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本人英文和术语理解有限，有些地方翻译未必准确，欢迎大家于下方留言，进行解读和更正。
目录
纯python
类型
a = 2 # 整数
b = 5.0 # 浮点数
c = 8.3e5 # 指数
d = 1.5 + 0.5j # 浮点数
e = 4 > 5 # 布尔值
f = 'word' # 字符串
列表
a = ['red', 'blue', 'green'] # 手动初始化
b = list(range(5)) # 通过迭代初始化
c = [nu**2 for nu in b] # 列表推导式
d = [nu**2 for nu in b if nu < 3] # 条件列表推导式
e = c[0] # 访问元素
f = c[1:2] # 切片
g = c[-1] # 访问最后一个元素
h = ['re', 'bl'] + ['gr'] # 列表粘连
i = ['re'] * 5 # 重复列表
['re', 'bl'].index('re') # 返回're'索引
a.append('yellow') # 添加新元素到列表尾部
a.extend(b) # 添加列表b的元素到a的尾部
a.insert(1, 'yellow') # 插入元素到特定位置
're' in ['re', 'bl'] # 如果're'在列表中，返回true
'fi' not in ['re', 'bl'] # 如果'fi'不在列表中，返回true
sorted([3, 2, 1]) # 返回排好序的列表
a.pop(2) # 移除和返回索引处的元素（默认最后一个）
字典
a = {'red': 'rouge', 'blue': 'bleu'} # 字典
b = a['red'] # 翻译（索引）条目
'red' in a # 如果字典包含'red'键，返回true
c = [value for key, value in a.items()] # 字典条目循环
d = a.get('yellow', 'no translation found') # 返回默认值
a.setdefault('extra', []).append('cyan') # 使用默认值初始化键
a.update({'green': 'vert', 'brown': 'brun'}) # 通过其他数据更新字典
a.keys() # 获取键的列表
a.values() # 获取值的列表
a.items() # 获取键值对列表
del a['red'] # 删除键和相关联的值
a.pop('blue') # 移除指定的键并返回对应的值
集合
a = {1, 2, 3} # 手动初始化
b = set(range(5)) # 通过迭代初始化
a.add(13) # 添加新元素到集合
a.discard(13) # 从集合中丢弃元素
a.update([21, 22, 23]) # 从迭代变量中更新集合
a.pop() # 移除和返回任意的集合元素
2 in {1, 2, 3} # 如果2在集合中，返回true
5 not in {1, 2, 3} # 如果5不在集合中，返回true
a.issubset(b) # 检测是否a中每一个元素都在b里
a <= b # issubset的操作符形式
a.issuperset(b) # 检测是否b中的每个元素都在a里
a >= b # issuperset的操作符形式
a.intersection(b) # 返回两个集合的交集
a.difference(b) # 返回两个或多个集合的差集
a - b # difference的操作符形式
a.symmetric_difference(b) # 返回对称差集
a.union(b) # 返回并集
c = frozenset() # 不可变集合
字符串
a = 'red' # 赋值
char = a[2] # 获取单个字符
'red ' + 'blue' # 字符联接
'1, 2, three'.split(',') # 将字符分割为列表
'.'.join(['1', '2', 'three']) # 将列表联接为字符
操作符
a = 2 # 赋值
a += 1 (*=, /=) # 改变和赋值
3 + 2 # 加法
3 / 2 # 整数(python2) 或者 浮点数(python3)除法
3 // 2 # 整除
3 * 2 # 乘法
3 ** 2 # 指数
3 % 2 # 求余
abs(a) # 绝对值
1 == 1 # 相等
2 > 1 # 大于
2 < 1 # 小于
1 != 2 # 不等
1 != 2 and 2 < 3 # 逻辑与
1 != 2 or 2 < 3 # 逻辑或
not 1 == 2 # 逻辑非
'a' in b # 检测是否'a'在b中
a is b # 检测是否对象映射到相同的内存(id)
控制流
# if/elif/else
a, b = 1, 2
if a + b == 3:
print('True')
elif a + b == 1:
print('False')
else:
print('?')
