机器学习 - Python 02

好了，我们接着上一节的内容，继续学习机器学习中的Python语法部分。这一节算是Python语法的最后一节了。也就是说若是真的看懂了这两节的内容，理论上说就机器学习的领域或者方向，语言已经不是问题了。同时也意味着立刻真正的进入机器学习的核心部分了。好了，那我们接下来正式开始我们的学习啦。

• Tuples

Tuples是Python中的一种新的形式的数据collection（至少相对于C++， objective-C，Java是新的。其余的我就不敢确定了，省得被打脸，哈哈）。其实她和List几乎是同样的，除了2个方面的不一样。她和list的区别主要是下面2个方面的不一样：1）Tuples 的建立的展示是讲元素element用括号包起来，而List是用的中括号。2）Tuples一旦建立 元素是不可改变的，即它是immutable的，而List的元素是能够改变的，即Mutable的。好了，下面看一下tuples的建立代码展现一下，不然光说不练假把式。哈哈哈

t = (1,2,3)

上面的代码就是建立了一个tuple，他的元素有三个，分别是1,2,3. 那么既然有了list为何还要Tuples呢？ 这主要是由于Tuple的应用场景主要是用于那些有多个返回值的函数中，想象一下，若是一个函数有多个返回值，你要怎么弄呢？对了，你确定想到了List对吧？但是List里面的数据可能由于多人协同开发的时候被其余同事修改了，是会有必定Risk的。那么天然而然咱们就想到了要用Tuples这个数据结构，由于他是Immutable的，若是有人试图修改她的值，他会报错的。总结起来就是List是可读可写的，而Tuples是只读的。看看下面这个返回多个值的例子吧。

a = 0.125.as_integer_ratio()

上面的函数返回了2个值，分别是分子和分母，都是整型数据。返回的数据是（1,8）。

关于Tuples还有一个点是Individual assignments(翻译过来应该是叫单独赋值，不知道翻译的对不对，容我装个B，哈哈哈)，这里的意思是讲Tuple中的值能够分别赋值给不一样的变量，以下所示：

numerator,demonstrater = a

上面代码的运行结果就是：numerator = 1, demonstrater = 8.

• Dictionary

好了，如今接受最后一种形式的collection，就是字典。这和其余语言都很像，就是key-value键值对。好了，下面先来瞧一瞧我们dictionary的建立

numbers = {"one":1,"two":2,"three":3}

这和其余不少种的语言的都同样，再来看看如何经过Key值来retrieve value。

numbers["one"]

下面介绍一下dictionary中的比较高级可是在实际中会常常用到的的功能，这些语法特性看起来挺牛逼，其实都是纸老虎，哈哈，心态上咱们要藐视他妈，操做上要重视他们哈。

1） in operator

in的关键字是Python中最多见的一个关键字，没有之一！！！！在list中用，在dictionary中用，在条件判断时会用，在循环中仍是会用的。既然这一节讲的是dictionary，咱们就看看她在dictionary中的应用吧。

#create a dictionary
planets = ['Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus', 'Neptune']
plants_to_initial = {planet:planet[0] for planet in planets}
"Mercury" in plants_to_initial  # the in operator will tell us whether something is a key in the dictionary

上面的建立字典代码如今看不懂不要紧，她就是建立了一个字典，这个字典的key值是这些星星的名字，value值就是这些星星的首字母。这里重要的是最后一行代码，判断“Mercury”这个字符串是否是这个字典的key值。若是是key,返回True, 不然返回False。

2）遍历key值

#the for loop will loop over its keys
for key in plants_to_initial:
    print(key,end = " ")

如上代码所示，直接对dictionary遍历，返回的是每个key-value键值对的key值。上面代码就是打印这个字典的全部的key值。

3） 同事遍历key-value 键值对

在字典中，若是想要同时遍历键值对，咱们必须经过dictionary的一个method，叫作：items(). 这个方法返回一个list，里面的元素是tuples,这些tuples里面的元素就是key,values. 话很少说，直接上代码看

for planet, initial in plants_to_initial.items():#items()will return its key-value pairs
    print(planet,initial)

• String

好了，终于进入到最最经常使用的一种基本数据类型了-string。几乎在所用的应用中，产生和消费的数据，几乎字符串占了绝大部分。固然啦，在机器学习中最经常使用到的数据类型是int和float，可是string类型的也是常常会出现的。其实String能够将它当作一串字符，这一串字符就比如一个list。用英文来讲就是 A string is a sequences of characters. (是否是瞬间高大上了，从大蒜变成了咖啡。哈哈哈哈)。 因此在Python中，几乎你在list中看到的方法，都一样适用于String. 

