Python 體驗教學

# Python 體驗教學 --- ### Why Python IEEE Spectrum 2018 排名 ![IEEE Spectrum 2018](https://i.imgur.com/Zm4jQZh.png) 資料來源 IEEE Spectrum ---- #### What is Python Guido van Rossum 1991 年開發完成是一種直譯程式語言開源 , 免費的程式語言設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」可讀性和簡潔的語法,開發容易, 豐富的模組,減低開發時間被業界廣泛使用(Google, Banks ...) ---- #### Python Environment Anaconda 是最廣泛使用的開發環境已經包含Python 直譯器與常用的Libraries Anacoda 下載 https://www.anaconda.com/download/#macos --- ### Python 基礎知識 Python 使用縮排(Indentation)來管理程式區塊所以不能任意縮排, 需要對齊使用 #來做註解 ---- ### Python 開發的好習慣正確縮排所有的變數命名都要有意義做註解 --- ## Python 基礎知識 ---- 整數 int a=10 浮點數 float b=3.14 負數 complex c=1+2j 字串 str d='python' ---- ### A. 數字處理 #### 基本＋ - * / #### 位移 #### 布林運算 ---- #### 1. 基本運算 ```python= x=99 print(x) print(x + 1) # 加法 print(x - 1) # 減法: print(x * 2) # 乘法: print(x / 2) # 除法: print(x // 2) # 整數除法 print(x % 2) # 餘數: print(x ** 2) # 指數: ``` ---- #### 2. 位移 ```python= y=5 print (bin(y)) # y 的二進制 print(y<<1) print(bin(y<<1)) ``` ---- #### 3. 布林運算 ```python= print( x == y) print( x!= y) print(x > y) ``` ---- ### B. 字串處理 1. 字串相加與列印 2. 常用字串函數 ---- #### 1. 字串相加與列印 ```python= str3 = str1 + ' ' + str2 # 字串連接 print(str3) #列印第二個字元 print(str3[1]) #重 0 開始計算 ``` ---- #### 2. 常用字串函數 upper() # 轉成大寫 rjust() # 右邊填空白字元 ---- ### D. 條件式 1. if 2. if else 3. if elif else ---- ```python= if grade > 80: print("成績{}非常好".format(grade)) elif grade >60: print("成績及格!") else: print("成績不及格!") ``` Python 沒有 switch 與 case --- ### C. 迴圈控制 for Loop while Loop ---- #### For Loop ```python= for i in range(1, 10): s = s + i ``` 文法: 迴圈內要空 4 格 range(start,end,step) i 從 start 執行到 end-1, 每此執行i加step start default=0 ,step default =1 ----- #### while Loop ```python= while n <= m: r = r * n n = n + 1 ``` 文法: 迴圈內要空 4 格當n 符合條件就繼續執行 ---- ### break and continue break 跳出循環 continue 暂停当前循环执行后面的语句 ---- ## 實作利用 for loop 與 while 計算1到1000的基數和 --- ### Python 的資料型態元組 tuple t=(1,2,4,'data') 串列 list l=[1,2,4,'data'] 字典 dict d={'name':'sammy','salary':1000,'index3','data'} 集合 set s=set(['sammy',1000,'data3']) ### E.元組處理 #### 1. 用括弧建立元組 #### 2. For loop 走訪元組 ---- #### 用括弧建立元組 ```python= t = (5, 6, 7, 8) # 建立元組 ``` 元組不能修改 ---- #### 走訪元組 ```python= for ele in t: # 走訪項目 print(ele, end=" ") # 顯示 "5, 6, 7, 8" ``` ---- ### F. List 處理 List 建立 list 切割 List 走訪 List VS Tuple ---- #### List 建立 ```python ls = [6, 4, 5, 'sammy'] # 建立清單 ``` 用中括號 list 可建立多维列表但不是矩阵, 不可做數學運算 ---- #### list 切割 ```python= print(nums[2:4]) # 切割索引2~4(不含4) ``` ---- #### List For Loop 走訪 ``` animals = ['cat', 'dog', 'bat'] for animal in animals: print(animal) for index, animal in enumerate(animals): print(index, animal) ``` enumerate() 將 index 也帶出 ```python= list(enumerate(animals)) # [(0, 'cat'), (1, 'dog'), (2, 'bat')] ``` ---- ### List VS Tuple ---- #### List 可以儲存數值： list1=[1, 2, 3] 可以儲存字串：list2=['a', 'p', 'p', 'l', 'e'] 可以進行操作 list1+list2 與包含方法 list.append()等 ---- #### Tuple 可以儲存數值： tuple1=(1, 2, 3) 可以儲存字串：tuple2=('a', 'p', 'p', 'l', 'e') 可以進行操作 tuple1+tuple2 tuple的元素值不可以修改！