python是一门很灵活的解释性语言，本人在阅读别人优秀代码时会遇到一些有意思的编程技巧，故写下来方便回顾。
本文将在这里长期更新。

总结python知识点：python interview

巩固Numpy知识：101 NumPy Exercises for Data Analysis

python内置函数

1. List Comprehensions

   一种简易的循环+创建list的方式，很常用。

2. zip

   可快速的将两个向量中的对应元素合并成一个tuple。

3. defaultdict

4. (n,)与(n,1)区别：(n,1)可方便的进行broadcast。

5. python使用分号

6. operator.itemgetter

   定义一个获取对象哪些维的函数

7. 字典的使用

   • item()

     • 返回一个列表对象

   • iteritems()

     • 返回一个迭代器

   • 如何将一个字典的value按照从小到大排列？

     • classCount = defaultdict(lambda: 0)
           for vote in classList:
               classCount[vote] += 1
           sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),\
                      key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
       

8. 函数属性实现全局变量

   • def fuc1():
         #通过一个 ".",使用了fuc2的变量
         b = fuc2.a 
         print b
     
     def fuc2():
         #这里需要注意的是，在fuc2函数内部使用a，同样要进行域确定，即
         #fuc2.a，才能访问
         fuc2.a = 0
         fuc1()
     
     fuc2()  #打印的结果是 0
     #访问fuc2的变量
     print fuc2.a #打印的结果还是 0
     
     #当在外面进行值变化时，fuc2的变量改变了，从而实现了全局变量的效果
     fuc2.a = 2
     fuc1() #全局变量的实现，现在输出的结果是 2
     

9. Python3中dict实现按key返回：

   • keys = list(mydict.keys())
     items = list(mydict.items())
     keys, values = tuple(zip(*items))
     

   • 参考：

     • python3中的items()
     • dict.keys()

10. @staticmethod 和@classmethod

@classmethod 为类方法，只在类中运行不在实例中运行，可以通过实例调用或者类调用，第一个参数为类名。

@staticmethod 为静态方法，只能用类名调用。

Numpy函数使用

1. np.argmax：找到数组的指定axis的最大值下标

2. np.random.randn：生成标准正态分布的随机数。

3. np.linalg.norm ：计算向量的二范数或者无穷范数等。

4. np.nan_to_num ：将NAN代替为0，无穷数代替为有限数。

5. np.linspace、np.arange()：创建等差数列

   np.logspace：创建等比数列

6. ​

matplotlib使用

1. 绘制标注

   • 所有的变量可以参考

   • 参考示例

   • import numpy as np
     import matplotlib.pyplot as plt
     
     fig = plt.figure()
     ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
     r = np.arange(0,1,0.001)
     theta = 2*2*np.pi*r
     line, = ax.plot(theta, r, color='#ee8d18', lw=3)
     
     ind = 800
     thisr, thistheta = r[ind], theta[ind]
     ax.plot([thistheta], [thisr], 'o')
     ax.annotate('a polar annotation',
                 xy=(thistheta, thisr),  # theta, radius
                 xytext=(0.05, 0.05),    # fraction, fraction
                 textcoords='figure fraction',
                 arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
                 horizontalalignment='left',
                 verticalalignment='bottom',
                 )
     plt.show()
     

2. plt.xticks(my_x_ticks)

   人为设置坐标轴

   x.set_xlim(0,100)

   人为设置坐标轴范围

3. ax.set_xscale('log', basex=2)

   指定坐标轴方式，可为任意阶指数，参考

4. ​