python中函數(shù)包括

1. print()函數(shù)：打印字符串

創(chuàng)新互聯(lián)為企業(yè)級(jí)客戶提高一站式互聯(lián)網(wǎng)+設(shè)計(jì)服務(wù)，主要包括網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站建設(shè)、app開發(fā)定制、微信小程序開發(fā)、宣傳片制作、LOGO設(shè)計(jì)等，幫助客戶快速提升營(yíng)銷能力和企業(yè)形象，創(chuàng)新互聯(lián)各部門都有經(jīng)驗(yàn)豐富的經(jīng)驗(yàn)，可以確保每一個(gè)作品的質(zhì)量和創(chuàng)作周期，同時(shí)每年都有很多新員工加入，為我們帶來(lái)大量新的創(chuàng)意。 

2. raw_input()函數(shù)：從用戶鍵盤捕獲字符

3. len()函數(shù)：計(jì)算字符長(zhǎng)度

4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函數(shù)：實(shí)現(xiàn)格式化輸出

5. type()函數(shù)：查詢對(duì)象的類型

6. int()函數(shù)、float()函數(shù)、str()函數(shù)等：類型的轉(zhuǎn)化函數(shù)

7. id()函數(shù)：獲取對(duì)象的內(nèi)存地址

8. help()函數(shù)：Python的幫助函數(shù)

9. s.islower()函數(shù)：判斷字符小寫

10. s.sppace()函數(shù)：判斷是否為空格

11. str.replace()函數(shù)：替換字符

12. import()函數(shù)：引進(jìn)庫(kù)

13. math.sin()函數(shù)：sin()函數(shù)

14. math.pow()函數(shù)：計(jì)算次方函數(shù)

15. 3**4: 3的4次方

16. pow(3,4)函數(shù)：3的4次方

17. os.getcwd()函數(shù)：獲取當(dāng)前工作目錄

18. listdir()函數(shù)：顯示當(dāng)前目錄下的文件

19. socket.gethostbyname()函數(shù)：獲得某主機(jī)的IP地址

20. urllib.urlopen(url).read():打開網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容并存儲(chǔ)

21. open().write()函數(shù)：寫入文件

22. webbrowser.open_new_tab()函數(shù)：新建標(biāo)簽并使用瀏覽器打開指定的網(wǎng)頁(yè)

23. def function_name(parameters):自定義函數(shù)

24. time.sleep()函數(shù)：停止一段時(shí)間

25. random.randint()函數(shù)：產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)

如何通過(guò)Python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)？

作者 | Vihar Kurama

編譯 | 荷葉

來(lái)源 | 云棲社區(qū)

摘要：深度學(xué)習(xí)背后的主要原因是人工智能應(yīng)該從人腦中汲取靈感。本文就用一個(gè)小例子無(wú)死角的介紹一下深度學(xué)習(xí)！

人腦模擬

深度學(xué)習(xí)背后的主要原因是人工智能應(yīng)該從人腦中汲取靈感。此觀點(diǎn)引出了“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這一術(shù)語(yǔ)。人腦中包含數(shù)十億個(gè)神經(jīng)元，它們之間有數(shù)萬(wàn)個(gè)連接。很多情況下，深度學(xué)習(xí)算法和人腦相似，因?yàn)槿四X和深度學(xué)習(xí)模型都擁有大量的編譯單元（神經(jīng)元），這些編譯單元（神經(jīng)元）在獨(dú)立的情況下都不太智能，但是當(dāng)他們相互作用時(shí)就會(huì)變得智能。

我認(rèn)為人們需要了解到深度學(xué)習(xí)正在使得很多幕后的事物變得更好。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)應(yīng)用于谷歌搜索和圖像搜索，你可以通過(guò)它搜索像“擁抱”這樣的詞語(yǔ)以獲得相應(yīng)的圖像。－杰弗里·辛頓

