《Intermediate Python》中文译本概览与关键知识点

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《Intermediate_Python中文译本.pdf》是一本针对中级Python程序员的实用指南,它深入探讨了Python语言的高级特性和进阶概念。本书共分为多个章节,涵盖了丰富的主题,旨在帮助读者提升技能并理解Python在实际项目中的应用。 首先,序部分介绍了原作者的前言,可能包括对编程语言发展的见解、目标读者以及对Python语言特点的概述。接下来,章节1讨论了`*args`和`**kwargs`这两个重要的参数处理机制,用于灵活地接收任意数量的位置参数和关键字参数,以及何时选择使用它们来编写更通用和可扩展的函数。 调试(Debugging)是编程中不可或缺的一部分,书中详细讲解了如何有效地调试代码,包括如何利用断点、调试工具以及异常处理。生成器(Generators)作为高级特性,涉及可迭代对象、迭代器和迭代的概念,以及如何创建和使用Map和Filter函数来简化数据处理。 Python的数据结构,如set,提供了独特的特性,而三元运算符则提供了简洁的条件表达方式。装饰器是Python函数式编程的强大工具,通过实例学习如何定义、应用和创建带参数的装饰器,以及如何在函数内部和类中嵌入装饰器。 接下来,书中探讨了全局变量和return语句的使用,以及对象的变动(Mutation)、`__slots__`的用法以及Python中的虚拟环境设置。容器Collections模块和枚举Enumerate功能也在介绍之列,同时深入解析了对象自省,包括dir()、type()、id()以及inspect模块的使用。 推导式(Comprehension)是Python的强大特性,包括列表、字典和集合推导,使得数据处理更加简洁高效。章节中还涉及异常处理,如如何处理多个异常和使用try/else和finally从句。 lambda表达式和一行式(One-liners)则是函数式编程的轻量级工具,For-Else结构和else子句提供了控制循环流程的新选项。open函数的用法在跨Python 2和3版本的支持下,显得尤为重要。协程和函数缓存则是现代Python编程的热门话题,分别介绍了不同版本的实现方法。 此外,上下文管理器是Python中的关键概念,包括基于类和生成器的两种实现方式,以及如何利用它们进行资源管理和异常处理。本书不仅覆盖了基础内容,还深入浅出地引导读者步入Python的高级世界,适用于希望进一步提升Python技能的开发者。

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成sin函数数据 x = np.arange(0, 2*np.pi, 0.1) y = np.sin(x) # 可视化sin函数 plt.plot(x, y) plt.show() from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, SimpleRNN # 准备数据 dataX, dataY = [], [] for i in range(len(y)-1): dataX.append(y[i:i+1]) dataY.append(y[i+1]) dataX = np.array(dataX) dataY = np.array(dataY) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(dataY) * 0.7) test_size = len(dataY) - train_size trainX, testX = np.array(dataX[0:train_size]), np.array(dataX[train_size:len(dataX)]) trainY, testY = np.array(dataY[0:train_size]), np.array(dataY[train_size:len(dataY)]) # 调整输入数据的形状 trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=10, input_shape=(1, 1))) model.add(Dense(units=1)) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse') # 训练模型 history = model.fit(trainX, trainY, epochs=100, validation_data=(testX, testY)) # 可视化损失函数 plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model Loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() #预测结果 trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) # 可视化预测结果 plt.plot(y) plt.plot(np.concatenate((trainPredict, testPredict))) plt.show()对隐藏层输出进行聚类

2023-06-07 上传