1) String 的建立和index

planet = "Pluto"
planet[0]#return P
planet[-3:]#return uto
len(planet)#return 5

2)经常使用的String方法

#string methods
planet.upper()#return PLUTO
planet.lower()#return pluto
planet.index("uto")#return 2
planet.startswith("Plu")#return True
planet.endswith("asds")#return False

3) List 和 String之间的相互转换

#going between strings and lists
#string -> list   split method
planets = "Pluto is a planet"
list_planets = planets.split()#return a list of ["Pluto","is","a","planet"]
dates = '2019-10-08'
list_dates = dates.split('-')#returns ["2019","10","08"], the element are also all string types
#list->string  join method
year,month,day = list_dates #individual assignment
'/'.join([year,month,day]) #returns "2019/10/08"

注意不管是String->List仍是List->String, 他们的基本元素都是String，而不会是Int或者Float或者其余什么稀奇古怪的数据类型。也就是说，不管是Split仍是Join, 他们操做的对象都是String。例如：'/'.join([1,2,3]),这句代码就会报错，由于1，2,3都是整型数据而不是string。这里比较抽象哈，本身慢慢体会。

4）formatting a string

String是一个很是灵活的数据类型，例如int也能够转换成string，等等。所以咱们经常须要将不一样数据类型的数据拼接在一块儿，而后转换成一个string。这种状况下，咱们常常须要用到format方法，固然也存在其余方法能够完成这个任务，可是format的牛逼之处不只仅在于这，她还能够格式化数据的表现格式，例如保留几位小数点，大数字的表现形式等等，具体的能够参考下面的代码。

position = 9
"{}, you will be the {}th planet to me".format(planet,position) #returns 'Pluto, you will be the 9th planet to me'
"{:.2}".format(0.123345) #returns "0.12", the result is converted to string type
"{:,}".format(1234578) #returns '1,234,578' the result is also converted to string type
"{0},{1},{1},{0},{0}".format(12,55)#indexing of format the result is '12,55,55,12,12', the result is also string type

• Loop comprehension

Loop comprehension 是Python中很是受欢迎的一个特性，她可以快速建立List和dictionary，而且使用起来很是灵活，在未来机器学习的实践中大家会发现很是好用。说了这么多，那么接下来咱们来看看到底什么是Loop Comprehension.

1) 利用Loop Comprehension 来快速建立dictionary。

其实这已经在前面的代码中有所体现了，以下面的代码所示，快速建立字典。

plants_to_initial = {planet:planet[0] for planet in planets}

其实就是用for in 的循环，而后经过key:value的形式，批量的产生键值对，最后生成一个字典。

2）利用Loop Comprehension 来建立List

List的建立也是很灵活的，也能够操做循环的元素，来达到一些个性化或者特殊需求的一些目的。甚至她还能够经过组合条件判断的语句达到更加精细化的控制，建立List的一些经常使用方式以下所示

numbers = [1,2,3,4]
squares = [n**2 for n in numbers] #returns [1,4,9,16]
print(squares)    
short_squares = [n for n in squares if n<9] #returns [1,4]
count_number_of_squares = len([n for n in squares if n < 100]) #returns 4

 

总结： 前面一节内容还有这一节内容大致上已经介绍了经常使用Python的绝大部分特性，若是已经掌握，我以为仅仅对于机器学习这个领域的学习的话，已经够用了。这两节的内容是给已经有其余语言经验的人准备的（若是一点计算机语言经验都没有，我建议仍是从Hello World开始）