用python写激励函数 python函数编程200例
python用函数给不及格成绩加分
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Python的高级特征你知多少？来对比看看
机器之心
人工智能信息服务平台
来自专栏机器之心
Python 多好用不用多说，大家看看自己用的语言就知道了。但是 Python 隐藏的高级功能你都 get 了吗？本文中，作者列举了 Python 中五种略高级的特征以及它们的使用方法，快来一探究竟吧！
选自towardsdatascience，作者：George Seif，机器之心编译。
Python 是一种美丽的语言，它简单易用却非常强大。但你真的会用 Python 的所有功能吗？
任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目，并在 stackoverflow 上寻找某个问题的答案。然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案，它使用了你从不知道的 Python 功能！
这种学习方式太有趣了：通过探索，偶然发现什么。
下面是 Python 的 5 种高级特征，以及它们的用法。
Lambda 函数
Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。
Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义，但对于 lambda 函数，我们根本没为它命名。这是因为 lambda 函数的功能是执行某种简单的表达式或运算，而无需完全定义函数。
lambda 函数可以使用任意数量的参数，但表达式只能有一个。
x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints '30' x = lambda a : a*3 + 3 print(x(3)) # prints '12'
看它多么简单！我们执行了一些简单的数学运算，而无需定义整个函数。这是 Python 的众多特征之一，这些特征使它成为一种干净、简单的编程语言。
Map 函数
Map() 是一种内置的 Python 函数，它可以将函数应用于各种数据结构中的元素，如列表或字典。对于这种运算来说，这是一种非常干净而且可读的执行方式。
def square_it_func(a): return a * a x = map(square_it_func, [1, 4, 7]) print(x) # prints '[1, 16, 47]' def multiplier_func(a, b): return a * b x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8]) print(x) # prints '[2, 20, 56]'看看上面的示例！我们可以将函数应用于单个或多个列表。实际上，你可以使用任何 Python 函数作为 map 函数的输入，只要它与你正在操作的序列元素是兼容的。
Filter 函数
filter 内置函数与 map 函数非常相似，它也将函数应用于序列结构（列表、元组、字典）。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回 True 的元素。
详情请看如下示例：
# Our numbers numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15] # Function that filters out all numbers which are odd def filter_odd_numbers(num): if num % 2 == 0: return True else: return False filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers) print(filtered_numbers) # filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
我们不仅评估了每个列表元素的 True 或 False，filter() 函数还确保只返回匹配为 True 的元素。非常便于处理检查表达式和构建返回列表这两步。
Itertools 模块
Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句（包括列表、元组和字典）中使用的数据类型。
使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作，这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。关于 Itertools 的神奇之处，请看以下示例：
from itertools import * # Easy joining of two lists into a list of tuples for i in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']): print i # ('a', 1) # ('b', 2) # ('c', 3) # The count() function returns an interator that # produces consecutive integers, forever. This # one is great for adding indices next to your list # elements for readability and convenience for i in izip(count(1), ['Bob', 'Emily', 'Joe']): print i # (1, 'Bob') # (2, 'Emily') # (3, 'Joe') # The dropwhile() function returns an iterator that returns # all the elements of the input which come after a certain # condition becomes false for the first time. def check_for_drop(x): print 'Checking: ', x return (x 5) for i in dropwhile(should_drop, [2, 4, 6, 8, 10, 12]): print 'Result: ', i # Checking: 2 # Checking: 4 # Result: 6 # Result: 8 # Result: 10 # Result: 12 # The groupby() function is great for retrieving bunches # of iterator elements which are the same or have similar # properties a = sorted([1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5]) for key, value in groupby(a): print(key, value), end=' ') # (1, [1, 1, 1]) # (2, [2, 2, 2]) # (3, [3, 3]) # (4, [4]) # (5, [5])
Generator 函数
Generator 函数是一个类似迭代器的函数，即它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码，而且相比简单的 for 循环，它节省了很多内存。
比如，我们想把 1 到 1000 的所有数字相加，以下代码块的第一部分向你展示了如何使用 for 循环来进行这一计算。
如果列表很小，比如 1000 行，计算所需的内存还行。但如果列表巨长，比如十亿浮点数，这样做就会出现问题了。使用这种 for 循环，内存中将出现大量列表，但不是每个人都有无限的 RAM 来存储这么多东西的。Python 中的 range() 函数也是这么干的，它在内存中构建列表。
代码中第二部分展示了使用 Python generator 函数对数字列表求和。generator 函数创建元素，并只在必要时将其存储在内存中，即一次一个。这意味着，如果你要创建十亿浮点数，你只能一次一个地把它们存储在内存中！Python 2.x 中的 xrange() 函数就是使用 generator 来构建列表。
上述例子说明：如果你想为一个很大的范围生成列表，那么就需要使用 generator 函数。如果你的内存有限，比如使用移动设备或边缘计算，使用这一方法尤其重要。
也就是说，如果你想对列表进行多次迭代，并且它足够小，可以放进内存，那最好使用 for 循环或 Python 2.x 中的 range 函数。因为 generator 函数和 xrange 函数将会在你每次访问它们时生成新的列表值，而 Python 2.x range 函数是静态的列表，而且整数已经置于内存中，以便快速访问。
# (1) Using a for loopv numbers = list() for i in range(1000): numbers.append(i+1) total = sum(numbers) # (2) Using a generator def generate_numbers(n): num, numbers = 1, [] while num n: numbers.append(num) num += 1 return numbers total = sum(generate_numbers(1000)) # (3) range() vs xrange() total = sum(range(1000 + 1)) total = sum(xrange(1000 + 1))
如何用python实现函数？
分两步：定义函数和调用函数。
1.定义函数用def关键字，然后定义函数名和入参，以及函数执行语句。
2.通过函数名调用函数即可，需要传入参数的话需要加上参数值
怎么用python写tensorflow
开始使用
TensorFlow并不是一个纯粹的神经网络框架, 而是使用数据流图进行数值分析的框架.