神經(jīng)元

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)建模塊是人工神經(jīng)元，它模仿了人類大腦的神經(jīng)元。這些神經(jīng)元是簡(jiǎn)單、強(qiáng)大的計(jì)算單元，擁有加權(quán)輸入信號(hào)并且使用激活函數(shù)產(chǎn)生輸出信號(hào)。這些神經(jīng)元分布在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的幾個(gè)層中。

inputs 輸入 outputs 輸出 weights 權(quán)值 activation 激活

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理是什么？

深度學(xué)習(xí)由人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，該網(wǎng)絡(luò)模擬了人腦中類似的網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)數(shù)據(jù)穿過(guò)這個(gè)人工網(wǎng)絡(luò)時(shí)，每一層都會(huì)處理這個(gè)數(shù)據(jù)的一方面，過(guò)濾掉異常值，辨認(rèn)出熟悉的實(shí)體，并產(chǎn)生最終輸出。

輸入層：該層由神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元只接收輸入信息并將它傳遞到其他層。輸入層的圖層數(shù)應(yīng)等于數(shù)據(jù)集里的屬性或要素的數(shù)量。輸出層：輸出層具有預(yù)測(cè)性，其主要取決于你所構(gòu)建的模型類型。隱含層：隱含層處于輸入層和輸出層之間，以模型類型為基礎(chǔ)。隱含層包含大量的神經(jīng)元。處于隱含層的神經(jīng)元會(huì)先轉(zhuǎn)化輸入信息，再將它們傳遞出去。隨著網(wǎng)絡(luò)受訓(xùn)練，權(quán)重得到更新，從而使其更具前瞻性。

神經(jīng)元的權(quán)重

權(quán)重是指兩個(gè)神經(jīng)元之間的連接的強(qiáng)度或幅度。你如果熟悉線性回歸的話，可以將輸入的權(quán)重類比為我們?cè)诨貧w方程中用的系數(shù)。權(quán)重通常被初始化為小的隨機(jī)數(shù)值，比如數(shù)值0-1。

前饋深度網(wǎng)絡(luò)

前饋監(jiān)督神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)曾是第一個(gè)也是最成功的學(xué)習(xí)算法。該網(wǎng)絡(luò)也可被稱為深度網(wǎng)絡(luò)、多層感知機(jī)（MLP）或簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并且闡明了具有單一隱含層的原始架構(gòu)。每個(gè)神經(jīng)元通過(guò)某個(gè)權(quán)重和另一個(gè)神經(jīng)元相關(guān)聯(lián)。

該網(wǎng)絡(luò)處理向前處理輸入信息，激活神經(jīng)元，最終產(chǎn)生輸出值。在此網(wǎng)絡(luò)中，這稱為前向傳遞。

inputlayer 輸入層 hidden layer 輸出層 output layer 輸出層

激活函數(shù)

激活函數(shù)就是求和加權(quán)的輸入到神經(jīng)元的輸出的映射。之所以稱之為激活函數(shù)或傳遞函數(shù)是因?yàn)樗刂浦せ钌窠?jīng)元的初始值和輸出信號(hào)的強(qiáng)度。

用數(shù)學(xué)表示為：

我們有許多激活函數(shù)，其中使用最多的是整流線性單元函數(shù)、雙曲正切函數(shù)和solfPlus函數(shù)。

激活函數(shù)的速查表如下：

反向傳播

在網(wǎng)絡(luò)中，我們將預(yù)測(cè)值與預(yù)期輸出值相比較，并使用函數(shù)計(jì)算其誤差。然后，這個(gè)誤差會(huì)傳回這個(gè)網(wǎng)絡(luò)，每次傳回一個(gè)層，權(quán)重也會(huì)根絕其導(dǎo)致的誤差值進(jìn)行更新。這個(gè)聰明的數(shù)學(xué)法是反向傳播算法。這個(gè)步驟會(huì)在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的所有樣本中反復(fù)進(jìn)行，整個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的網(wǎng)絡(luò)更新一輪稱為一個(gè)時(shí)期。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)可受訓(xùn)練數(shù)十、數(shù)百或數(shù)千個(gè)時(shí)期。

prediction error 預(yù)測(cè)誤差

代價(jià)函數(shù)和梯度下降

代價(jià)函數(shù)度量了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)給定的訓(xùn)練輸入和預(yù)期輸出“有多好”。該函數(shù)可能取決于權(quán)重、偏差等屬性。

代價(jià)函數(shù)是單值的，并不是一個(gè)向量，因?yàn)樗鼜恼w上評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。在運(yùn)用梯度下降最優(yōu)算法時(shí)，權(quán)重在每個(gè)時(shí)期后都會(huì)得到增量式地更新。

兼容代價(jià)函數(shù)

