机器学习 - Python 02

好了，咱们接着上一节的内容，继续学习机器学习中的Python语法部分。这一节算是Python语法的最后一节了。也就是说如果真的看懂了这两节的内容，理论上说就机器学习的领域或者方向，语言已经不是问题了。同时也意味着马上真正的进入机器学习的核心部分了。好了，那咱们接下来正式开始咱们的学习啦。

• Tuples

Tuples是Python中的一种新的形式的数据collection（至少相对于C++， objective-C，Java是新的。其他的我就不敢肯定了，免得被打脸，哈哈）。其实她和List几乎是一样的，除了2个方面的不同。她和list的区别主要是下面2个方面的不同：1）Tuples 的创建的展现是讲元素element用括号包起来，而List是用的中括号。2）Tuples一旦创建 元素是不可改变的，即它是immutable的，而List的元素是可以改变的，即Mutable的。好了，下面看一下tuples的创建代码展示一下，否则光说不练假把式。哈哈哈

t = (1,2,3)

上面的代码就是创建了一个tuple，他的元素有三个，分别是1,2,3. 那么既然有了list为什么还要Tuples呢？ 这主要是因为Tuple的应用场景主要是用于那些有多个返回值的函数中，想象一下，如果一个函数有多个返回值，你要怎么弄呢？对了，你肯定想到了List对吧？可是List里面的数据可能因为多人协同开发的时候被其他同事修改了，是会有一定Risk的。那么自然而然我们就想到了要用Tuples这个数据结构，因为他是Immutable的，如果有人试图修改她的值，他会报错的。总结起来就是List是可读可写的，而Tuples是只读的。看看下面这个返回多个值的例子吧。

a = 0.125.as_integer_ratio()

上面的函数返回了2个值，分别是分子和分母，都是整型数据。返回的数据是（1,8）。

关于Tuples还有一个点是Individual assignments(翻译过来应该是叫单独赋值，不知道翻译的对不对，容我装个B，哈哈哈)，这里的意思是讲Tuple中的值可以分别赋值给不同的变量，如下所示：

numerator,demonstrater = a

上面代码的运行结果就是：numerator = 1, demonstrater = 8.

• Dictionary

好了，现在接受最后一种形式的collection，就是字典。这和其他语言都很像，就是key-value键值对。好了，下面先来瞧一瞧咱们dictionary的创建

numbers = {"one":1,"two":2,"three":3}

这和其他很多种的语言的都一样，再来看看如何通过Key值来retrieve value。

numbers["one"]

下面介绍一下dictionary中的比较高级但是在实际中会经常用到的的功能，这些语法特性看起来挺牛逼，其实都是纸老虎，哈哈，心态上我们要藐视他妈，操作上要重视他们哈。

1） in operator

in的关键字是Python中最常见的一个关键字，没有之一！！！！在list中用，在dictionary中用，在条件判断时会用，在循环中还是会用的。既然这一节讲的是dictionary，我们就看看她在dictionary中的应用吧。

#create a dictionary
planets = ['Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus', 'Neptune']
plants_to_initial = {planet:planet[0] for planet in planets}
"Mercury" in plants_to_initial  # the in operator will tell us whether something is a key in the dictionary

上面的创建字典代码现在看不懂没关系，她就是创建了一个字典，这个字典的key值是这些星星的名字，value值就是这些星星的首字母。这里重要的是最后一行代码，判断“Mercury”这个字符串是不是这个字典的key值。如果是key,返回True, 否则返回False。

2）遍历key值

#the for loop will loop over its keys
for key in plants_to_initial:
print(key,end = " ")

如上代码所示，直接对dictionary遍历，返回的是每一个key-value键值对的key值。上面代码就是打印这个字典的所有的key值。

3） 同事遍历key-value 键值对

在字典中，如果想要同时遍历键值对，我们必须通过dictionary的一个method，叫做：items(). 这个方法返回一个list，里面的元素是tuples,这些tuples里面的元素就是key,values. 话不多说，直接上代码看

for planet, initial in plants_to_initial.items():#items()will return its key-value pairs
print(planet,initial)

• String

好了，终于进入到最最常用的一种基本数据类型了-string。几乎在所用的应用中，产生和消费的数据，几乎字符串占了绝大部分。当然啦，在机器学习中最常用到的数据类型是int和float，但是string类型的也是经常会出现的。其实String可以将它看成一串字符，这一串字符就好比一个list。用英文来说就是 A string is a sequences of characters. (是不是瞬间高大上了，从大蒜变成了咖啡。哈哈哈哈)。 所以在Python中，几乎你在list中看到的方法，都同样适用于String. 