# for
a = ['red', 'blue', 'green']
for color in a:
print(color)
# while
number = 1
while number < 10:
print(number)
number += 1
# break
number = 1
while True:
print(number)
number += 1
if number > 10:
break
# continue
for i in range(20):
if i % 2 == 0:
continue
print(i)
函数、类、生成器和修饰器
# 函数将代码语句分类并返回一个派生值
def myfunc(a1, a2):
return a1 + a2
x = myfunc(a1, a2)
# 类将属性（数据）和关联的方法（函数）进行分类
class Point(object):
def __init__(self, x):
self.x = x
def __call__(self):
print(self.x)
x = Point(3)
# 生成器不用一次性创建所有值来进行迭代
def firstn(n):
num = 0
while num < n:
yield num
num += 1
x = [i for i in firstn(10)]
# 修饰器可以用来修饰函数的行为
class myDecorator(object):
def __init__(self, f):
self.f = f
def __call__(self):
print("call")
self.f()
@myDecorator
def my_funct():
print('func')
my_funct()
IPython
控制台
<object>? # 关于变量的信息
<object>.<TAB> # tab补全
# 运行脚本 / profile / debug
%run myscript.py
%timeit range(1000) # 测量语句运行时间
%run -t myscript.py # 测量脚本执行时间
%prun <statement> # 使用profiler执行语句
%prun -s <key> <statement> # 通过键排序，例如 "cumulative" or "calls"
%run -p myfile.py # profile脚本
%run -d myscript.py # 以调试模式运行脚本
%debug # 遇到意外后跳转到调试器
%pdb # 遇到意外自动运行调试器
# 检查历史
%history
%history ~1/1-5 # 最后线程1-5行
# 运行shell命令
!make # 使用"!"前缀
# 清除命名空间
%reset
# 运行剪贴板代码
%paste
调试器
n # 执行下一行
b 42 # 在主文件42行设定断点
b myfile.py:42 # 在'myfile.py'第42行设定断点
c # 继续执行
l # 显示代码中当前位置
p data # 打印'data'变量
pp data # 以美观的方式打印'data'变量
s # 步入子程序
a # 打印函数收到的参数
pp locals() # 显示所有的局部变量
pp globals() # 显示所有的全局变量
命令行
ipython --pdb -- myscript.py argument1 --option1 # 遇到意外后进入调试
ipython -i -- myscript.py argument1 --option1 # 完成后进入控制台
NumPy (import numpy as np)
数组初始化
np.array([2, 3, 4]) # 直接初始化
np.empty(20, dtype=np.float32) # 大小为20的单精度数组
np.zeros(200) # 初始化200个0
np.ones((3,3), dtype=np.int32) # 3 x 3的全1整数矩阵
np.eye(200) # 对角矩阵
np.zeros_like(a) # 与a大小一样的全0矩阵
np.linspace(0., 10., 100) # 0到10,100个等分点
np.arange(0, 100, 2) # 步长为2，从0到<100
np.logspace(-5, 2, 100) # 从1e-5 -> 1e2的100个对数间隔值
np.copy(a) # 拷贝数组到新的内存
索引
a = np.arange(100) # 用0 - 99初始化
a[:3] = 0 # 设置第一个到第3个为0
a[2:5] = 1 # 设置索引2-4为0
a[:-3] = 2 # 设置除了最后三个的其他所有值为2
a[start:stop:step] # 索引/切片的通用形式
a[None, :] # 转换为列向量
a[[1, 1, 3, 8]] # 使用索引值返回数组
a = a.reshape(10, 10) # 转换为10 x 10 矩阵
a.T # 返回矩阵的倒置
b = np.transpose(a, (1, 0)) # 调换矩阵到新的轴序
a[a < 2] # 返回元素对（向量）满足条件的值
数组属性和操作
a.shape # 一个包含每个轴长度的元组
len(a) # 0轴的长度
a.ndim # 维度(axes)数目
a.sort(axis=1) # 按轴对数组排序
a.flatten() # 塌缩数组到1维
a.conj() # 返回共轭复数
a.astype(np.int16) # 投射为整数
a.tolist() # 转换（可能多维矩阵）为列表
np.argmax(a, axis=1) # 返回给定轴次最大值的索引
np.cumsum(a) # 返回累积和