不可以刪除！資料型態的大小比list來得小，適合使用在，像是月份、星期等不可修改的資料可以避免不小心更改到元素值，同時也可以增加執行效能~~ --- ### G. Set 集合 set 建立 set 走訪 Set 運算 ---- set 為無序的, 不重複的集合 set 建立 ```python= animals = {"cat", "dog", "pig"} ``` 大括號建立 Set ---- set 走訪 ```python= portfolios = {"TSMC","UMC","Acer"} for index, stock in enumerate(portfolios): print(f'{index} {stock}') ``` ---- set 運算交集 & 聯集 | 差集 - --- ### H. 字典處理用大括號建立字典字典查詢 For loop 走訪字典 ---- 用大括號建立字典 ```python= d = {"TSMC": 2330, "UMC": 2303, "acer": 2353} ``` ---- 像字典依樣讓人查詢查詢"TSMC" 得到 2330 ---- For loop 走訪字典 ```python= for company in d: ticker = d[company] print(company, ticker) ``` ---- ### dict VS set #### dict 字典通常是可變的，可以新增刪除、修改鍵值 #### set set 存不重複值 --- #### I.Function 將常用的相似功能寫成函數(Function) 讓code更簡潔 ```python= def my_function(name): print(f'My name is {name}') my_function(sammy) my_function(may) ``` --- #### J.模組 Module 模組讓你站在巨人的肩膀上開發程式 ```python= import sample_module import sample_module as sa from sample_module import sample_func ``` 常用 Python 模組 https://zhuanlan.zhihu.com/p/21563130 --- ### NumPy ---- NumPy是Python語言的一個擴充程式庫。支援高階大量的維度陣列與矩陣運算，此外也針對陣列運算提供大量的數學函式函式庫。 NumPy引入了多維陣列, 讓 Python 運算多維陣列速度跟C 一樣 ---- Numpy 基礎應用 NumPy 的合併與分割 Numpy 運算 ---- ### Numpy 基礎應用 Numpy 建立 : 需要同一個形態 Numpy 資料走訪 Reshape 陣列 ---- Numpy 運算 Numpy 的 + - * / ---- ### NumPy 的合併與分割垂直/水平堆疊橫向縱向分割資料的複製 --- ### Pandas Panel Data = pandas 兩個主要數據結構Series和DataFrame ---- #### Series 一維陣列像是有 index 的 list或 dict ---- DataFrame 二位陣列像是 excel sheet, 或 SQL table ---- Pandas 資料處理與I/O ![Pandas IO](https://i.imgur.com/lpLFb5H.png) http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.23/io.html/ ---- Pandas 實際資料處理範例使用政府開放資料 https://data.gov.tw 不動產實價登錄資訊-租賃案件-中和區 https://data.gov.tw/dataset/38441 不動產實價登錄資訊-租賃案件-永和區 https://data.gov.tw/dataset/38439 --- ### Matplotlib ---- 折線圖直方圖圓餅圖 --- ## 資料分析/人工智能四階段 1. 準備資料 2. 挑選演算法 3. 調整演算法參數 4. 評估結果 ---- ### 準備資料收集足夠資料確保資料品質 ---- ### 挑選資料分析/人工智能演算法非監督式學習監督式學習 ---- #### 非監督式學習 K-mean 主成分分析關聯規則社群網路分析 ---- #### 監督式學習回歸Ｋ-near 向量機決策樹神經網路 ---- #### 調整演算法參數 ![](https://i.imgur.com/POChw6q.png) ---- #### 評估結果 ---- 手寫辨識資料庫 MNIST http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ---- MNIST 資料集是卷積神經網路之父 Yann LeCun (揚.勒丘恩) 於貝爾實驗室進行圖像識別研究時所蒐集, 他也是在此時發明了卷積神經網路. from Wiki ---- 人工智能快速入門 Python + Tensorflow + Kearas ---- #### Tensorflow 最初由Google 開發, 現在開源可以用在不同平台上對Python 支援最好 ---- Keras 開源之高階深度學習程式庫高階程式碼運行在Tensorflow 之上 ---- Keras 運作方式 Keras 只處理模型的建立,訓練,預測再交給Tensorflow 做底層運算 ---- Keras 範例 1. 建立Sequential() 建立模型 2. 加入輸入層與隱藏層 3. 加入輸出層 ---- MLP 介紹 ![](https://i.imgur.com/9b2Ttvu.png) ---- 損失函數（loss function）是用來估量你模型的預測值f(x)與真實值Y的不一致程度，原文網址：https://kknews.cc/zh-tw/other/pqpjja2.html 评价函数的主要任务就是估计等搜索结点的重要程度，以确定结点的优先级程度

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