2016 1月1日-1月1日python 学习总结

1月1日 新年第一天没怎么学习

读了一篇关于 网络爬虫的文章  原来搜素引擎的工做原 理第一步就是经过网络爬虫 在网络上爬取

 

1月2日

x-path

在安装包lxml里面包含xpath

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安装 redis 而且配scrapy-redis 环境

Redis –pip install scrapy-redis

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晚上抓起python数据分析基础

推荐一个网址：http://hyry.dip.jp/tech/book/page/scipy/index.html

---------遇到的question-----

A.在使用anaconda中的spyder时，其中的ipython console出现了 而且一直输出“It seems the kernel died unexpectedly. Use 'Restart kernel' to continue using this console.

不知道什么缘由，只能从新再开一个，求解？

B. a[2:4] = 100,101    # 下标还能够用来修改元素的值

 可是执行时--发生错误---换一个元素的时候是能够的，不知道为何？

Traceback (most recent call last):

   File "<ipython-input-9-97a9fbe028a8>", line 1, in <module>

    f[2:3] =20, 30

 ValueError: cannot copy sequence with size 2 to array axis with dimension 1

 

------------Numpy 学习------------ 

NumPy为Python带来了真正的多维数组功能

SciPy则在NumPy的基础之上添加了许多科学计算的函数库，其中一些函数是经过对久经考验的Fortran数值计算库进行包装实现的，例如：

 

    线性代数使用LAPACK库

    快速傅立叶变换使用FFTPACK库

    常微分方程求解使用ODEPACK库

    非线性方程组求解以及最小值求解等使用MINPACK库

有了这两个库，Python就有几乎和MATLAB同样的数据处理能力了。

SymPy是一套数学符号运算的扩展库，虽然它目前尚未到达1.0版本，可是已经足够好用，能够帮助咱们进行公式推导，作一些简单的符号运算工做

matplotlib 和Chaco是两个很优秀的二维绘图库。matplotlib库可以快速地绘制精美的图表、以多种格式输出，而且带有简单的三维绘图功能。而Chaco则 以Traits为基础，可以很方便地编写出交互式图表控件，并嵌入到用TraitsUI编写的界面程序中。

数组的形状能够经过其shape属性得到

元组(tuple)

c.shape

(3, 4)

>>> c.shape = 4,3

将数组c的shape属性改成(4,3)，注意从(3,4)改成(4,3)并非对数组进行转置，而只是改变每一个轴的大小，数组元素在内存中的位置并无改变：

c.dtype

dtype('int32')

经过dtype参数在建立数组时指定元素类型

注意float类型是64bit的双精度浮点类型，而complex是128bit的双精度复数类型

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arange()

开始值为0、终值为1、步长为0.1的等差数组，注意终值1不在数组中：

>>> np.arange(0,1,0.1)

array([ 0. ,  0.1,  0.2,  0.3,  0.4,  0.5,  0.6,  0.7,  0.8,  0.9])

 

linspace()

>>> np.linspace(0, 1, 10) # 步长为1/9

array([ 0.        ,  0.11111111,  0.22222222,  0.33333333,  0.44444444,

        0.55555556,  0.66666667,  0.77777778,  0.88888889,  1.        ])

>>> np.linspace(0, 1, 10, endpoint=False) # 步长为1/10

linspace()经过指定开始值、终值和元素个数建立表示等差数列的一维数组

 

logspace()

np.logspace(0, 2, 5)

从10^0到10^2、有5个元素的等比数列

array([   1.        ,    3.16227766,   10.        ,   31.6227766 ,  100.        ])

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这个空格是没有任何语法意义的。两种方法获得的结果同样，但第一种方式更容易阅读，通常都使用这种方式。

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zeros_like()、ones_like()、empty_like()

等函数建立和参数数组的形状和类型相同的数组。

所以“zeros_like(a)”和“zeros(a.shape, a.dtype)”的效果相同

 a[3:5]  # 用切片做为下标获取数组的一部分，包括a[3]不包括a[5]

--------小收获-------

 // 用在网页的网址中

盘符C：\ +  \用在转义字符中

关于为何python 敲代码时候要加空格 一个疑惑解决

从可读性的角度去考虑，通常关键词后，以及逗号的后面会加一个空格。这个空格多是可选的，但阅读起来更方便。

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print "hens", 25 + 30 / 6 # 这样看起来更好一些