一.循环结构 python中提供了for循环和while循环两种操作,没有do……while语句. 1.for循环: 与其他语言中for循环的常见的写法如for (int i=0;i<10;i++)不同,python中的for循环更加类似于foreach结构: ##举例:遍历输出一个单词的所有字母for letter in 'Python': print('当前字母 :'+letter) 对比: string str = "Python"; foreach(char c in s…

在交互模式下: 如果要让Python打印出指定的文字,可以用print语句,然后把希望打印的文字用单引号或者双引号括起来,但不能混用单引号和双引号: >>> print 'hello,world'hello,world在交互模式下虽然方便,但是执行一次代码无法保存,接下来我们用文本编辑器来编写并且可以保存. 打开notepad++,选好你所编辑的代码,python # hello.pyprint 'hello world' 最后文件名为hello.py,打开命令行cd到文件的保存路径接着…

While 循环语句 flag=False name = raw_input("请输入:"); numbers=['羊爸爸','羊妈妈','羊宝','牛宝'] while len(numbers)>0: number=numbers.pop() if name == number: flag=True break if flag == True: print 'Welcome Home '+name else: print name+'你不是权限,请离开' For 循环语句 fr…

一.循环( for, while) while循环是指在给定的条件成立时(true),执行循环体,否则退出循环.for循环是指重复执行语句. break 在需要时终止for /while循环 continue 跳过位于其后的语句, 结束本次循环,开始下一轮循环. 1. for 循环(for ... else...) 用来遍历某一对象,还具有一个附带的可选的else块. for语句的格式如下: for <> in <对象集合>: if <条件>: break if <…

总结的内容: 1.条件控制语句 2.while循环语句 3.for循环语句 4.函数的用法 一.条件控制语句 1.介绍 Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块. 可以通过下图来简单了解条件语句的执行过程: 同时Python条件控制语句可以和逻辑运行符一起使用,具体逻辑运算符的使用,请参考Python学习笔记一种的逻辑运算符部分. 2.单条件判断语句 格式: if   条件语句: 满足条件下要执行的模块语句 else: 不满足条件要执行的模块…

[python学习笔记]5.条件.循环和其他语句 print: 用来打印表达式,不管是字符串还是其他类型,都输出以字符串输出:可以通过逗号分隔输出多个表达式 import: 导入模块     import somemodule 导入模块 from somemodule import somefuction 导入函数 import math as foobar 导入模块,并使用别名 from math import sqrt as foobar 导入函数,并使用别名 序列解包:将序列赋值给多个变量…

OpenCV之Python学习笔记 直都在用Python+OpenCV做一些算法的原型.本来想留下发布一些文章的,可是整理一下就有点无奈了,都是写零散不成系统的小片段.现在看 到一本国外的新书<OpenCV Computer Vision with Python>,于是就看一遍,顺便把自己掌握的东西整合一下,写成学习笔记了.更需要的朋友参考. 阅读须知: 本文不是纯粹的译文,只是比较贴近原文的笔记:         请设法购买到出版社出版的书,支持正版. 从书名就能看出来本书是介绍在Pytho…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…

本节讲深度学习用于文本和序列 用于处理序列的两种基本的深度学习算法分别是循环神经网络(recurrent neural network)和一维卷积神经网络(1D convnet) 与其他所有神经网络一样,深度学习模型不会接收原始文本作为输入,它只能处理数值张量.文本向量化(vectorize)是指将文本转换为数值张量的过程.它有多种实现方法 将文本分割为单词,并将每个单词转换为一个向量 将文本分割为字符,并将每个字符转换为一个向量 提取单词或字符的 n-gram,并将每个 n-gram 转换为一…