo)入。

3.?? ?import libxxx as xxx ：導(dǎo)入libxxx庫(kù)，然后連接到符號(hào)xxx。后續(xù)通過(guò)xxx即可調(diào)用該庫(kù)。
具體使用：
1.?? ?生成NumPy數(shù)組：Resault = np.array(val) ?
a)?? ?Val：入?yún)?#xff0c;是python列表類型。
b)?? ?Resault出參，是nump.ndarray 類型的數(shù)據(jù)。

2.?? ?NumPy之間的算數(shù)運(yùn)算：運(yùn)算的需要是同維數(shù)，加減乘除即對(duì)應(yīng)的元素加減乘除。Numpy數(shù)組也可與標(biāo)量進(jìn)行運(yùn)算，就是對(duì)每個(gè)成員與該標(biāo)量進(jìn)行運(yùn)算。
3.?? ?NumPy的N維數(shù)組：即矩陣
a)?? ?定義： val = np.array(【[1,2], [3,4], [5,6]】) []內(nèi)的為一行
b)?? ?獲取維數(shù)：該類中集成了shape函數(shù)，用于返回維數(shù)。

c)?? ?獲取矩陣元素的類型：該類中集成了dtype函數(shù)，用于返回元素的類型
d)?? ?兩個(gè)維數(shù)相同的矩陣可以進(jìn)行運(yùn)算，注意乘法是點(diǎn)乘，即對(duì)應(yīng)元素計(jì)算。
e)?? ?矩陣可以與標(biāo)量進(jìn)行運(yùn)算，方法是遍歷每個(gè)元素計(jì)算。基于廣播實(shí)現(xiàn)的。

f)?? ?一維數(shù)組稱為向量 ?二維數(shù)組稱為矩陣，三維及以上的稱為張量。
4.?? ?廣播：NumPy中不同維數(shù)的數(shù)組之間可以運(yùn)算，比如矩陣和標(biāo)量之間，因?yàn)镹umPy有自動(dòng)補(bǔ)全的機(jī)制，用于解決不同維數(shù)之間矩陣計(jì)算的問(wèn)題，關(guān)于自動(dòng)補(bǔ)全的方法不詳細(xì)介紹，
5.?? ?訪問(wèn)矩陣元素：元素索引從0開(kāi)始（與python通用的列表相同）
a)?? ?訪問(wèn)某行：val[xx] ?訪問(wèn)xx行的所有元素 ，注意xx也是從0開(kāi)始的。

b)?? ?訪問(wèn)某個(gè)元素： val[xx][yy] ?訪問(wèn)xx行yy列的元素
c)?? ?Np.flatten函數(shù)用于將np.array矩陣中的元素轉(zhuǎn)換為數(shù)組。
i.?? ?Val = val.flatten() ?val仍然是numpy.ndarray類型的。注意按行存儲(chǔ)。
d)?? ?注意matlab是按列存儲(chǔ)的。
e)?? ?Val【np.array([0, 2, 4])】獲取索引為0 2 4 的元素

f)?? ?數(shù)組的布爾型運(yùn)算：對(duì)數(shù)組進(jìn)行布爾型運(yùn)算，會(huì)得到一個(gè)true false的數(shù)組 val>3
g)?? ?Val【val>3】 打印出所有大于3的元素的值。
對(duì)于NumPy的使用，以實(shí)際的訓(xùn)練為主。
幾個(gè)方法的介紹：

1.?? ?Np.arange(min, max, step) 類似于matalab定義一個(gè)向量
2.?? ?Np中集成了sin ?cos等函數(shù)： y=np.sin(x) ?//其中x是自己生成的向量。

------------·------------matplotlib庫(kù)--------·-·-----------
1.?? ?外部庫(kù)，需要導(dǎo)入：import ?matplotlib.pyplot ?as plt
2.?? ?顯示圖形示例：?
a)?? ?X=np.arange(min, max, step)

b)?? ?Y=np.sin(x)
c)?? ?Plt.plot(x,y) ?調(diào)用plt類中的繪制函數(shù)
d)?? ?Plt.show() ? 調(diào)用plt類中的顯示函數(shù)

3.?? ?Plt.plot(x, y, label=”sin”, linestyle=”-”) ? ?其中l(wèi)abel是圖形的標(biāo)示符，linestyle是曲線的類型。
4.?? ?Plt.xlabel(“str”) ? x軸的標(biāo)記 ? ? ?plt.ylabel(“str”) y軸的標(biāo)記
5.?? ?Plt.title(“title”) ? ?圖像的標(biāo)題
6.?? ?Plt.legend() ? ? ?plt.show() ?
7.?? ?顯示圖像：略。

總結(jié)

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