人工智能之python初认识

python开发环境安装

  • python是跨平台的。
  • python有两个版本,一个是2.x版,一个是3.x版,这两个版本互不兼容。
  • python代码是以.py为扩展名的文本文件,要运行代码,需要安装python解释器。
  • IDLE默认与python一起安装(https://www.python.org/)。
  • Anaconda:用python进行机器学习和数据分析的绝佳平台,全球用户1500万。

IDLE的安装

下载IDLE的详细视频可以去读芯术的公众号观看第一章中的第二集,我用的是windows版本的。

Anaconda的安装

1.使用conda管理库,依赖项 与环境开发,可以同时使用两个开发环境python2和python 3
2.可开发和训练机器学习,深度学习库如scikit-learn、TensorFlow
3 .性能强大,有许多可扩展的数据分析包:

  • pandas(用来做数据分析)
  • scipy(用来科学计算)
  • Numpy(数据处理)
    4.以及Matplotlib,Dntnshader等数据可视化扩展库。
    在安装完成以后,电脑的任务栏里会变成这样:
    在安装完成后,你可以看到

python环境管理

windows用户打开Anaconda prompt,macos和linux的用户可以打开Terminal。
首先,我们可以创建一个新环境:
创建一个包的方式:
conda create --name 环境名 包名(=版本号)
创建多个包的方式:
conda create --name 环境名 包名(=版本号) 包名如numpy,pandas
如图是创建成功的表现:
在这里插入图片描述
在创建成功以后:
我们可以使用以下命令切换base与python3:
在这里插入图片描述

当然我们也可删除环境:[conda premove --name 环境名 --all].

python 扩展库的安装

用一个表格来展示基本命令:

查询可供安装的扩展库版本 在指定环境下安装包(前提得先进入环境) 在当前环境卸载包
'conda search -full -name pandas conda install 包名 conda remove 包名

tips

  • 内置对象不需要导入就可以直接使用,标准库对象必须先导入,扩展库安装后才能导入并且使用
  • 写代码时一般先导入标准库再导入扩展库。

扩展库导入的三种方法:

  • import 模块名【as 别名】
    例如:
    import posixpath as path
    print(path.isfile(r'D:\WpSystem')) #判断此路径是都是文件

  • from 模块名 import 对象名 【as 别名】
    例如:
    from math import pi as PI
    print(round(PI*r*r,2)) #计算半径为二的圆的面积(round后面的2是保留两位有效数字)

- from 模块名 import *(一般不推荐使用)

python常用的标准库:

1.字符串:
re :正则表达式
StringIo:提供文件形式来读写字符串
struct:以二进制字节序列来解释字符串
2.数据类型:
datatime:提供操作日期和时间的类
collections:高性能容器数据模型
pprint:整洁打印
3.数学运算:
random:各种分布伪随机数生成器
math:数学函数
cmath:为复数提供的数学函数
operator:重载运算符
4.文件与目录
ps.path:常用路径名操作
filecmp:文件与目录的比较
shatil:高级的文件操作,支持文件的复制与删除
5.操作系统
time:时间获取与转换,各种与时间相关的参数
argParse:命令行选项,参数与命令的解析器
io;提供接口处理io流
logging:Python的日志工具,提供日志记录API
logging.config:python日志配置,用于配置日志模块API
os:提供丰盛的与MAC,NT,POSIX等操作系统进行交互的能力
sys:提供维护和访问解释器的能力

一般操作系统建议使用import os

各位小伙伴,有什么更好的学习的建议可以提给我!!!

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