TensorFlow使用有向图(graph)表示一个计算任务.图的节点称为ops(operations)表示对数据的处理,图的边flow 描述数据的流向.
该框架计算过程就是处理tensor组成的流. 这也是TensorFlow名称的来源.
TensorFlow使用tensor表示数据. tensor意为张量即高维数组,在python中使用numpy.ndarray表示.
TensorFlow使用Session执行图, 使用Variable维护状态.tf.constant是只能输出的ops, 常用作数据源.
下面我们构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:
from tensorflow import Session, device, constant, matmul'''构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:'''#如果不使用with session()语句, 需要手动执行session.close().
#with device设备指定了执行计算的设备:
# "/cpu:0": 机器的 CPU.
# "/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
# "/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.
with Session() as session: # 创建执行图的上下文
with device('/cpu:0'): # 指定运算设备
mat1 = constant([[3, 3]]) # 创建源节点
mat2 = constant([[2], [2]])
product = matmul(mat1, mat2) # 指定节点的前置节点, 创建图
result = session.run(product) # 执行计算 print(result)123456789101112131415161718
下面使用Variable做一个计数器:
from tensorflow import Session, constant, Variable, add, assign, initialize_all_variables
state = Variable(0, name='counter') # 创建计数器one = constant(1) # 创建数据源: 1val = add(state, one) # 创建新值节点update = assign(state, val) # 更新计数器setup = initialize_all_variables() # 初始化Variablewith Session() as session:
session.run(setup) # 执行初始化
print(session.run(state)) # 输出初值
for i in range(3):
session.run(update) # 执行更新
print(session.run(state)) # 输出计数器值12345678910111213
在使用变量前必须运行initialize_all_variables()返回的图, 运行Variable节点将返回变量的值.
本示例中将构建图的过程写在了上下文之外, 而且没有指定运行设备.
上面示例中session.run只接受一个op作为参数, 实际上run可以接受op列表作为输入:
session.run([op1, op2])1
上述示例一直使用constant作为数据源, feed可以在运行时动态地输入数据:
from tensorflow import Session, placeholder, mul, float32
input1 = placeholder(float32)
input2 = placeholder(float32)
output = mul(input1, input2)with Session() as session: print session.run(output, feed_dict={input1: [3], input2: [2]})1234567
实现一个简单神经网络
神经网络是应用广泛的机器学习模型, 关于神经网络的原理可以参见这篇随笔, 或者在tensorflow playground上体验一下在线demo.
首先定义一个BPNeuralNetwork类:
class BPNeuralNetwork:
def __init__(self):
self.session = tf.Session()
self.input_layer = None
self.label_layer = None
self.loss = None
self.trainer = None
self.layers = [] def __del__(self):
self.session.close()1234567891011
编写一个生成单层神经网络函数,每层神经元用一个数据流图表示.使用一个Variable矩阵表示与前置神经元的连接权重, 另一个Variable向量表示偏置值, 并为该层设置一个激励函数.
def make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):
weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
result = tf.matmul(inputs, weights) + basis if activate is None: return result else: return activate(result)12345678
使用placeholder作为输入层.
self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])1
placeholder的第二个参数为张量的形状, [None, 1]表示行数不限, 列数为1的二维数组, 含义与numpy.array.shape相同.这里, self.input_layer被定义为接受二维输入的输入层.
