py2exe使用python3 python2.7怎么用

   有关于python，和Matlab一样属于脚本类型语言。用作数据分析时，要求熟悉Numpy、Matplotlib、Scipy等库就行。python入门较为简单，仅此一篇博客作为入门练习。

• 1.使用array创建
• 2.使用函数创建
• 3.存取
• 4. numpy与Python数学库的时间比较
• 5.绘图
• 6. 概率分布
• 7. 绘制三维图像
• 8 scipy

库引入

1 # 导入NumPy函数库
 2 import numpy as np
 3 import matplotlib
 4 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
 5 from matplotlib import cm
 6 import time
 7 from scipy.optimize import leastsq
 8 import scipy.optimize as opt
 9 import scipy
10 import matplotlib.pyplot as plt
11 from scipy.stats import norm, poisson
12 from scipy.interpolate import BarycentricInterpolator
13 from scipy.interpolate import CubicSpline
14 import math

 

1.使用array创建

1 # -*- coding: utf-8 -*-
 2 """
 3 Created on Sat May  4 20:09:45 2019
 4 
 5 @author: shiruiyu
 6 """
 7 
 8 # 导入NumPy函数库
 9 import numpy as np
10 
11 #if __name__ == "__name__":
12 # 默认创建list
13 L = [1,2,3,4,5,6]
14 print "L = ", L
15 print type(L)
16 # 通过array函数传递list对象
17 a = np.array(L)
18 print "a = ", a
19 print type(a)
20 #  创建矩阵
21 b = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]])
22 print b
23 # 数组size
24 print b.shape
25 print b.shape[0]
26 print b.shape[1]
27 # 也可以强制修改shape
28 b.shape = 4,3
29 print b
30 # 当某个轴为-1时，将根据数组元素的个数自动计算此轴的长度
31 b.shape = 2,-1
32 print b
33 # 使用reshape方法，可以创建改变了尺寸的新数组，原数组的shape保持不变
34 c = b.reshape((4,-1))
35 print "c = ",c 
36 print "b = ",b
37 # 数组b和c共享内存，修改任意一个将影响另外一个
38 b[0][0] = 999
39 print "c = ",c 
40 print "b = ",b
41 # 数组的元素类型可以通过dtype属性获得
42 print a.dtype
43 print b.dtype
44 # 可以通过dtype参数在创建时指定元素类型
45 d = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]],dtype=np.float)
46 f = np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]],dtype=np.complex)
47 print d
48 print f
49 # 但不要强制仅修改元素类型，如下面这句，将会以int来解释单精度float类型
50 #d.dtype = np.int
51 #print d

 2.使用函数创建

1 # 2.使用函数创建
 2 # 如果生成一定规则的数据，可以使用NumPy提供的专门函数
 3 # arange函数类似于python的range函数：指定起始值、终止值和步长来创建数组
 4 # 和Python的range类似，arange同样不包括终值；但arange可以生成浮点类型，而range只能是整数类型
 5 a = np.arange(1,10,0.5)
 6 print a
 7 # # # linspace函数通过指定起始值、终止值和元素个数来创建数组，缺省包括终止值
 8 b = np.linspace(1,10,10)
 9 print "b = ",b
10 # 可以通过endpoint关键字指定是否包括终值
11 c = np.linspace(1,10,10, endpoint = False)
12 print "c = ", c
13 # 下面函数创建起始值为10^1，终止值为10^2，有10个数的等比数列
14 d = np.logspace(1,2,10,endpoint = True)
15 print "d = ", d
16 # # # 下面创建起始值为2^0，终止值为2^10(包括)，有11个数的等比数列
17 f = np.logspace(0, 10, 11, endpoint=True, base=2)
18 print "f = ",f
19 # 使用 frombuffer, fromstring, fromfile等函数可以从字节序列创建数组
20 s = 'abcd'
21 g = np.fromstring(s, dtype=np.int8)
22 print g

