Python3 & Numpy – 教學、筆記

從零開始學習Python的完整筆記都在這了!

Python教學
變數使用、流程控制(for, while, if)、資料結構(List, Dictionary, Truple, Set)、模組(import)、檔案編輯(open, write, read, JSON)、錯誤處理(Try-catch)、顯示(print, format, repr, codec)、類別(建構子, 繼承, 覆載, 多型, 特殊用法)
(最後更新:2018/01/21…未完待續!)

NumPy教學:(#01~#09)
建立陣列/矩陣、客製輸出(set_printoptions)、矩陣乘法(dot)、矩陣索引(indexing)、矩陣切片(slicing)、重新塑形(reshpe)、矩陣堆疊、矩陣分割(splitting)、檢視(view)、深度拷貝(deep copy)、使用陣列選取矩陣內容、使用布林矩陣選取矩陣內容、ix_函數、重製(repeat/tile)、堆疊(hstack/vstack)、線性代數、…
(最後更新:2018/11/30…暫時完結!)

NumPy筆記:(#02~)
填充像素(pad)、儲存變數(savez, savez_compressed, load)、陸續更新中…
(最後更新:2019/09/27)

Python

Python基礎語法

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Python3 教學 #01 (Ch1~Ch4: 環境說明、運算子、流程控制)
變數使用、流程控制(for, while, if)

Python3 教學 #02 (Ch5: List、Tuple、Set、Dictionary)
資料結構(List, Dictionary, Truple, Set)

Python3 教學 #03 (Ch6~Ch8: Module、I/O)
模組(import)、檔案編輯(open, write, read, JSON)

Python3 教學 #04 (Ch6~Ch8: Try-catch 錯誤處理)
錯誤處理(Try-catch)

Python3 教學 #05 (Ch9: Class: 繼承、建構子、多型、封裝、覆載)
類別(建構子, 繼承, 多型, 特殊用法)

 

NumPy

NumPy 基礎語法

NumPy 1.14 教學 – #01 基礎, 建立陣列的方法
NumPy基礎介紹、建立陣列的幾種方法與函數使用方法

NumPy 1.14 教學 – #02 如何印出陣列以及格式設定(np.set_printoptions)
NumPy列印格式大學問,教你怎麼客製化列印格式

NumPy 1.14 教學 – #03 基本操作(加減乘除、矩陣乘法、取代)
NumPy矩陣運算(加減乘除)、常用方法(sum, min, max, mean, cumsum)

NumPy 1.14 教學 – #04 索引(Indexing)、切片(Slicing)、迭代(Iterating)、From Function
矩陣、陣列的索引方法、切片(連續區間、間隔取值)以及迭代運用(For loop)

NumPy 1.14 教學 – #05 形狀操作、矩陣互相堆疊(Stacking)、矩陣切割(Splitting)
介紹重塑形、變更形狀、陣列堆疊分割等用法(reshape, ravel, vstack, hstack, vsplit, hsplit)

NumPy 1.14 教學 – #06 簡易指定(Simple Assignments), 檢視(Views), 深度拷貝(Deep Copy)
複製陣列或矩陣的方法,本文介紹了NumPy提供的:簡易指定(Simple Assignments)、檢視(View)、深度拷貝(Deep Copy)等方法(view, copy)

NumPy 1.14 教學 – #07 用陣列當索引取值(Indexing with array of indices)
本文將介紹NumPy的矩陣/陣列的進階索引(argmax)方法。

NumPy 1.14 教學 – #08 用布林陣列當索引取值(Indexing with boolean array)
本文將會介紹如何以布林矩陣排篩選矩陣內的元素、改變矩陣內的元素。

NumPy 1.14 教學 – #09 ix_( )函數、線性代數(Linear Algebra)、重複(Repeat)、堆疊(Stack)
主要介紹 ix_( ) 函數使用方法、重製(repeat、tile)、堆疊(矩陣堆疊hstack、vstack)以及再次介紹線性代數的相關用法。

 

NumPy 筆記

Numpy 筆記-#01 卷積神經網路的Padding
NumPy已經幫你準備好卷積神經網路CNN中的Padding功能(當然這個功能應該不僅止於此),而本文就是來介紹該如何使用numpy.pad( )。

http://Numpy 筆記-#02 另存變數為 .npz
該『如何存下變數』以及『該怎麼讀取.npz檔』?這也算是最實用也是最重要的功能之一。事實上,使用Numpy就能簡單地達成這個任務,而且還附有壓縮功能的方法。(本文將介紹 numpy.savez 、 numpy.savez_compressed 以及 numpy.load 的使用方法。)

 

Andy Wang

站在巨人的肩膀上仍須戰戰兢兢!

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