这是机器未来的第6篇文章
写在前面：
• 博客简介：专注AIoT领域，追逐未来时代的脉搏，记录路途中的技术成长！
• 专栏简介：本专栏的核心就是：快！快！快！2周快速拿下Python，具备项目开发能力，为机器学习和深度学习做准备。
• 面向人群：零基础编程爱好者
• 专栏计划：接下来会逐步发布跨入人工智能的系列博文，敬请期待
• Python零基础快速入门系列
• 快速入门Python数据科学系列
• 人工智能开发环境搭建系列
• 机器学习系列
• 物体检测快速入门系列
• 自动驾驶物体检测系列
• ......
@[toc]
Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。
• 可以干什么？• 数据分析、WEB开发、爬虫、人工智能、科学计算、桌面软件等...• 胶水语言• 可以调用其他语言库, 适合搭框架，不适合构建核心• 解释型语言• 无需编译，边解释边执行，适合数据分析，不适合开发大型项目，运行效率低• 语法简洁，代码量小• 动态类型语言，代码量小• 内存管理：有垃圾回收。代码量小• 开源，好处：库丰富，出现问题有社区帮助解决或者遇到过。坏处：库不一定成熟或者经过生产环境测试，bug多• 跨平台Python最核心的优势就是：它是一个拉皮条的，自己不干活（不具体实现，搭框架），让别人干活（Python非常容易调用其它语言的实现库）。
变量由变量名、变量值和变量类型构成。需要注意的是python中定义变量时不需要声明类型。这是根据Python的动态语言特性而来。变量可以直接使用，而不需要提前声明类型。
• 变量名类似于一个代号，指向具体的变量值。15• 多个变量名可以绑定一个变量值。
a='Jack'
b=a
a='Tom'
print(b)
print(a)请牢记：Python中的一切都是对象，变量是对象的引用！
标识符的命名规范：
• 数字，字母，下划线，并且不可以数字开头• 不能使用关键字• 区分大小写importkeyword
keyword.kwlist19
变量大写X和小写x是不同的变量
扩展阅读：Python 编码规范(Google)
Python中其实没有专门对常量的定义，对于常值一般采用全部大写的字母来定义，例如
PI=3.14print("hellopython")20
本文均以python3为基础。
三种方式
name="Joe"
sex="man"
#方法一，使用format格式化函数来实现
print("Mynameis{},mysexis{}".format(name,sex))
或
print("Mynameis{0},mysexis{1}".format(name,sex))
#方法二：format的简写形式
print(f"Mynameis{name},mysexis{sex}")
#方法三：逗号分隔，这种方式输出格式会凌乱一些，推荐方法二
print(f"Mynameis“,{name},"mysexis",sex)21
input的输入参数是提示字符串，返回值为输入的信息：
22
23
注释用于描述代码段的功能及使用说明之用。
Python的注释有2种：
• 井号注释# #注释常用来给代码行或代码块进行注释说明，常出现在代码上方或末尾#单行注释
print("#注释")三引号注释可分为单引号注释和双引号注释
defdata_analyze(dat):
"""
函数描述：用于数据分析
参数描述：
- dat：输入的参数
"""
return
defdata-analyze2(dat):
'''
函数描述：用于数据分析
参数描述：
- dat：输入的参数
'''
return以上2个函数的注释功能上是一样的，单引号或双引号其本质上是一个字符串常量。
#注释和三引号注释总体区分就是单行注释归#，多行注释归三引号注释。
Python中的基础数据类型包括：
• 数值类型：整数类型，浮点类型，复数类型，布尔类型、空值• 字符串• 容器类型：列表，元组，字典，集合常见的整数
a=101x1=0b0001#十进制1
x2=0b1010#十进制10=1*2^3+0*2^2+1*2^1+0=10
print(x1,type(x1),x2,type(x2))1
x1=0o17#十进制15=1*8+7=15
print(x1,type(x1))15
x1=15
print(x1,type(x1))15
x1=0x59#十进制89=5*16+9=89
print(x1,type(x1))89
x=15
x2=bin(x)
print(x2,type(x2))0b1111
x=15
oct(x)
print(x2,type(x2))0b1111
x=0x0f
x2=int(x)
print(x2,type(x2))15
x=15
x2=hex(x)
print(x2,type(x2))0xf
浮点类型是数学中的小数，浮点数在计算机中只能做到近似存储，这是浮点的不确定性。
f1=1.2
f2=1.4
f3=f1+f2
print(f3)
f3==2.6#f3竟然不等于2.6，神奇吧2.5999999999999996
False
从图中示例可知，在计算机中1.2+1.4不一定等于2.6，因为计算机中存储数据底层都是二进制存储，在转换过程中存在转换误差，因此避免使用浮点数做等值或不等值运算，如果必须使用，则使用如下函数形式。
importmath
defis_float_equal(a,b,precision):#第三个参数为精度
'''
a-输入比较的浮点数1
b-输入比较的浮点数2
precision-可允许的浮点数误差
'''
