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  • pdb
    • pdb开始调试python
    • pdb设置断点
    • 单步执行
    • 进入到函数的内部
    • 执行到下一个断点或程序结束
    • 调用栈查看命令
    • 查看当前函数调用堆栈
    • 向上一层函数查看调用堆栈
    • 查看源代码
  • import
    • import 用法
  • numpy
    • 导入numpy模块
    • numpy常用函数
      • np.argmax
      • np.sum
  • range
    • 生成连续序列
    • 生成不连续序列
  • print
    • print 格式化输出
    • 格式化浮点数
    • 打印格式化浮点数
  • 字典
    • 定义
    • 初始化

pdb

pdb开始调试python

python -m pdb 源程序.py

pdb设置断点

  • linenumber是断点所在行数
break linenumber
b linenumber
  • 取消断点
clear linenumber

单步执行

n(ext)

进入到函数的内部

s(tep)

执行到下一个断点或程序结束

c(ontinue)

调用栈查看命令

w(here)

查看当前函数调用堆栈

up

向上一层函数查看调用堆栈

down

查看源代码

ll 查看当前函数的源代码

import

import 用法

  • 导入整个模块。基本的import语句用于导入整个模块,可以使用模块名直接访问模块中的内容。例如,import math后可以使用math.sqrt()或math.fabs()等函数。

  • 为模块指定别名。使用as关键字可以为导入的模块指定别名,例如import math as m,然后可以使用m.sqrt()代替math.sqrt()。

  • 导入模块中的特定成员。使用from…import…语句可以导入模块中的特定函数、变量或类,例如from math import sqrt,这样可以直接使用sqrt()函数,而不需要通过模块名前缀。

  • 导入模块中的所有内容。from…import *语句用于导入模块中的所有函数、类和变量,这样可以直接使用这些内容,而无需通过模块名前缀。但这种方法可能导致命名冲突,因此不推荐在大型项目中使用。
    + 导入包中的模块。可以使用点模块名来导入包中的模块,例如import os或import math

numpy

导入numpy模块

import numpy as np #导入numpy并设置别名

numpy常用函数

np.argmax

在这里插入图片描述

import numpy as np
a = np.arange(6).reshape(2,3)
print('a数组:\n{}'.format(a))
print('a数组中最大值的索引:{}'.format(np.argmax(a)))
print('a数组沿列方向最大值的索引:{}'.format(np.argmax(a, axis=0)))
print('a数组沿行方向最大值的索引:{}'.format(np.argmax(a, axis=1)))
b = np.arange(6)
b[1] = 5
print('b数组:\n{}'.format(b))
print('b数组最大值的索引:{}'.format(np.argmax(b)))  # 仅仅返回5第一次出现的位置

a数组:
[[0 1 2]
[3 4 5]]
a数组中最大值的索引:5
a数组沿列方向最大值的索引:[1 1 1]
a数组沿行方向最大值的索引:[2 2]
b数组:
[0 5 2 3 4 5]
b数组最大值的索引:1

np.sum

  • 不传参数是对所有函数求和
    传axis(看懂了一点,以后要用的时候再看看)
    添加链接描述

range

生成连续序列

for i in range(start,end): #start 到 end-1间隔为1 的序列

生成不连续序列

for i in range(start,end,interval): #start 到 end-1间隔为interval 的序列

print

print 格式化输出

name = 'Alice'
age = 25
print("My name is %s and I am %d years old." % (name,age))

格式化浮点数

在这里插入图片描述

打印格式化浮点数

print('%10.3f' % 3.1415926) 

字典

定义

  • 和C++的map差不多,都是保存键值对

初始化

  • 空字典
network = {}
  • 赋值
#法一
network = {'W1':np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6] ]) }
#法二
network['W1'] = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.2,0.4,0.6]])

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