python學習系列day3（大學python筆記）

本文目錄一覽：

1、Python視頻教程，百度雲
2、python零基礎自學筆記day3(向量和矩陣的索引)
3、如何學習Python
4、請問怎麼學習Python？
5、Day3_進制字符串位運算
6、求python入門視頻教程，雲盤分享謝謝

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python零基礎自學筆記day3(向量和矩陣的索引)

1.什麼是索引？

【1】表示引用向量或者矩陣中的一個數

2.什麼是向量的索引？

引用向量中具體的某幾個數例如：

[1].給出a向量，a=np.arrary(0,1,2,3,4,5,6,7,8,9)

[2].引用a向量中0-8的數並打印出來：print（a[0:9]）

[3].把3後面的數都打印出來：print（a[3:]）

[4].把3到最後倒數第二個數都打印出來：print（a[3:-1]）//註：其中-1表示的是至倒數第一個數，但不能用-0，這樣則表示無效

[5].把3前面的數全部打印出來：print（a[:3]）

2.注意事項：[1].0:9表示的是比9小的數，而不包括9

3.什麼是矩陣的索引？

[1].給出矩陣b,在已經給出a向量的前提下，我們對a進行重塑：b=a.reshape(5,2)得到一個五行兩列的矩陣按照0123456789的順序排列下來

[2].如果想取矩陣中的某個元素–按照幾行幾列的方法例如：print（b[2,3]）這裡得到的就是2行3列的一個元素

[3].如果想要得到某一行的元素：print（b[3,:]）表示取到第4行的元素

[4].如果想要得到某一列的元素：print(b[:,1])表示取到第2列的元素

如何學習Python

1、Python 介紹

學習一門新的語言之前，首先簡單了解下這門語言的背景。Python 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人 Guido van Rossum 於 1989 年發明，第一個公開發行版發行於 1991 年。Python 在設計上堅持了清晰劃一的風格，這使得 Python 成為一門易讀、易維護，並且被大量用戶所歡迎的、用途廣泛的語言。Python 具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊(尤其是 C/C++)很輕鬆地聯結在一起。

2、Python 技術浪潮

IT 行業熱門技術，更新換代非常的快，技術的浪潮一波接着一波，最初的浪潮無疑是桌面時代，使用 C# 搭建桌面應用開始嶄露頭角，MFC 還是計算機科學專業必學會的東西。接着就是以網站搭建為應用的背景，PHP，Ruby 等語言為主的。再到近幾年非常火熱的以移動開發為應用背景，Java(Android 開發)或者 OC(iOS 開發)語言為主。很明顯如今的浪潮就是以大數據和機器學習為應用背景，Python 語言為主。站在風尖浪口，豬都可以飛的起來。抓住這波技術浪潮，對於從事 IT 行業的人員來說有莫大的幫助。

3、Python 學習

學習一項新的技術，起步時最重要的是什麼?就是快速入門。學習任何一個學科的知識時，都有一個非常重要的概念：最少必要知識。當需要獲得某項技能的時候，一定要想辦法在最短的時間裏弄清楚都有哪些最少必要知識，然後迅速掌握它們。

對於快速入門 python 來說最少必要知識，有以下幾點。

(1) Python 基礎語法

找一本淺顯易懂，例子比較好的教程，從頭到尾看下去。不要看很多本，專註於一本。把裏面的例程都手打一遍，搞懂為什麼。推薦去看《簡明python教程》，非常好的一本 Python 入門書籍。

(2)Python 實際項目

等你對 Python 的語法有了初步的認識，就可以去找些 Python 實際項目來練習。對於任何計算機編程語言來說，以實際項目為出發點，來學習新的技術，是非常高效的學習方式。在練習的過程中你會遇到各種各樣的問題：基礎的語法問題(關鍵字不懂的拼寫)，代碼毫無邏輯，自己的思路無法用代碼表達出來等等。這時候針對出現的問題，找到對應解決辦法，比如，你可以重新查看書本上的知識(關於基礎語法問題)，可以通過谷歌搜索碰到的編譯錯誤(編輯器提示的錯誤)，學習模仿別人已有的代碼(寫不出代碼)等等。已實際項目來驅動學習，會讓你成長非常的快。Python 實際項目網上非常的多，大家可以自己去搜索下。合理利用網絡資源，不要意味的只做伸手黨。

(3) Python 的學習規劃

當你把上面兩點做好以後，你就已經入門了 Python，接下來就是規劃好自己的以後的學習規劃。能找到一個已經會 Python 的人。問他一點學習規劃的建議，然後在遇到卡殼的地方找他指點。這樣會事半功倍。但是，要學會搜索，學會如何更好地提問，沒人會願意回答顯而易見的問題。當然如果你身邊沒有人會 Python，也可以在網上搜索相應的資料。

Python 可以做的事非常的多，比如：Python 可以做日常任務，比如自動備份你的MP3;可以做網站，很多著名的網站像知乎、YouTube 就是 Python 寫的;可以做網絡遊戲的後台，很多在線遊戲的後台都是 Python 開發的。每個人都有自己感興趣的方向，有的對網站開發比較感興趣，有的對數據處理感興趣，有的對後台感興趣。所以你們可以根據自己感興趣的方向，網上搜索相關資料，加以深入的學習，規劃好自己未來的方向。只要堅持，你就能精通 Python，成為未來搶手的人才。

