Python一些基礎知識
阿新 • • 發佈：2019-02-07
###python 中[…]
# coding=gbk
'''
Created on 2017年5月9日
'''
from scipy.misc.pilutil import * # read image ，read 會提示錯誤，但是不影響使用
import matplotlib.pyplot as plt # show image
import numpy as np # 兩個方法都用
from numpy import *
A = np.zeros((2,3),dtype='float')
C = np.zeros((2,3),dtype='float')
B = np.array( result:
[[ 1. 2. 3.]
[ 0. 0. 0.]]
[[ 1. 2. 3.]
[ 0. 0. 0.]]
############################
[[[ 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6.]]
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]]
############################
[[[ 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6.]]
[[ 7. 8. 9.]
[ 10. 11. 12.]]]
結果[…]和[:]幾乎具有同樣的效果，其他情況需要待測。
arr.flat
arr1 = np.array([1,2,3])
b = np.zeros(arr1.shape)
b.flat = arr1.flat
print b # [1,2,3]
詞典dict的get函式
詞典可以通過鍵值對訪問，也可以通過get訪問，區別是：如果元素不存在，通過鍵值對訪問會提示錯誤，但是通過get返回none，當然也可以通過制定引數的形式，來返回你想要的結果。如下:
print dic1.get('xlh','你查詢的內容不存在!') #存在的時候，返回值
print dic1.get('gyl') #預設返回none，
print dic1.get('gyl','你查詢的內容不存在!') #不存在，返回指定的引數
temp = dic1.get('gyl')
if temp is not None:
pass # do something
pickle模組
# coding=gbk
from pickle import load,dump
list1 = ['xlh',20,'gyl','21']
with open('text.txt','w') as f:
dump(list1,f)
print 'save list1 to text1 file over ....'
with open('text2.txt','wb') as f2:
dump(list1,f2)
print 'save list1 to text2 file over ...'
python清理變數記憶體
清理變數所佔的記憶體，有兩種方法：
var = None; # method 1
del var ; # method 2
方法1雖然會留一個變數名，單幾乎不佔記憶體，因此可以忽略。
dlib for python2.7安裝
conda install -c menpo dlib=18.18
copy檔案
import shutil
filename = 'helloworld.mat'
dstname = 'D:/helloworld.mat'
shutil.copy(filename,dstname)
print 'copy successfully!'
flatten
from compiler.ast import flatten # 在python3.5下,廢棄
from funcy import flatten, isa # 替代，去pypi下載funcy安裝即可。
同樣的程式碼在兩個不同的環境有不同的結果時
當同樣的程式碼在兩個不同的環境有不同的結果時，請仔細檢查兩個環境中變數的定義的型別是否相同。
python執行字串中的表示式和語句
eval:計算字串中的表示式
exec:執行字串中的語句
execfile:用來執行一個檔案
# 執行表示式
x=1
print eval("x+1")
# 執行語句
exec('pose = np.zeros(shape=[10,2],dtype=np.float32)')
for i in range(npose):
exec('pose'+str(i)+'np.zeros(shape=[10,2],dtype=np.float32)')
hdf5資料的items()
訪問hdf5裡面有哪些屬性欄位
train_data = h5py.File(train_path)
print(train_data.items())
一維陣列(64,)到二維矩陣(64,1)
>>> import numpy as np
>>> a = np.arange(5)
>>> a.shape
(5L,)
# 方式一：利用 np.expand_dims
>>> np.expand_dims(a, axis=1).shape
(5L, 1L)
# 方式二：利用 np.reshape
>>> np.reshape(a, (-1, 1)).shape
(5L, 1L)
# 方式三：利用 np.newaxis
>>> a[:, np.newaxis].shape
(5L, 1L)
# 方式四：直接操作 shape 屬性
>>> b = a.copy()
>>> b.shape = (-1, 1)
>>> b.shape
(5L, 1L)
>>> a.shape
(5L,)
作者：採石工
連結：https://www.zhihu.com/question/59563149/answer/168674704
來源：知乎
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print 格式化矩陣
利用set_printoptions()設定輸出矩陣的格式化形式
import numpy as np
x=np.random.random(10)
print(x)
# [ 0.07837821 0.48002108 0.41274116 0.82993414 0.77610352 0.1023732
# 0.51303098 0.4617183 0.33487207 0.71162095]
np.set_printoptions(precision=3)
print(x)
# [ 0.078 0.48 0.413 0.83 0.776 0.102 0.513 0.462 0.335 0.712]
獲得當前程式的執行的路徑
import os
path_dir = os.getcwd()
在assert後加入說明，
a = 100
assert a == 1000 , 'please make sure a == 1000'
assert mode in ['training', 'inference']
window 版本的 pythonlib
python裝飾器
*號的使用
def times(msg,time=1):
print((msg+' ')*time)
times('hello',3)
結果：hello hello hello
3.單個*星號。
情況一：出現在函式定義時的形參上，即*parameter是用來接受任意多個引數並將其放在一個元組中。
def demo(*p):
print(p)
demo(1,2,3)
結果：(1, 2, 3)
情況二：函式在呼叫多個引數時（呼叫時），在列表、元組、集合、字典及其他可迭代物件作為實參，並在前面加 *。
如 *（1,2,3）直譯器將自動進行解包然後傳遞給多個單變數引數（引數個數要對應相等）。
def d(a,b,c):
print(a,b,c)
a = [1,2,3]
d(*a)
結果:1 2 3
4. 兩個 ** 的情況
如: **parameter用於接收類似於關鍵引數一樣賦值的形式的多個實參放入字典中（即把該函式的引數轉換為字典）
def demo(**p):
for i in p.items():
print(i)
demo(x=1,y=2)
結果:
('x', 1)
('y', 2)
dir(obj)
dir() 是一個內建函式，用於列出物件的所有屬性及方法。
python中與matlab dir函式相對應的函式為：
frames = glob.glob('%s%s/*.jpg' %(self.path_to_images, video))
利用路徑匯入模組
caffe_root = 'E:/caffe-ssd-windows-master/python/' # this file is expected to be in {sfd_root}/sfd_test_code/AFW
#caffe_root = '/python'
#import os
#os.chdir(caffe_root)
import sys
#sys.path.insert(0, 'python')
sys.path.insert(0,caffe_root)
import caffe
#help(caffe) #輸出路徑
移除所有的變數
import aflw_version2_angle_radians_correct
import sys
sys.modules[__name__].__dict__.clear()
print('have removed !')