 3.存取

1 # 3.1常规办法：数组元素的存取方法和Python的标准方法相同
 2 a = np.arange(10)
 3 a[8] = 888
 4 print a
 5 # # # # 切片[3,6)，左闭右开
 6 print a[3:6]
 7 # # # # 省略开始下标，表示从0开始
 8 print a[:5]
 9 # 下标为负表示从后向前数
10 print a[3:]
11 # 步长为2,范围:[1,7)
12 print a[1:7:2]
13 # 步长为-1，即：翻转
14 print a[::-1]
15 # # # # 切片数据是原数组的一个视图，与原数组共享内容空间，可以直接修改元素值
16 a[2:4] = 10,20
17 print a
18 # 因此，在实践中，切实注意原始数据是否被破坏，如：
19 b = a[2:5]
20 b[0] = 200
21 print a
22 
23 
24 # # 3.2 整数/布尔数组存取
25 # # 3.2.1
26 # 根据整数数组存取：当使用整数序列对数组元素进行存取时，
27 # 将使用整数序列中的每个元素作为下标，整数序列可以是列表(list)或者数组(ndarray)。
28 # 使用整数序列作为下标获得的数组不和原始数组共享数据空间。
29 a = np.logspace(0,9,10, base=2)
30 print a
31 i = np.arange(1,10,2)
32 print i
33 # 利用i取a中的元素
34 b = a[i]
35 print b
36 # b的元素更改，a中元素不受影响
37 b[2] = 1.6
38 print b
39 print a
40 
41 # # 3.2.2
42 # 使用布尔数组i作为下标存取数组a中的元素：返回数组a中所有在数组b中对应下标为True的元素
43 # # 生成10个满足[0,1)中均匀分布的随机数
44 a = np.random.rand(10)
45 print a
46 # 大于0.5的元素索引
47 print a > 0.5
48 #大于0.5的元素
49 b = a[a > 0.5]
50 print b
51 # 将原数组中大于0.5的元素截取成0.5
52 a[a > 0.5] = 0.5
53 print a
54 # b不受影响
55 print b
56 
57 # 3.3 二维数组的切片
58 a = np.arange(0,60,10) #行向量
59 print 'a = ', a
60 b = a.reshape((-1,1)) #转为列向量
61 print 'b = ',b
62 c = np.arange(6)
63 print c
64 # 行 + 列
65 f = b + c
66 #合并上述代码
67 a = np.arange(0,60,10).reshape((-1,1))+np.arange(6)
68 print a
69 #二维数组的切片
70 print a[(0,1,2,3),(2,3,4,5)]#取出第(0,2)(1,3)(2,4)(3,5)个元素
71 print a[3:,[0,2,5]]
72 i = np.array([True, False, True, False, False, True])
73 print a[i]
74 print a[i,3]

4. numpy与Python数学库的时间比较

1 #for j in np.logspace(0, 7, 10):
 2 #    j = int(j)
 3 #    x = np.linspace(0, 10, j)
 4 #    #记住是怎么计算程序运行时间
 5 #    start = time.clock()
 6 #    y = np.sin(x)
 7 #    t1 = time.clock() - start
 8 #
 9 #    x = x.tolist()
10 #    start = time.clock()
11 #for i, t in enumerate(x):
12 #    x[i] = math.sin(t)
13 #    t2 = time.clock() - start
14 #    print j, ": ", t1, t2, t2/t1

5.绘图

1 # 5.1 绘制正态分布概率密度函数
 2 mu = 0
 3 sigma = 1
 4 x = np.linspace(mu - 3 * sigma, mu + 3 * sigma, 50)
 5 y = np.exp(-(x - mu) ** 2 / (2 * sigma ** 2)) / (math.sqrt(2 * math.pi) * sigma)
 6 print x.shape
 7 print 'x = \n', x
 8 print y.shape
 9 print 'y = \n', y
10 plt.plot(x, y, 'ro-', linewidth=2)
11 plt.plot(x, y, 'r-', x, y, 'go', linewidth=2, markersize=8)
12 plt.grid(True)
13 plt.show()
14 
15 # 5.2 损失函数：Logistic损失(-1,1)/SVM Hinge损失/ 0/1损失
16 x = np.array(np.linspace(start=-2, stop=3, num=1001, dtype=np.float))
17 y_logit = np.log(1 + np.exp(-x)) / math.log(2)
18 y_boost = np.exp(-x)
19 y_01 = x < 0
20 y_hinge = 1.0 - x
21 y_hinge[y_hinge < 0] = 0
22 plt.plot(x, y_logit, 'r-', label='Logistic Loss', linewidth=2)
23 plt.plot(x, y_01, 'g-', label='0/1 Loss', linewidth=2)
24 plt.plot(x, y_hinge, 'b-', label='Hinge Loss', linewidth=2)
25 plt.plot(x, y_boost, 'm--', label='Adaboost Loss', linewidth=2)
26 plt.grid()
27 plt.legend(loc='upper right')
28 # plt.savefig('1.png')
29 plt.show()
30 
31 #5.3 x^x
32 
33 # x ** x        x > 0
34 # (-x) ** (-x)  x < 0
35 def f(x):
36     y = np.ones_like(x)
37     i = x > 0
38     y[i] = np.power(x[i], x[i])
39     i = x < 0
40     y[i] = np.power(-x[i], -x[i])
41     return y
42 
43 x = np.linspace(-1.3, 1.3, 101)
44 y = f(x)
45 plt.plot(x, y, 'g-', label='x^x', linewidth = 2)
46 plt.grid()
47 plt.legend(loc = 'upper left')