returnmath.fabs(a-b)True
float数据类型可表示的数据范围：
importsys
print(sys.float_info.max,sys.float_info.min)1.7976931348623157e+308 2.2250738585072014e-308
超出浮点数表示范围上限，数据会表示为inf，低于浮点数表示范围下限，则直接表示为0.0
print(2.3e+400,2.3e-400)inf 0.0
在这里插入图片描述
x1=3+4j
print(x1,type(x1))(3+4j)
x1.real,x1.imag#访问复数的实部和虚部(3.0, 4.0)
#求复数的模长
abs(x1)#c=sqrt(a^2+b^2)5.0
布尔类型：True 和 False
TrueandTrueTrue
TrueandFalseFalse
FalseandFalseFalse
• or 或 一个为真则为真，两个为假则为假TrueorTrue#两个均为真，则为真True
TrueorFalse#一个为真，则为真True
FalseorFalse#两个为假，则为假False
• not 非 非假为真，非真为假notFalseTrue
notTrueFalse
None
x1='python'
x2="python"
x3="""python"""
x4='''python'''
print(f"x1:{x1},x2:{x2},x3:{x3},x4:{x4}")image-20220523000516457
• 其中三引号还有定义格式的能力，举例image-20220523000537978• 字符串定义时，单引号、双引号出现在内容中的用法：image-20220523000626870• 使用转义字符\• 错位使用：内容包含单引号时，使用双引号定义；内容包含双引号时，使用单引号定义容器类型将在数据结构中描述。
+(加)、 -(减)、 *(乘)、 /(除)、//(除法取整)、%(取模)等。
image-20220523000642102
>(大于)、 <(小于)、==(等于)、 <=(小于等于), >=(大于等于), !=(不等于)等
28
7.3 赋值运算符=(赋值)、 +=(加法赋值)、-=(减法赋值)、*=(乘法赋值)、/=(除法赋值)、//=(除法取整赋值)、%=(取模赋值)等
29
x1=0b0001
x2=0b0001
x3=0b0010
#与运算&:对应位均为1，则为1；否则为0
x4=x1&x2
print(f"x4:{bin(x4)}")30
• 或（|），按位或运算符：只要对应的两个二进位有一个为1时，结果位就为1x1=0b0001
x2=0b0001
x3=0b0010
#或运算|:对应位均为0，则为0；否则为1
x5=x2|x3
print(f"x5:{bin(x5)}")31
• 异或（^）,按位异或运算符：当两对应的二进位相异时，结果为1x1=0b0001
x2=0b0001
x3=0b0010
#异或运算^:对应位不同，则为1；否则为0
x6=x1^x2#x6=0b1^0b1=0
x7=x2^x3#x7=0b01^0b10=0b11
print(f"x6:{bin(x6)},x7:{bin(x7)}")32
• 取反（~），按位取反运算符：对数据的每个二进制位取反，即把1变为0，把0变为1x1=0b0001
#异或运算^:对应位不同，则为1；否则为0
x4=~x1# x4 =~0b1=0b1111110(补码表示：最高位为1，为负数，负数取反+1)=-0b10
print(f"x4:{bin(x4)}")33
• 左位移（<<）,运算数的各二进位全部左移若干位，由<<右边的数字指定了移动的位数，高位溢出舍弃,低位补0x1=0b0001
#异或运算^:对应位不同，则为1；否则为0
x4=x1<<1#x4=0b1<<1=0b10
print(f"x4:{bin(x4)}")34
• 右位移（>>）,把‘>>’左边的运算数的各二进制位全部右移若干位，>>右边的数字指定了移动的位数,低位溢出舍弃,高位补x1=0b1110
#异或运算^:对应位不同，则为1；否则为0
x4=x1>>1#x4=0b1110>>1=0b111
print(f"x4:{bin(x4)}")35
and布尔与、or布尔或、not布尔非
• and：表达式：x and y，即布尔的“与”，如果 x 或 y 任意一个值为 False，则返回为False的值，否则返回 y 的值。x1=5
x2=6
x3=7
#x1>x2=>5>6为False，所以整个表达式为False
x4=x1>x2andx3>x2
print(f"x4:{x4}")
#x2>x1andx3>x2=>6>5and7>6，
#第一个表达式的值为True，所以返回第二个表达式的值，第二个表达式的值为True
x5=x2>x1andx3>x2
print(f"x5:{x5}")
#x2>x1and2=>6>5and2，
#第一个表达式的值为True，所以返回第二个表达式的值，第二个表达式的值为2
x6=x2>x1and2
print(f"x6:{x6}")36
• or：表达式：x or y，即布尔的“或”，如果 x 或 y 任意一个值为 True，则返回为True的值，否则返回 x 的值。x1=5
x2=6
x3=7
#x2>x1orx2>x3=>6>5and6>7
#第一个表达式的值为True，所以返回True
x5=x2>x1orx2>x3
print(f"x5:{x5}")
#x1>x2orx2>x3=>5>6or6>7,两个表达式均为False，所以整个表达式为False