用數(shù)學(xué)表述為差值平方和：

target 目標(biāo)值 output 輸出值

權(quán)重更新的大小和方向是由在代價(jià)梯度的反向上采取步驟計(jì)算出的。

其中η 是學(xué)習(xí)率

其中Δw是包含每個(gè)權(quán)重系數(shù)w的權(quán)重更新的向量，其計(jì)算方式如下：

target 目標(biāo)值 output 輸出值

圖表中會(huì)考慮到單系數(shù)的代價(jià)函數(shù)

initial weight 初始權(quán)重 gradient 梯度 global cost minimum 代價(jià)極小值

在導(dǎo)數(shù)達(dá)到最小誤差值之前，我們會(huì)一直計(jì)算梯度下降，并且每個(gè)步驟都會(huì)取決于斜率（梯度）的陡度。

多層感知器（前向傳播）

這類網(wǎng)絡(luò)由多層神經(jīng)元組成，通常這些神經(jīng)元以前饋方式（向前傳播）相互連接。一層中的每個(gè)神經(jīng)元可以直接連接后續(xù)層的神經(jīng)元。在許多應(yīng)用中，這些網(wǎng)絡(luò)的單元會(huì)采用S型函數(shù)或整流線性單元（整流線性激活）函數(shù)作為激活函數(shù)。

現(xiàn)在想想看要找出處理次數(shù)這個(gè)問(wèn)題，給定的賬戶和家庭成員作為輸入

要解決這個(gè)問(wèn)題，首先，我們需要先創(chuàng)建一個(gè)前向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。我們的輸入層將是家庭成員和賬戶的數(shù)量，隱含層數(shù)為1， 輸出層將是處理次數(shù)。

將圖中輸入層到輸出層的給定權(quán)重作為輸入：家庭成員數(shù)為2、賬戶數(shù)為3。

現(xiàn)在將通過(guò)以下步驟使用前向傳播來(lái)計(jì)算隱含層（i，j）和輸出層（k）的值。

步驟：

1， 乘法－添加方法。

2， 點(diǎn)積（輸入＊權(quán)重）。

3，一次一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的前向傳播。

4， 輸出是該數(shù)據(jù)點(diǎn)的預(yù)測(cè)。

i的值將從相連接的神經(jīng)元所對(duì)應(yīng)的輸入值和權(quán)重中計(jì)算出來(lái)。

i = (2 * 1) + (3* 1) → i = 5

同樣地，j = (2 * -1) + (3 * 1) → j =1

K = (5 * 2) + (1* -1) → k = 9

Python中的多層感知器問(wèn)題的解決

激活函數(shù)的使用

為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)達(dá)到其最大預(yù)測(cè)能力，我們需要在隱含層應(yīng)用一個(gè)激活函數(shù)，以捕捉非線性。我們通過(guò)將值代入方程式的方式來(lái)在輸入層和輸出層應(yīng)用激活函數(shù)。

這里我們使用整流線性激活（ReLU）:

用Keras開發(fā)第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

關(guān)于Keras：

Keras是一個(gè)高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用程序編程接口，由Python編寫，能夠搭建在TensorFlow,CNTK,或Theano上。

使用PIP在設(shè)備上安裝Keras,并且運(yùn)行下列指令。

在keras執(zhí)行深度學(xué)習(xí)程序的步驟

1，加載數(shù)據(jù)；

2，創(chuàng)建模型；

3，編譯模型；

4，擬合模型；

5，評(píng)估模型。

開發(fā)Keras模型

全連接層用Dense表示。我們可以指定層中神經(jīng)元的數(shù)量作為第一參數(shù)，指定初始化方法為第二參數(shù)，即初始化參數(shù)，并且用激活參數(shù)確定激活函數(shù)。既然模型已經(jīng)創(chuàng)建，我們就可以編譯它。我們?cè)诘讓訋?kù)（也稱為后端）用高效數(shù)字庫(kù)編譯模型，底層庫(kù)可以用Theano或TensorFlow。目前為止，我們已經(jīng)完成了創(chuàng)建模型和編譯模型，為進(jìn)行有效計(jì)算做好了準(zhǔn)備?，F(xiàn)在可以在PIMA數(shù)據(jù)上運(yùn)行模型了。我們可以在模型上調(diào)用擬合函數(shù)f（），以在數(shù)據(jù)上訓(xùn)練或擬合模型。