1) String 的创建和index

planet = "Pluto"
planet[0]#return P
planet[-3:]#return uto
len(planet)#return 5

2)常用的String方法

#string methods
planet.upper()#return PLUTO
planet.lower()#return pluto
planet.index("uto")#return 2
planet.startswith("Plu")#return True
planet.endswith("asds")#return False

3) List 和 String之间的相互转换

#going between strings and lists
#string -> list   split method
planets = "Pluto is a planet"
list_planets = planets.split()#return a list of ["Pluto","is","a","planet"]
dates = '2019-10-08'
list_dates = dates.split('-')#returns ["2019","10","08"], the element are also all string types
#list->string  join method
year,month,day = list_dates #individual assignment
'/'.join([year,month,day]) #returns "2019/10/08"

注意无论是String->List还是List->String, 他们的基本元素都是String，而不会是Int或者Float或者其他什么稀奇古怪的数据类型。也就是说，无论是Split还是Join, 他们操作的对象都是String。例如：'/'.join([1,2,3]),这句代码就会报错，因为1，2,3都是整型数据而不是string。这里比较抽象哈，自己慢慢体会。

4）formatting a string

String是一个非常灵活的数据类型，例如int也可以转换成string，等等。因此我们常常需要将不同数据类型的数据拼接在一起，然后转换成一个string。这种情况下，我们经常需要用到format方法，当然也存在其他方法可以完成这个任务，但是format的牛逼之处不仅仅在于这，她还可以格式化数据的表现格式，例如保留几位小数点，大数字的表现形式等等，具体的可以参考下面的代码。

position = 9
"{}, you will be the {}th planet to me".format(planet,position) #returns 'Pluto, you will be the 9th planet to me'
"{:.2}".format(0.123345) #returns "0.12", the result is converted to string type
"{:,}".format(1234578) #returns '1,234,578' the result is also converted to string type
"{0},{1},{1},{0},{0}".format(12,55)#indexing of format the result is '12,55,55,12,12', the result is also string type

• Loop comprehension

Loop comprehension 是Python中非常受欢迎的一个特性，她能够快速创建List和dictionary，并且使用起来非常灵活，在将来机器学习的实践中你们会发现非常好用。说了这么多，那么接下来我们来看看到底什么是Loop Comprehension.

1) 利用Loop Comprehension 来快速创建dictionary。

其实这已经在前面的代码中有所体现了，如下面的代码所示，快速创建字典。

plants_to_initial = {planet:planet[0] for planet in planets}

其实就是用for in 的循环，然后通过key:value的形式，批量的产生键值对，最后生成一个字典。

2）利用Loop Comprehension 来创建List

List的创建也是很灵活的，也可以操作循环的元素，来达到一些个性化或者特殊需求的一些目的。甚至她还可以通过组合条件判断的语句达到更加精细化的控制，创建List的一些常用方式如下所示

numbers = [1,2,3,4]
squares = [n**2 for n in numbers] #returns [1,4,9,16]
print(squares)
short_squares = [n for n in squares if n<9] #returns [1,4]
count_number_of_squares = len([n for n in squares if n < 100]) #returns 4

总结： 前面一节内容还有这一节内容大体上已经介绍了常用Python的绝大部分特性，如果已经掌握，我觉得仅仅对于机器学习这个领域的学习的话，已经够用了。这两节的内容是给已经有其他语言经验的人准备的（如果一点计算机语言经验都没有，我建议还是从Hello World开始）