np.any(a) # 如果任意值为True，返回True
np.all(a) # 如果所有值为True，返回True
np.argsort(a, axis=1) # 返回按轴排序的索引数组
np.where(cond) # 返回cond（条件）为True处的索引
np.where(cond, x, y) # 返回满足条件的元素
布尔数组
a < 2 # 返回布尔值数组
(a < 2) & (b > 10) # 元素对逻辑与
(a < 2) | (b > 10) # 元素对逻辑或
~a # 逻辑矩阵的反（非）
元素对操作与数学函数
a * 5 # 用标度乘
a + 5 # 用标度加
a + b # 与数组b相加
a / b # 与数组b相除 (如果除以0，返回np.NaN)
np.exp(a) # 指数 (复数与实数)
np.power(a, b) # a的b次幂
np.sin(a) # sine函数
np.cos(a) # cosine函数
np.arctan2(a, b) # arctan(a/b)函数
np.arcsin(a) # arcsin函数
np.radians(a) # 度到弧度
np.degrees(a) # 弧度到度
np.var(a) # 数组的方差
np.std(a, axis=1) # 数组的标准差
内 外积
np.dot(a, b) # 内积: a_mi b_in
np.einsum('ij,kj->ik', a, b) # 爱因斯坦求和约定
np.sum(a, axis=1) # 轴1求和
np.abs(a) # 返回绝对值
a[None, :] + b[:, None] # 外部和
a[None, :] * b[:, None] # 外积
np.outer(a, b) # 外积
np.sum(a * a.T) # 矩阵标准化
线性代数 矩阵数学
evals, evecs = np.linalg.eig(a) # 寻找特征值与特征向量
evals, evecs = np.linalg.eigh(a) # 厄尔米特矩阵np.linalg.eig
读 写文件
np.loadtxt(fname/fobject, skiprows=2, delimiter=',') # 读ascii数据文件
np.savetxt(fname/fobject, array, fmt='%.5f') # 写ascii数据文件
np.fromfile(fname/fobject, dtype=np.float32, count=5) # 读二进制数据文件
np.tofile(fname/fobject) # 写二进制数据文件
np.save(fname/fobject, array) # 保存为numpy 二进制文件(.npy)
np.load(fname/fobject, mmap_mode='c') # 导入.npy文件
插值、积分与优化
np.trapz(a, x=x, axis=1) # 沿轴1积分
np.interp(x, xp, yp) # 在x点的插值函数xp, yp
np.linalg.lstsq(a, b) # 用最小二乘法求解a x = b
fft
np.fft.fft(a) # a的复数傅里叶变换
f = np.fft.fftfreq(len(a)) # fft频率
np.fft.fftshift(f) # 将频率0移到中间
np.fft.rfft(a) # a的实数傅里叶变换
np.fft.rfftfreq(len(a)) # 实数傅里叶变换频率
舍入
np.ceil(a) # 向上取整
np.floor(a) # 向下取整
np.round(a) # 临近取整
随机变量
from np.random import normal, seed, rand, uniform, randint
normal(loc=0, scale=2, size=100) # 100个正态分布数据点
seed(23032) # 设定种子数
rand(200) # [0, 1)区间200个随机数
uniform(1, 30, 200) # [1, 30) 200个随机数
randint(1, 16, 300) # [1, 16) 200个随机整数
Matplotlib (import matplotlib.pyplot as plt)
图形与轴
fig = plt.figure(figsize=(5, 2)) # 初始化图
fig.savefig('out.png') # 保存png图像
fig, axes = plt.subplots(5, 2, figsize=(5, 5)) # 绘制子图
ax = fig.add_subplot(3, 2, 2) # 添加子图到
ax = plt.subplot2grid((2, 2), (0, 0), colspan=2) # 多个轴
ax = fig.add_axes([left, bottom, width, height]) # 添加自定义轴
图像与轴属性
fig.suptitle('title') # 大的图标题
fig.subplots_adjust(bottom=0.1, right=0.8, top=0.9, wspace=0.2,
hspace=0.5) # 调整子图位置
fig.tight_layout(pad=0.1, h_pad=0.5, w_pad=0.5,
rect=None) # 调整子图
ax.set_xlabel('xbla') # 设置 xlabel
ax.set_ylabel('ybla') # 设置 ylabel
ax.set_xlim(1, 2) # 设置 x limits
ax.set_ylim(3, 4) # 设置 y limits
ax.set_title('blabla') # 设置轴标题
ax.set(xlabel='bla') # 一次性设置多个参数