我們先從KERAS中的程序開始，

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一直訓(xùn)練到150個(gè)時(shí)期，并返回精確值。

68 個(gè) Python 內(nèi)置函數(shù)詳解

內(nèi)置函數(shù)就是Python給你提供的，拿來(lái)直接用的函數(shù)，比如print.，input等。

截止到python版本3.6.2 ，python一共提供了68個(gè)內(nèi)置函數(shù)，具體如下

本文將這68個(gè)內(nèi)置函數(shù)綜合整理為12大類，正在學(xué)習(xí)Python基礎(chǔ)的讀者一定不要錯(cuò)過(guò)，建議收藏學(xué)習(xí)！

（1）列表和元組

（2）相關(guān)內(nèi)置函數(shù)

（3）字符串

frozenset 創(chuàng)建一個(gè)凍結(jié)的集合，凍結(jié)的集合不能進(jìn)行添加和刪除操作。

語(yǔ)法：sorted(Iterable, key=函數(shù)(排序規(guī)則), reverse=False)

語(yǔ)法：fiter(function. Iterable)

function: 用來(lái)篩選的函數(shù). 在?lter中會(huì)自動(dòng)的把iterable中的元素傳遞給function. 然后根據(jù)function返回的True或者False來(lái)判斷是否保留留此項(xiàng)數(shù)據(jù) , Iterable: 可迭代對(duì)象

搜索公眾號(hào)頂級(jí)架構(gòu)師后臺(tái)回復(fù)“面試”，送你一份驚喜禮包。

語(yǔ)法 : map(function, iterable)

可以對(duì)可迭代對(duì)象中的每一個(gè)元素進(jìn)行映射. 分別去執(zhí)行 function

hash : 獲取到對(duì)象的哈希值(int, str, bool, tuple). hash算法:(1) 目的是唯一性 (2) dict 查找效率非常高, hash表.用空間換的時(shí)間 比較耗費(fèi)內(nèi)存

python所有內(nèi)置函數(shù)的定義詳解

1、定義函數(shù)

函數(shù)是可重用的程序。本書中已經(jīng)使用了許多內(nèi)建函數(shù)，如len()函數(shù)和range()函數(shù)，但是還沒自定義過(guò)函數(shù)。定義函數(shù)的語(yǔ)法格式如下：

def 函數(shù)名(參數(shù)):

函數(shù)體

定義函數(shù)的規(guī)則如下：

①關(guān)鍵字def用來(lái)定義一個(gè)函數(shù)，它是define的縮寫。

②函數(shù)名是函數(shù)的唯一標(biāo)識(shí)，函數(shù)名的命名規(guī)則遵循標(biāo)識(shí)符的命名規(guī)則。

③函數(shù)名后面一定要緊跟著一個(gè)括號(hào)，括號(hào)內(nèi)的參數(shù)是可選的，括號(hào)后面要有冒號(hào)。

④函數(shù)體(statement)為一個(gè)或一組Python語(yǔ)句，注意要有縮進(jìn)。

⑤函數(shù)體的第一行可以有文檔字符串，用于描述函數(shù)的功能，用三引號(hào)括起來(lái)。

按照定義規(guī)則，可以定義第一個(gè)函數(shù)了：

def?hello_world():

...?????print('Hello,world!')???#?注意函數(shù)體要有縮進(jìn)

...

hello_world()

Hello,world!

這個(gè)函數(shù)不帶任何參數(shù)，它的功能是打印出“Hello,world!”。最后一行代碼hello_world()是調(diào)用函數(shù)，即讓Python執(zhí)行函數(shù)的代碼。

2、全局變量和局部變量

全局變量是定義在所有函數(shù)外的變量。例如，定義一個(gè)全局變量a，分別在函數(shù)test1()和test2()使用變量a：

a?=?100???#?全局變量

def?test1():

...?????print(a)

...

def?test2():

...?????print(a)

...

test1()

100

test2()

100

定義了全局變量a之后，在函數(shù)test1()和test2()內(nèi)都可以使用變量a，由此可知，全局變量的作用范圍是全局。

局部變量是在函數(shù)內(nèi)定義的變量，除了用關(guān)鍵字global修飾的變量以外。例如，在函數(shù)test1()內(nèi)定義一個(gè)局部變量a，分別在函數(shù)外和另一個(gè)函數(shù)test2()內(nèi)使用變量a：

def?test1():

