Python深度學習2：Python基礎語法介紹

關鍵字 :Python 深度學習 AI Numpy 人工智慧 TensorFlow Pytorch Scikit-Learn

► 前言

上一篇為大家介紹Google Colab平台及基本操作，本篇會為大家介紹深度學習基本使用的幾個Python語法，讓大家在看深度學習程式碼時，能夠比較清楚知道在做什麼。

► Python介紹

Python是一種易於學習、功能強大、直譯式並且物件導向的程式語言(由Guido van Rossum創造)，可執行於多平台，屬於通用型程式語言，Python 有幾項特點：

語法簡潔：

Ｃ、Java及Android等語言，需要經過存檔、編譯及執行等三步驟，才能夠將你寫的程式碼執行運作，而Python不必存檔及編譯，寫完程式碼就可以直接執行，而且只需要輸入print(“Hello! World”)，就可以直接打印Hello! World，去除函示使用大括號（{}）的功能，以冒號（：）及換行table或四個空白替代大括號。

功能強大：

Python可以用在深度學習、機器學習、網頁設計、手機 App 撰寫、遊戲程式設計、自動化控制、生物醫學、大數據…等領域，Python可以說是「萬用語言」。其他工程師撰寫好用 Python 程式打包成Library，允許你進行安裝使用﹐可以省下非常多的時間。

跨平台：

Python支援各種主要的作業系統。

Python擁有完整的資料分析套件，常用的如下：

1.統計科學計算：Numpy、Scipy、Statsmodels。
2.結構化資料處理與分析：Pandas。
3.資料探索編輯器：Jupyter Notebook。
4.深度學習：TensorFlow、Pytorch。
5.大數據處理：PySpark。
6.機器學習：Scikit-Learn。

► Python基礎語法

輸出

Python的輸出指令就是print，只需要輸入print(‘Hello Word’)，直接執行就可以看到輸出結果Hello Word被打印出。

變數

Python常見的基本變數有：int (整數)、float (浮點數)、str (字串)。不像其他語言需要先定義變數型態，在python的世界裡，會依照出史哲決定變數型態，常常忘記自己設定的變數型態可以使用type(變數) 這個指令做查看。

數學運算

運算子	功能
x + y	X加Y
x - y	X減Y
x * y	X乘Y
x / y	X除以Y
x // y	X除以Y，只取整數解
x % y	求X除以Y的餘數
x ** y	X的Y次方

字串（String）

創建字串使用單引號或雙引號表示，Python編程風格，每行不超過80字元，註解或字串長度不超過每行72字元，如果超過長度需使用\作為換行符號。

a = ‘1234567\
89012345’
print(a)

輸出結果為：123456789012345

以上方式就可以避免超過長度的問題。

字串索引，字串像是Array可以取出內部元素，例如 s = ‘Hello’ , s[0], s[1]，別取出地0個元素H及第1個元素e，當然也可以使用範圍取的方式：

s = ‘Hello’

s[1:] 取得從第一個索引之後的全部元素

s[:3] 取得從0到索引為第3個元素

s[:] 取得所有元素

s[::1] 類似For迴圈，從0開始，每次遞增1

s[::2] 類似For迴圈，從0開始，每次遞增2

s[::-1] 類似For迴圈，從0開始，每次遞減1

串列（List）

Python 的 List 比較接近於 Java 的 ArrayList的使用，但是Python的List內可以放不同類型的物件，以中括號表示：

my_list=[1,2,3]
my_list=['A string',23,100.232,'o']

將字串轉為List：

 hello=list('Hello world')

print(hello)
['H','e','l','l','o',' ','w','o','r','l','d’]

字典（Dictionary）

其他語言也有相同功能，Java(HashMap)、C++(HashMap)、C#(Dictionary)及Swift(Dictionary)...等等的語言，主要為{key, value}，key為唯一值，Dictionary以大括號表示：

dic={'a':100, 'b':"yes", 'c':0.98}

元祖（Tuples）

Tuple跟List很像，但不一樣的地方在於Tuple內的值無法被修改，建立完成後就不可被更動，Tuple有幾個優點，第一個為佔用空間比List少，第二個為可當作Dictionary的key，第三個為當做函式引數，Tuple以小括號表示：

tuple = (1,2,3)

流程控制(if...else)

功能與其他程式語言一樣，但是大括號被移除，使用tab或空白區隔執行區塊，規定使用4個空白或1個tab (PEP 8 -- Style Guide for Python code)，而Google colab則使用2個空白或1個tab：

if True:
    print('It was true!')

輸出結果為：It was true!

For迴圈

功能與其他程式語言一樣，只是架構上做一些調整，範例如下：

a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
b = ""
for num in a:
  b = b + str(num)
print(b)

輸出結果為：12345678910

函式

將重複用到的程式碼整理出一個函示，可以讓不同情境下呼叫，Python定義函式的語句使用def (Defining a function) ，範例如下：

def addNum(a, b):
        return a+b
print(addNum(5, 6))

輸出結果為：11

以上為大概的Python基礎語法介紹，有興趣的來這裡 Python 說明文件內容

► Numpy套件基本介紹

NumPy(Numerical Python) 是Python 語言的一個擴展函式庫，支持大量的維度數組與矩陣運算，此外也針對數組運算提供大量的數學函數庫。

NumPy 通常與SciPy（Scientific Python）和Matplotlib（繪圖庫）一起使用，有助於通過Python 學習數據科學或者機器學習。

na=np.array([1,2,3,4,5]) #一維陣列，跟一般List操作類似
na=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) #二維陣列

SciPy 包含的模塊有最優化、線性代數、積分、插值、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算，只需要做安裝引用就可以實現這些數學運算。

Matplotlib 是Python 編程語言及其數值數學擴展，可視化操作界面，操作如下：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

x=np.arange(1,7)
y=[0.2,0.1,0.1,0.2,0.1,0.3]
cdf=np.cumsum(y)

plt.plot(x,y, marker="o",label="AA")
plt.plot(x,cdf,marker="o",label="BB")
plt.xlim(0,7)
plt.ylim(0,1.5)
plt.xlabel("X")
plt.ylabel("Y")
plt.title("Test")
plt.legend()
plt.show()

►小結

透過以上講解，因該已經對於Python有初步的了解，當看Python程式碼時也可以看得懂，也可以嘗試自己寫一個簡單的Python應用來玩玩，本篇博文到這裡，期待下一篇博文吧！

►參考資料

NumPy 教程
 python基本語法介紹
 Python 說明文件內容

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