x4=x1>x2orx2>x3
print(f"x4:{x4}")
#x1>x2or0=>5>6or0，
#第一个表达式的值为False，所以返回第二个表达式的值，第二个表达式的值为0
x6=x1>x2or0#非0均为True
print(f"x6:{x6}")#注意不是返回False喔37
• not：表达式：not x，即布尔的“非”，如果 x 值为 True，则返回为False，否则返回True。x1=5
x2=6
x4=not(x1>x2)#note(x1>x2)=>not(5>6)=>notFalse=>True
print(f"x4:{x4}")
x5=not(x2>x1)#note(x2>x1)=>not(6>5)=>notTrue=>False
print(f"x5:{x5}")38
x=[1,2,4,5,8]
x1=5
x2=6
x3=x1inx#x1=5,是列表x中的元素，所以为真，True
print(f"x3:{x3}")
x4=x2notinx#x2=6,不是列表x中的元素，为假，not假，所以为真，True
print(f"x4:{x4}")39
流程控制有三种结构：顺序结构、分支结构、循环结构。
• 顺序结构：按部就班执行• 分支结构：根据条件不同执行• 循环结构：重复执行两种分支结构：
• 二分支ifcondition1:
statement1
else:
statement2举例：
score=85
ifscore>=60.0:
print("你的成绩：及格")
else:
print("你的成绩：不及格")41
简写：三元运算符
exp1ifconditionelseexp2对应
ifcondition:
exp1
else:
exp2举例：
#求最大值
x1=50
x2=30
max_num=x1ifx1>x2elsex2
max_numsnipaste20220523_001136
• 多分支ifcondition1:
statement1
elifcondition2:
statement2
...
else:
statement3举例：
score=85
ifscore>=90.0:
print("你的绩效为：A")
elifscore>=80.0:
print("你的绩效为：B+")
elifscore>=60.0:
print("你的绩效为：B")
else:
print("你的绩效为：C")注：python3.10以下版本不支持switch-case语句。
两种循环语句：while和for循环
whilecycle_condition:
statement
condition_change_statement举例：
#以神经网络模型的训练迭代次数举例
MAX_EPOCHS_COUNT=10
epoch=0
whileepochimage-20220523001217473
while...else...语句，在while退出时执行
whilecycle_condition:
statement
condition_change_statement
else:
exit_statement举例：
#以神经网络模型的训练迭代次数举例
MAX_EPOCHS_COUNT=10
epoch=0
whileepochimage-20220523001228174
foriteminsets:
statement举例：
x=[-1,4,6,7,9,-10,-13]
foriinx:
print(i)image-20220523001741324
• range可迭代对象 range(start,end,step):返回的是一个可迭代对象可迭代对象的优势是占用内存少，边使用边分配内存，不会一下子全部分配内存，在数据集较大时会特别便于使用。• start：表示开始，包含，默认是0• end:表示结束，不包含• step：表示步长，默认是1X=range(1,10,1)
print(type(X))
forxinrange(1,10,1):
print(x,end=',')
print("")适用场景：在需要提取数据结构对象索引的时候非常有用。
x=[-1,4,6,7,9,-10,-13]
#原始列表输出
foriinx:
print(i,end=',')
print("")
#将原始列表的输出转换为索引-值的元组
foriinenumerate(x):
print(i,end=',')
print("")-1, 4, 6, 7, 9, -10, -13, (0, -1), (1, 4), (2, 6), (3, 7), (4, 9), (5, -10), (6, -13),
#以神经网络模型的训练迭代次数举例
MAX_EPOCHS_COUNT=10
epoch=0
whileTrue:
if(epoch>=MAX_EPOCHS_COUNT):
break#执行后，从此处跳出循环
print(f"traintimes{epoch}")
epoch+=1image-20220523002128727
• continue 跳过循环体后面的语句，直接开始下一回循环#求列表中大于0的数值的和
x=[-1,4,6,7,9,-10,-13]
sum=0
foriteminx:
ifitem<0:
continue#执行continue后，本次循环，后面的代码块不再执行
sum+=item
print(f"sum:{sum}")image-20220523002148157
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