請問怎麼學習Python？

這裡整理了一份Python開發的學習路線，可按照這份大綱來安排學習計劃~

第一階段：專業核心基礎

階段目標：

1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識

2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發

3. 對Python的核心庫和組件有深入理解

4. 熟練應用SQL語句進行數據庫常用操作

5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置

6. 熟練使用MySQL，掌握數據庫高級操作

7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：

Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL數據庫、Linux操作系統。

1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養紮實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。

2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網絡編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網絡協議知識，並熟練運用於項目中。

3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。

4、數據庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解數據庫管理系統通用知識及MySQL數據庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。

5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權限，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的服務器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：

1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議

3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發

4. 深入理解網絡協議，分佈式，PDBC，AJAX，JSON等知識

5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理

6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：

Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。

2、前端開發框架Vue，JSON數據，網絡通信協議，Web服務器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網絡協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。

3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。

4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，數據庫擴展包Flask-Sqlalchemy，數據庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：

1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網絡抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析

2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取

3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理

4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網絡爬蟲進行分佈式內容爬取

5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程

6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫

8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：

網絡爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。

1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網絡協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分佈式爬蟲的能力。

2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。

3、Pandas裏面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。

4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪製、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪製各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智能

階段目標：

1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程

2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題

3. 熟練掌握常見的分類算法和回歸算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等

4. 掌握卷積神經網絡對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裏面的張量、會話、梯度優化模型等

5. 掌握深度學習卷積神經網絡運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：

1、機器學習常見算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標準化、數據主成分分析PCA、KNN算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。

2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網絡結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網絡的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

Day3_進制字符串位運算

計算機在存儲數據時候都是以二進制的形式去存的

十進制、十六進制、八進制、二進制

基數：0，1，2，3，4，5，6，7，8，9

進位;鋒十進一

每一位的值：123 = 1 100 + 2 10 + 3*1

基數：0，1

所有的二進制數都是由0和1組成

進位：逢二進一

每一位的值：11011 = 1 2^0+1 2 1+0*2 2+1 2^3+1 2^4 = 27

基數：0，1，2，3，4，5，6，7

進位：逢8進1

每一位的值：111 = 1 8^0+1 8 1+1*8 2 = 73

基數：0-9，a-f(A-F) a,b,c,d,e,f

進位：逢16進1

每一位的數:111 = 1 16^0+1 16 1+1*16 2 =273

5.進制之間的轉換

python支持通過二進制、八進制、十進制和十六進制的形式來直接表示整數

oct(整數)– 將括號中的整數，轉換成八進制形式

hex(整數)– 將括號中的整數，轉換成十六進制形式

計算機在存數字的時候，存的是數字的二進制的補碼

計算機內存的最小單位是位，1位只是存儲兩個狀態

8位 = 1位元組

十進制的10的原碼就是：1010

最高位是符號位，如果正數符號位為0，負數符號位為1

10的原碼 00000000 00001010

-10的原碼 10000000 00001010

正數的反碼是它的原碼

負數的反碼就是這個數的原碼符號位不變的，然後其他位置上的數字取反

10 – （原碼）10000000 00001010 ——（反碼）11111111 11110101

正數的補碼就是它的原碼

負數的補碼是它的反碼加1

-10 – （反碼）11111111 11110101 – （補碼）11111111 11110110

總結：正的反碼和補碼都是原碼；負數的補碼是反碼加1，反碼就是原碼符號位不變，其他位取反

為什麼計算機存儲數據的時候存補碼？：因為計算機中只有加法器，只能進行加操作

存原碼對負數進行加操作的時候有問題

計算機存數字存補碼，計算的時候也是補碼，最後結果看的時候看原碼

位運算符：（按位與），|(按位或), ^(異或), ~(取反)，(右移), (左移)

數字1 數字2 ：二進制的每一位，兩個都為1結果才是1，否則為0

作用：讓指定位上數置零，或者保留夢一位上的值

數字1 | 數字2：只要有一個為1，結果就是1；兩個都為0，結果才是0

-3 | 2– 11111101 | 00000010 == 11111111(補碼) == 100000001（原碼）

數字1 ^ 數字2：不同為1，相同為0

-3 ^ 2– 11111101 ^ 00000010 == 11111111(補碼) == 100000001（原碼）

~數字：將每一位取反

數字位數：將補碼移動指定位數，後面用零補齊

左移特點：結果 == 數字 2^位數 m n == m (2^n)

num * 2 == num 1 num * 4 == num 2

數字位數：將補碼向右移動指定的位數，符號位不變，在符號位的後面補指定個數的0（正）或者1（負）

規律（只適用於正數）： m n == m // (2^n)

python中通過單引號或者雙引號引起來的字符集就是字符串

字符串中引號中的字符集，就是由各種不同的字符來組成

python中字符串中字符採用的是Unicode編碼

Unicode編碼，是通過兩個位元組來對一個字符進行編碼。0 ~ 2^16-1

幾乎包含了世界上所有字符

ASSCII編碼：是通過一個位元組對一個字符編碼

Unicode編碼包含ASSCII編碼表

chr(數字)：獲取數字在Unicode編碼表中對應的字符，返回的是只有一個字符的字符串

可以直接在字符串中寫字符對應的編碼值，格式：\u十六進制編碼

一些特殊功能或者具有特殊意義的字符，直接放在字符串的引號中無效，需要通過\來轉移

\n — 換行

‘—‘

\t — 製表符(四個空格)

\ —

“—“

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原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-hk/n/297153.html

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