&關(guān)于計(jì)劃：
利用課余時(shí)間，對(duì)python進(jìn)行三個(gè)并發(fā)進(jìn)程式的學(xué)習(xí)：
1.閱讀西瓜書（《機(jī)器學(xué)習(xí)》）；
2.對(duì)于python相關(guān)庫(kù)的學(xué)習(xí)（參考簡(jiǎn)書文檔）；
3.時(shí)間允許的話，盡可能了解一些身為程序員必要掌握的知識(shí)（例如json，參考于網(wǎng)絡(luò)資源）。
&小結(jié)時(shí)間：第10~11周
&學(xué)習(xí)內(nèi)容：
1.閱讀了《機(jī)器學(xué)習(xí)》中第一章的《基本術(shù)語》部分；
2.關(guān)于切片（簡(jiǎn)化指定索引范圍的索引操作）：
a.
代碼：
>>> eg=['apple','banana','pear']
>>> eg[:3]
['apple', 'banana', 'pear']
eg[:3]表示從索引0開始取，直到索引3為止，但不包括索引3。即索引0，1，2，正好是3個(gè)元素。
b.從索引1開始，取出2個(gè)元素出來：
>>> eg[1:3]
['banana', 'pear']
c.從倒數(shù)第二個(gè)元素開始取值：
>>> eg[-2:]
['banana', 'pear']
d.可以通過切片輕松取出某一段數(shù)列：
首先創(chuàng)建一個(gè)0-99的數(shù)列：
>>> L = list(range(100))
>>> L
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
取前十個(gè)數(shù)：
>>> L[:10]
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
取后十個(gè)數(shù)：
>>> L[-10:]
[90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99]
前十個(gè)數(shù)，每?jī)蓚€(gè)取一個(gè)：
>>> L[:10:2]
[0, 2, 4, 6, 8]
所有數(shù)，每五個(gè)取一個(gè)：
>>> L[::5]
[0, 5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55, 60, 65, 70, 75, 80, 85, 90, 95]
3.關(guān)于Numpy（摘要）：
a.關(guān)于隨機(jī)生成數(shù)列：
>>> import numpy as np
>>> np.arange(60,80,5)? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #以5為步從60到80（不包括80）間取? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 數(shù)，返回一個(gè)數(shù)組
array([60, 65, 70, 75])
>>> np.linspace(0,2,9)? ? ? ?
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #從0到2取9個(gè)數(shù)，返回一個(gè)數(shù)組
array([ 0. , 0.25, 0.5 , 0.75, 1. , 1.25, 1.5 , 1.75, 2. ])
b.關(guān)于矩陣乘積：
>>> a = np.array([[1,1],
... [0,1]])
>>> b = np.array([[2,0],
... [3,4]])
>>> a*b #元素級(jí)別乘積
array([[2, 0],
[0, 4]])
>>> a.dot(b) #矩陣乘積1
array([[5, 4],
[3, 4]])
>>> np.dot(a,b) #矩陣乘積2
array([[5, 4],
[3, 4]])
c.矩陣的轉(zhuǎn)置：
>>> x = np.arange(16).reshape((4,4))
>>> x
array([[ 0, 1, 2, 3],
[ 4, 5, 6, 7],
[ 8, 9, 10, 11],
[12, 13, 14, 15]])
>>> np.transpose(x)
array([[ 0, 4, 8, 12],
[ 1, 5, 9, 13],
[ 2, 6, 10, 14],
[ 3, 7, 11, 15]])
d.數(shù)組的堆疊：
>>> x = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> y = np.arange(4).reshape((2,2))
>>> x
array([[0, 1],[2, 3]])
>>> y
array([[0, 1],
[2, 3]])
>>> np.vstack((x,y)) #垂直堆疊
array([[0, 1],
[2, 3],
[0, 1],
[2, 3]])
>>> np.hstack((x,y)) #水平堆疊
array([[0, 1, 0, 1],
[2, 3, 2, 3]])
>>> x = np.arange(8)
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> x[:,newaxis]
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #利用newaxis將1D數(shù)組作為? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 列堆疊到2D數(shù)組中
array([[0],
[1],
[2],
[3],
[4],
[5],
[6],
[7]])
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> y = x
>>> y
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7])
>>> np.column_stack((x,y))
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #利用column_stack(將1D數(shù)組作? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 為列堆疊到2D數(shù)組中
array([[0, 0],
[1, 1],
[2, 2],
[3, 3],
[4, 4],
[5, 5],
[6, 6],
[7, 7]])
3.用requests模塊從Web下載文件（參考網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行學(xué)習(xí)）
A.用requests.get()函數(shù)下載一個(gè)網(wǎng)頁：
>>> import requests
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #requests.get()函數(shù)接收? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 一個(gè)要下載的URL字符串
>>> res = requests.get('http://www.gutenberg.org/cache/epub/1112/pg1112.txt')
>>> type(res)
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #requests.get()函數(shù)返回? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 的是一個(gè)Response對(duì)象
<class 'requests.models.Response'>
>>> res.status_code == requests.codes.ok
? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #判斷對(duì)這個(gè)網(wǎng)頁的請(qǐng)求是否成功
True
>>> len(res.text)? ? ? ? ? ? #下載的頁面作為一個(gè)字? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 符串保存在Response? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 對(duì)象的text變量中
178981? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? #調(diào)用len函數(shù)查看其長(zhǎng)度
該URL指向一個(gè)文本頁面，其中包含整部羅密歐與朱麗葉，它是由古登堡計(jì)劃提供的。
B.結(jié)合for循環(huán)和Response對(duì)象的iter_content()方法將下載的文件保存到硬盤
4.json模塊：
a.用loads()函數(shù)讀取JSON：
>>> sojd = '{"name":"Jack","isCat":true,"miceVaught":0}'
>>> import json
>>> jdapd = json.loads(sojd)
>>> jdapd
{'isCat': True, 'miceVaught': 0, 'name': 'Jack'}
b.用dumps函數(shù)寫出JSON
>>> pd = jdapd
>>> pd
{'isCat': True, 'miceVaught': 0, 'name': 'Jack'}
>>> sojd1 = json.dumps(pd)
>>> sojd1
'{"isCat": true, "miceVaught": 0, "name": "Jack"}'
