python与tensorflow知识点截图集锦（持续囤积）

目录前言conda环境管理python语法【1】语言属性【2】代码缩进问题【3】input和output函数与print函数【4】关键字与简单数据类型与简单运算符【5】利用缩进体现逻辑关系【6】数据结构：列表与元组【7】数据结构：字典【8】数据结构：集合【8】基础函数以及函数的定义方式【8】模块、包和库的命名方式以及导入方式【9】常用模块sys模块platform模块math模块random模块【

拾牙慧者

608人浏览 · 2020-08-21 13:55:26

拾牙慧者 · 2020-08-21 13:55:26 发布

前言

截图来源于mooc课程：https://www.icourse163.org/learn/XUST-1206363802?tid=1206674203#/learn/announce
在这里插入图片描述
以截图的方式保存并整理，以后有遗忘的知识点或者命令可以快速查询。

conda环境管理

可能用到的网址和命令：

https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ pip install
tensorflow==2.0.0-beta -i
https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

python语法

【1】语言属性

【2】代码缩进问题

在这里插入图片描述

【3】input和output函数与print函数

在这里插入图片描述

【4】关键字与简单数据类型与简单运算符

在这里插入图片描述

【5】利用缩进体现逻辑关系

在这里插入图片描述

【6】数据结构：列表与元组

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为了与数学计算中的()区分开来，元组要加，

【7】数据结构：字典

在这里插入图片描述

【8】数据结构：集合

在这里插入图片描述
集合中没有重复元素

【8】基础函数以及函数的定义方式

在这里插入图片描述

【8】模块、包和库的命名方式以及导入方式

在这里插入图片描述

【9】常用模块

sys模块

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platform模块

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math模块

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random模块

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【10】对象与类

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【11】文件操作

在这里插入图片描述

【12】异常处理try:except语句和with语句

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with语句，即使代码运行中出现了错误，也会进行内存清理操作

NumPy库

【1】数组形状描述

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【2】导入库函数以及创建各种数组、访问数组等操作

在这里插入图片描述

【3】数组运算操作

创建数组以及改变数组形状

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数组四则运算和幂运算

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一维数组可以和多维数组相加，相加时会将一维数组扩展至多维。

矩阵运算

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【4】矩阵和随机数

在这里插入图片描述

seed随机种子只有效一次

Matplotlib库

安装Matplotlib以及绘图基础

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绘制散点图

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绘制折线图与柱形图

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利用keras集成的数据集完成可视化

波士顿房价数据集

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代码：

#加载数据集
import tensorflow as tf
boston_housing = tf.keras.datasets.boston_housing
#第一次运行时，本地磁盘没有文件会自动下载
(train_x,train_y),(test_x,test_y) = boston_housing.load_data(test_split=0)
#训练数据集的属性和房价 测试数据集的属性和房价
print("Training set:",len(train_x))
print("Testing set:",len(test_x))
print(train_x)

鸢尾花数据集

在这里插入图片描述

#下载鸢尾花数据集iris
#训练数据集 120条数据
#测试数据集 30条数据
import tensorflow as tf
TRAIN_URL = "http://download.tensorflow.org/data/iris_training.csv"
train_path = tf.keras.utils.get_file("iris_training.csv",TRAIN_URL)

用excel打开文件iris_training.csv
在这里插入图片描述
若是想省事，不用每次修改保存的文件名，可以这样写;

train_path = tf.keras.utils.get_file(TRAIN_URL.split('/')[-1],TRAIN_URL)

这样可以直接以TRAIN_URL地址中最后一个/后面的字符串作为文件名，十分方便。

Pillow图像处理库

Pillow安装和导入包

在这里插入图片描述

实例:手写数字数据集MNIST

在这里插入图片描述
下载数据集：

import tensorflow as tf
mnist =tf.keras.datasets.mnist
(train_x,train_y),(test_x,test_y) = mnist.load_data()

在这里插入图片描述

以不直观的数组形式显示图片：

以图片形式显示：

import tensorflow as tf
import matplotlib.pyplot as plt
mnist =tf.keras.datasets.mnist
(train_x,train_y),(test_x,test_y) = mnist.load_data()
plt.axis("off")
plt.imshow(train_x[0],cmap="gray")
plt.show()