ax.legend(loc='upper center') # 激活图例
ax.grid(True, which='both') # 激活网格
bbox = ax.get_position() # 返回轴边界框
bbox.x0 + bbox.width # 边界框参数
绘制常规图
ax.plot(x,y, '-o', c='red', lw=2, label='bla') # 线图
ax.scatter(x,y, s=20, c=color) # 点图
ax.pcolormesh(xx, yy, zz, shading='gouraud') # fast colormesh
ax.colormesh(xx, yy, zz, norm=norm) # slower colormesh
ax.contour(xx, yy, zz, cmap='jet') # 彩线
ax.contourf(xx, yy, zz, vmin=2, vmax=4) # 颜色填充
n, bins, patch = ax.hist(x, 50) # 直方图
ax.imshow(matrix, origin='lower',
extent=(x1, x2, y1, y2)) # 展示图形
ax.specgram(y, FS=0.1, noverlap=128,
scale='linear') # 绘制频谱图
ax.text(x, y, string, fontsize=12, color='m') # 添加文字
Scipy (import scipy as sci)
插值
# 在索引位置插入数据：
from scipy.ndimage import map_coordinates
pts_new = map_coordinates(data, float_indices, order=3)
# 简单1维插值
from scipy.interpolate import interp1d
interpolator = interp1d(x, y, axis=2, fill_value=0., bounds_error=False)
y_new = interpolator(x_new)
积分
from scipy.integrate import quad # python中的定积分
value = quad(func, low_lim, up_lim) # 函数/方法
线性代数
from scipy import linalg
evals, evecs = linalg.eig(a) # 寻找特征值和特征向量
evals, evecs = linalg.eigh(a) # hermitian的求解函数
b = linalg.expm(a) # 矩阵指数
c = linalg.logm(a) # 矩阵对数
Pandas (import pandas as pd)
数据结构
s = pd.Series(np.random.rand(1000), index=range(1000)) # 序列
index = pd.date_range("13/06/2016", periods=1000) # 时间索引
df = pd.DataFrame(np.zeros((1000, 3)), index=index,
columns=["A", "B", "C"]) # DataFrame（数据框）
DataFrame
df = pd.read_csv("filename.csv") # 读和导入CSV文件到一个DataFrame
raw = df.values # 获取DataFrame对象原始数据
cols = df.columns # 获取列名的列表
df.dtype # 获取所有列的数据类型
df.head(5) # 获取头5行
df.describe() # 获取基本统计信息
df.index # 获取列范围索引
# 列切片
# (.loc[] 和 .ix[]都内含所选择的值)
df.col_name # 通过列名选择列值作为序列
df[['col_name']] # 通过列名选择列值作为DataFrame
df.loc[:, 'col_name'] # 通过列名选择列值作为序列
df.loc[:, ['col_name']] # 通过列名选择列值作为DataFrame
df.iloc[:, 0] # 通过列索引选择
df.iloc[:, [0]] # 通过列索引选择，但不作为DataFrame
df.ix[:, 'col_name'] # 用列名的混合方法
df.ix[:, 0] # 用列索引的混合方法
# 行切片
print(df[:2]) # 打印dataframe前两行
df.iloc[0:2, :] # 选择dataframe的头2行
df.loc[0:2,'col_name'] # 选择dataframe的头3行
df.loc[0:2, ['col_name1', 'col_name3', 'col_name6']] # 选择dataframe的头3行与根据列名选择3列
df.loc[0:2,0:2] # 选择头3行，头3列
# 同样，.loc[] 和 .ix[]都内含所选择的值
# Dicin
df[ df.col_name < 7 ] # 选择符合col_name < 7的所有行
df[ (df.col_name1 < 7) & (df.col_name2 == 0) ] # 用按位操作符结合多个逻辑条件
# 标准的Python布尔操作符不能在这里使用(and, or) cannot be used here.
# 确保将每个条件封装在括号中以使其工作。
df[df.recency < 7] = -100 # 切片赋值
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