...?????a?=?100???#?局部變量

...?????print(a)

...

def?test2():

...?????print(a)

...

test1()

100

print(a)

Traceback?(most?recent?call?last):

File?"stdin",?line?1,?in?module

NameError:?name?'a'?is?not?defined

test2()

Traceback?(most?recent?call?last):

File?"stdin",?line?1,?in?module

File?"stdin",?line?2,?in?test2

NameError:?name?'a'?is?not?defined

Python解釋器提示出錯(cuò)了。由于局部變量a定義在函數(shù)test1()內(nèi)，因此，在函數(shù)test1()內(nèi)可以使用變量a，但是在函數(shù)外或者另一個(gè)函數(shù)test2()內(nèi)使用變量a，都會(huì)報(bào)錯(cuò)，由此可見，局部變量的作用范圍是定義它的函數(shù)內(nèi)部。

一般情況下，在函數(shù)內(nèi)聲明的變量都是局部變量，但是采用關(guān)鍵字global修飾的變量卻是全局變量：

def?test1():

...?????global?a???#?全局變量

...?????a?=?100

...?????print(a)

...

def?test2():

...?????print(a)

...

test1()

100

print(a)

100

test2()

100

這個(gè)程序與上個(gè)程序相比，只是在函數(shù)test1()中多了一行代碼“global a”，程序便可以正確運(yùn)行了。在函數(shù)test1()中，采用關(guān)鍵字global修飾了變量a之后，變量a就變成了全局變量，不僅可以在該函數(shù)內(nèi)使用，還可以在函數(shù)外或者其他函數(shù)內(nèi)使用。

如果在某個(gè)函數(shù)內(nèi)局部變量與全局變量同名，那么在該函數(shù)中局部變量會(huì)覆蓋全局變量：

a?=?100???#?全局變量

def?test1():

...?????a?=?200???#?同名局部變量

...?????print(a)

...

def?test2():

...?????print(a)

...

test1()

200

test2()

100

由于在函數(shù)test1()中定義了一個(gè)與全局變量同名的局部變量a，因此，在函數(shù)test1()中全局變量a的值被局部變量覆蓋了，但是在函數(shù)test2()中全局變量a的值沒有被覆蓋。

綜上所述，在Python中，全局變量保存的數(shù)據(jù)供整個(gè)腳本文件使用;而局部變量只用于臨時(shí)保存數(shù)據(jù)，變量?jī)H供局部代碼塊使用。

python怎么查看函數(shù)有什么參數(shù)

在開發(fā)中我們可以借助于相關(guān)插件或使用Python內(nèi)置函數(shù)"help()”來(lái)查看某個(gè)函數(shù)的參數(shù)說(shuō)明，以查看內(nèi)置函數(shù)sorted()為例：

函數(shù)參數(shù)包括：必選參數(shù)、默認(rèn)參數(shù)、可選參數(shù)、關(guān)鍵字參數(shù)。

1、默認(rèn)參數(shù)：放在必選參數(shù)之后，計(jì)算x平方的函數(shù)：

這樣的話每次計(jì)算不同冪函數(shù)都要重寫函數(shù)，非常麻煩，可使用以下代碼計(jì)算：

默認(rèn)參數(shù)最大好處就是降低調(diào)用函數(shù)的難度。

2、可變參數(shù)：就是傳入的參數(shù)個(gè)數(shù)是可變的，可以是1個(gè)、2個(gè)到任意個(gè)，還可以是0個(gè)，在參數(shù)前面加上*就是可變參數(shù)。在函數(shù)內(nèi)部，參數(shù)numbers接收得到的是一個(gè)tuple，調(diào)用該函數(shù)時(shí)，可以傳入任意個(gè)參數(shù)，包括0個(gè)參數(shù)：

也可以類似可變參數(shù)，先組裝一個(gè)dict，然后，把該dict轉(zhuǎn)換為關(guān)鍵字參數(shù)傳進(jìn)去：

分享題目：python函數(shù)速查表 Python數(shù)據(jù)科學(xué)速查表
鏈接URL：http://jinyejixie.com/article26/dodphjg.html

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