第01.1讲：python快速入门
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关于

在本讲中，你讲快速了解python的基本编程语法和工具。本教程是为了给机器学习算法学习提供支持的，除了讲解python语法外，还会涉及做算法相关的工具。

安装

WINDOWS系统

对于windows系统，可以从官网下载，安装过程可以参考这个教程

MAC

MAC自带有python，如果没有可以通过下述两种方式安装

  1. 和window系统一样，通过官网下载安装
  2. 通过brew安装 brew install python

Linux

linux一般自带python，如果没有可以通过下述两种方式安装

  1. 通过官网下载安装
  2. 通过包管理器安装，Ubuntu sudo apt-get install python, CentOS yum install python

编码工具

用常用的带语法高亮的代码编辑器就行，windows推荐 notepad++，mac推荐 atom。

如果喜欢IDE可以用VS或者IDEA。IDE的好处是有代码提示，写起来方便。

Python还有一个神奇，叫做IPython、Jupyter，愿意折腾的可以试试。

Hello word

和所有编程语言一样，首先来实现一个 Hello word程序，将下面的代码保存到 hello.py 文件中

print("Hello word!")

然后打开终端，进入 hello.py 所在目录，执行命令python hello.py就可以看到输出结果了！没错，你没有看错，整个文件只有这一行！

Hello word!

你也可以使用python交互式命令行，在学习python的语法时很方便。使用方法是打开终端(WINDOW 下是CMD程序)，然后输入python并回车即可进入交互式环境

Python 2.7.10 (default, Oct 23 2015, 19:19:21)
[GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 7.0.0 (clang-700.0.59.5)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>|

然后输入Hello Word程序并回车即可看到效果

>>> print("Hello word!")
Hello word!

小任务

将问候语改为问候你自己的名字，例如 Hello Jack!

数据类型与变量

和很多编程语言一样，如果你要存储数据，都需要一些基础的数据类型。python有很多基础数据类型：整型、浮点数、字符串、布尔值(True, False)、空型(None)。例如你要表达一个公司有多少人，那么需要一个整数；如果你要表达公司的盈利，那么需要一个浮点数；如果你要表达一个用户是否为管理员，那么你需要一个布尔类型；最后如果你要表达什么都没有，你需要空型。

# 整数
v = 123

# 浮点数
pi = 3.14159

# 字符串，可以用单引号和双引号，两者是等价的
s = 'Hello word'
s = "hello word"

# 字符串支持格式化, python2.7版本用百分号，python3用format函数
s = 'v = %d' % v
s = 'v = {0}'.format(v)

# 布尔值
v = True
if v:
    print('True')

# 空型
v = None

列表、集合和字典

python原生支持3种常用的集合类型：列表、集合和字典。列表就是很多元素的集合，集合和列表一样，只是集合要求元素互不相同，字典是key-value结构。

# 一个列表
arr = [1,3,5,7,9, 3, 5]

# 列表遍历
for i in arr:
    print(i) # 1 3 5 7 9 3 5

# 集合
s = set(arr)
for i in s:
    print(i) # 1 3 5 7 9

# 字典
d = {'A' : 1, 'B' : 2, 'C' : 4}
for k in d:
    print(k, d[k])

列表推导与字典推导

python对集合的遍历支持更方便的语法，叫做列表推导和字典推导。

# 列表推导
arr_new = [i*2 for i in arr] # 将arr中每个元素乘以2

# 字典推导
d_new = {k : v*2 for k,v in d.items()}

函数和类

python通过关键字def定义函数，通过关键字class定义类，self代表类自己，类似于其他编程语言中的this。

# 乘以2的函数
def times_two(x):
    return x * 2

# 定义一个类
class TimesTwo(object):
    def __init__(self):
        pass
    def times_two(self, x):
        return x*2

科学计算库：numpy

利用numpy可以方便地进行向量和矩阵操作。

import numpy as np
x = np.array([1.0,2.0,3.0,5.0])
y = np.array([2.0,3,4,5])
print(np.dot(x, y)) # 计算向量x和y的内积

绘图库：matplotlib

利用matplotlib会图库可以方便地画出各种图形。

import matplotlib.pyplot as plt
x = np.array([1.0,2.0,3.0,5.0])
y = np.array([2.0,3,4,5])

plt.plot(x, y)
plt.show()

思考与实践

对比for循环方式对数组迭代和用numpy的速度。

import numpy as np
import time

def for_loop(arr):
    """实现for循环将数组arr里面所有元素平方

    arr: np.array
    """
    pass

def np_loop(arr):
    """实现numpy将arr所有元素平方
    arr: np.array
    """
    pass



arr = np.random.rand(100000000)
start = time.clock()
for_loop(arr)
print('time for function for_loop: {:.3f}'.format(time.clock() - start))

start = time.clock()
np_loop(arr)
print('time for function np_loop: {:.3f}'.format(time.clock() - start))
created in 2018-02-05