2016 1月1日-1月1日python 學習總結

1月1日 新年第一天沒怎麼學習

讀了一篇關於 網絡爬蟲的文章  原來搜素引擎的工做原 理第一步就是經過網絡爬蟲 在網絡上爬取

 

1月2日

x-path

在安裝包lxml裏面包含xpath

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安裝 redis 而且配scrapy-redis 環境

Redis –pip install scrapy-redis

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晚上抓起python數據分析基礎

推薦一個網址：http://hyry.dip.jp/tech/book/page/scipy/index.html

---------遇到的question-----

A.在使用anaconda中的spyder時，其中的ipython console出現了 而且一直輸出「It seems the kernel died unexpectedly. Use 'Restart kernel' to continue using this console.

不知道什麼緣由，只能從新再開一個，求解？

B. a[2:4] = 100,101    # 下標還能夠用來修改元素的值

 可是執行時--發生錯誤---換一個元素的時候是能夠的，不知道爲何？

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 學習------------ 

NumPy爲Python帶來了真正的多維數組功能

SciPy則在NumPy的基礎之上添加了許多科學計算的函數庫，其中一些函數是經過對久經考驗的Fortran數值計算庫進行包裝實現的，例如：

 

    線性代數使用LAPACK庫

    快速傅立葉變換使用FFTPACK庫

    常微分方程求解使用ODEPACK庫

    非線性方程組求解以及最小值求解等使用MINPACK庫

有了這兩個庫，Python就有幾乎和MATLAB同樣的數據處理能力了。

SymPy是一套數學符號運算的擴展庫，雖然它目前尚未到達1.0版本，可是已經足夠好用，能夠幫助咱們進行公式推導，作一些簡單的符號運算工做

matplotlib 和Chaco是兩個很優秀的二維繪圖庫。matplotlib庫可以快速地繪製精美的圖表、以多種格式輸出，而且帶有簡單的三維繪圖功能。而Chaco則 以Traits爲基礎，可以很方便地編寫出交互式圖表控件，並嵌入到用TraitsUI編寫的界面程序中。

數組的形狀能夠經過其shape屬性得到

元組(tuple)

c.shape

(3, 4)

>>> c.shape = 4,3

將數組c的shape屬性改成(4,3)，注意從(3,4)改成(4,3)並非對數組進行轉置，而只是改變每一個軸的大小，數組元素在內存中的位置並無改變：

c.dtype

dtype('int32')

經過dtype參數在建立數組時指定元素類型

注意float類型是64bit的雙精度浮點類型，而complex是128bit的雙精度複數類型

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arange()

開始值爲0、終值爲1、步長爲0.1的等差數組，注意終值1不在數組中：

>>> 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) # 步長爲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) # 步長爲1/10

linspace()經過指定開始值、終值和元素個數建立表示等差數列的一維數組

 

logspace()

np.logspace(0, 2, 5)

從10^0到10^2、有5個元素的等比數列

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

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這個空格是沒有任何語法意義的。兩種方法獲得的結果同樣，但第一種方式更容易閱讀，通常都使用這種方式。

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zeros_like()、ones_like()、empty_like()

等函數建立和參數數組的形狀和類型相同的數組。

所以「zeros_like(a)」和「zeros(a.shape, a.dtype)」的效果相同

 a[3:5]  # 用切片做爲下標獲取數組的一部分，包括a[3]不包括a[5]

--------小收穫-------

 // 用在網頁的網址中

盤符C：\ +  \用在轉義字符中

關於爲何python 敲代碼時候要加空格 一個疑惑解決

從可讀性的角度去考慮，通常關鍵詞後，以及逗號的後面會加一個空格。這個空格多是可選的，但閱讀起來更方便。

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print "hens", 25 + 30 / 6 # 這樣看起來更好一些