同样使用placeholder表示训练数据的标签:
self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])1
使用make_layer为神经网络定义两个隐含层, 并用最后一层作为输出层:
self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.layers[1])), reduction_indices=[1]))1
tf.train提供了一些优化器, 可以用来训练神经网络.以损失函数最小化为目标:
self.trainer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)1
使用Session运行神经网络模型:
initer = tf.initialize_all_variables()# do trainingself.session.run(initer)
for i in range(limit):
self.session.run(self.trainer, feed_dict={self.input_layer: cases, self.label_layer: labels})12345
使用训练好的模型进行预测:
self.session.run(self.layers[-1], feed_dict={self.input_layer: case})1
完整代码:
import tensorflow as tfimport numpy as npdef make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):
weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
result = tf.matmul(inputs, weights) + basis if activate is None: return result else: return activate(result)class BPNeuralNetwork:
def __init__(self):
self.session = tf.Session()
self.input_layer = None
self.label_layer = None
self.loss = None
self.optimizer = None
self.layers = [] def __del__(self):
self.session.close() def train(self, cases, labels, limit=100, learn_rate=0.05):
# 构建网络
self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 2])
self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, 1])
self.layers.append(make_layer(self.input_layer, 2, 10, activate=tf.nn.relu))
self.layers.append(make_layer(self.layers[0], 10, 2, activate=None))
self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.layers[1])), reduction_indices=[1]))
self.optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)
initer = tf.initialize_all_variables() # 做训练
self.session.run(initer) for i in range(limit):
self.session.run(self.optimizer, feed_dict={self.input_layer: cases, self.label_layer: labels}) def predict(self, case):
return self.session.run(self.layers[-1], feed_dict={self.input_layer: case}) def test(self):
x_data = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_data = np.array([[0, 1, 1, 0]]).transpose()
test_data = np.array([[0, 1]])
self.train(x_data, y_data)
print(self.predict(test_data))
nn = BPNeuralNetwork()
nn.test()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152
上述模型虽然简单但是使用不灵活, 作者采用同样的思想实现了一个可以自定义输入输出维数以及多层隐含神经元的网络, 可以参见dynamic_bpnn.py
import tensorflow as tfimport numpy as npdef make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=None):
weights = tf.Variable(tf.random_normal([in_size, out_size]))
basis = tf.Variable(tf.zeros([1, out_size]) + 0.1)
result = tf.matmul(inputs, weights) + basis if activate is None: return result else: return activate(result)class BPNeuralNetwork:
def __init__(self):
self.session = tf.Session()
self.loss = None
self.optimizer = None
self.input_n = 0
self.hidden_n = 0
self.hidden_size = []
self.output_n = 0
self.input_layer = None
self.hidden_layers = []
self.output_layer = None
self.label_layer = None
def __del__(self):
self.session.close() def setup(self, ni, nh, no):
# 设置参数个数
self.input_n = ni
self.hidden_n = len(nh) #隐藏层的数量
self.hidden_size = nh #每个隐藏层中的单元格数
self.output_n = no #构建输入层
self.input_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.input_n]) #构建标签层
self.label_layer = tf.placeholder(tf.float32, [None, self.output_n]) #构建隐藏层
in_size = self.input_n
out_size = self.hidden_size[0]
inputs = self.input_layer
self.hidden_layers.append(make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=tf.nn.relu)) for i in range(self.hidden_n-1):
in_size = out_size
out_size = self.hidden_size[i+1]
inputs = self.hidden_layers[-1]
self.hidden_layers.append(make_layer(inputs, in_size, out_size, activate=tf.nn.relu)) #构建输出层
self.output_layer = make_layer(self.hidden_layers[-1], self.hidden_size[-1], self.output_n) def train(self, cases, labels, limit=100, learn_rate=0.05):
self.loss = tf.reduce_mean(tf.reduce_sum(tf.square((self.label_layer - self.output_layer)), reduction_indices=[1]))
self.optimizer = tf.train.GradientDescentOptimizer(learn_rate).minimize(self.loss)
initer = tf.initialize_all_variables() #做训练
self.session.run(initer) for i in range(limit):
self.session.run(self.optimizer, feed_dict={self.input_layer: cases, self.label_layer: labels}) def predict(self, case):
return self.session.run(self.output_layer, feed_dict={self.input_layer: case}) def test(self):
x_data = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y_data = np.array([[0, 1, 1, 0]]).transpose()
test_data = np.array([[0, 1]])
self.setup(2, [10, 5], 1)
self.train(x_data, y_data)
print(self.predict(test_data))
nn = BPNeuralNetwork()
nn.test()12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576
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