查看“Python编程”的源代码

=python语言=
==编辑器==

软件安装：

*编辑开发环境
 （1）Notepad++文件编辑器/sublime 文本编辑器；

 （2）Git-bash安装程序；


==Python安装==

Python 3.6.2+。

Python安装程序可以从Python网站（http://www.python.org）直接下载，或者也可以直接安装Anacoda Python发行版（https://www.continuum.io）。

==pip安装python包==

大多数Python 包都使用pip 实用工具安装。

 $ pip install flask

手动安装pip，安装方法参见pip 的网站：
https://pip.pypa.io/en/latest/installing/

文件读取：csv（pandas库），图片（pilllow库），其他（字符串处理）

==Pandas库使用==
 
 #/usr/bin/python
 # -*- coding: utf-8 -*-

 import pandas as np
 import sys

 df = np.read_csv("traffic.txt", header=None)

 for x in range(0,10):
 	df.to_csv("%d.csv" %x, columns=[x], header=True, index=False)

==Numpy库使用==

Numpy数据操作：基本操作（dtype，reshape，transpose），数据切分（下标访问，random.sample等等）

以下代码绘制sin(x)/x函数：

 import matplotlib.pyplot as plt
 import numpy as np

 x = np.linspace(-10,10,1000)

 sink = lambda x: np.sin(x)/x

 plt.plot(x, sink(x), color='blue', lw=2)

 plt.show()


=参考书=
#Stanford U., CS231n, http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/.
#ICML-2017 TensorFlow workshop, https://github.com/random-forests/tensorflow-workshop/.
#Lutz, Mark. Learning python. " O'Reilly Media, Inc.", 2013.