Python计算流函数 python函数

python中eval()函数的作用是什么?

eval() 函数用来执行一个字符串表达式，并返回表达式的值。

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eval函数功能：将字符串str当成有效的表达式来求值并返回计算结果。eval函数可以实现list、dict、tuple与str之间的转化。

eval() 使用时用到的参数：expression -- 表达式。globals -- 变量作用域，全局命名空间，如果被提供，则必须是一个字典对象。locals -- 变量作用域，局部命名空间，如果被提供，可以是任何映射对象。

python中如何将对象输出到标准输出流：

print函数是你学Python接触到的第一个函数，它将对象输出到标准输出流，可将任意多个对象打印出来，函数的具体定义：objects 是可变参数，所以你可以同时将任意多个对象打印出来。默认使用空格分隔每个对象，通过指定sep参数可以使用逗号分隔。

对象默认输出的是标准输出流，你也可以将内容保存到文件中。

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

软件测试中，python 中 open与with open 的区别？

open函数

1.open函数： file=open(filename, encoding='utf-8')，open()函数是Python内置的用于对文件的读写操作，返回的是文件的流对象（而不是文件本身，所以使用的方法都是流对象的方法）。使用这个函数时可以指定encoding参数（Python2.7中不支持），因为Python代码在不同的平台环境中使用的默认编码方式不同，有可能会发生编译出错的问题。

2. filename参数：在open中的文件名参数filename中，包含的路径表示虽然可以根据不同的环境使用斜杠和反斜杠，但在Python中表路径时，斜杠都是正确的。

3. 文件操作对象file：流对象file，即open的默认模式下的返回值。使用for循环对对象file进行迭代时，每次迭代都会自动分离出一行（效果相当于对readlines结果的for循环遍历）：

with创建临时运行环境

作用：with用于创建一个临时的运行环境，运行环境中的代码执行完后自动安全退出环境。

文件操作：使用open进行文件操作使建议使用with创建运行环境，可以不用close()方法关闭文件，无论在文件使用中遇到什么问题都能安全的退出，即使发生错误，退出运行时环境时也能安全退出文件并给出报错信息。

with open(’/path/to/file’, ‘r’) as f:

print(f.read())

这和前面的try … finally是一样的，但是代码更佳简洁，并且不必调用f.close()方法。

如果想了解跟多相关的执行可以来传智播客软件测试学习

太全了！Python3常用内置函数总结

数学相关

abs(a) : 求取绝对值。abs(-1)

max(list) : 求取list最大值。max([1,2,3])

min(list) : 求取list最小值。min([1,2,3])

sum(list) : 求取list元素的和。 sum([1,2,3]) 6

sorted(list) : 排序，返回排序后的list。

len(list) : list长度,len([1,2,3])

divmod(a,b): 获取商和余数。 divmod(5,2) (2,1)

pow(a,b) : 获取乘方数。pow(2,3) 8

round(a,b) : 获取指定位数的小数。a代表浮点数，b代表要保留的位数。round(3.1415926,2) 3.14

range(a[,b]) : 生成一个a到b的数组,左闭右开。range(1,10) [1,2,3,4,5,6,7,8,9]

类型转换

int(str) : 转换为int型。int('1') 1

float(int/str) : 将int型或字符型转换为浮点型。float('1') 1.0

str(int) : 转换为字符型。str(1) '1'

bool(int) : 转换为布尔类型。 str(0) False str(None) False

bytes(str,code) : 接收一个字符串，与所要编码的格式，返回一个字节流类型。bytes('abc', 'utf-8') b'abc' bytes(u'爬虫', 'utf-8') b'xe7x88xacxe8x99xab'

list(iterable) : 转换为list。 list((1,2,3)) [1,2,3]

iter(iterable)： 返回一个可迭代的对象。 iter([1,2,3]) list_iterator object at 0x0000000003813B00

dict(iterable) : 转换为dict。 dict([('a', 1), ('b', 2), ('c', 3)]) {'a':1, 'b':2, 'c':3}

enumerate(iterable) : 返回一个枚举对象。

tuple(iterable) : 转换为tuple。 tuple([1,2,3]) (1,2,3)

set(iterable) : 转换为set。 set([1,4,2,4,3,5]) {1,2,3,4,5} set({1:'a',2:'b',3:'c'}) {1,2,3}

hex(int) : 转换为16进制。hex(1024) '0x400'

oct(int) : 转换为8进制。 oct(1024) '0o2000'

bin(int) : 转换为2进制。 bin(1024) '0b10000000000'

chr(int) : 转换数字为相应ASCI码字符。 chr(65) 'A'

ord(str) : 转换ASCI字符为相应的数字。 ord('A') 65

相关操作

eval****() : 执行一个表达式，或字符串作为运算。 eval('1+1') 2

exec() : 执行python语句。 exec('print("Python")') Python

filter(func, iterable) : 通过判断函数fun，筛选符合条件的元素。 filter(lambda x: x3, [1,2,3,4,5,6]) filter object at 0x0000000003813828

map(func, *iterable) : 将func用于每个iterable对象。 map(lambda a,b: a+b, [1,2,3,4], [5,6,7]) [6,8,10]

zip(*iterable) : 将iterable分组合并。返回一个zip对象。 list(zip([1,2,3],[4,5,6])) [(1, 4), (2, 5), (3, 6)]

type()：返回一个对象的类型。

id()： 返回一个对象的唯一标识值。

hash(object)：返回一个对象的hash值，具有相同值的object具有相同的hash值。 hash('python') 7070808359261009780

help()：调用系统内置的帮助系统。

isinstance()：判断一个对象是否为该类的一个实例。

issubclass()：判断一个类是否为另一个类的子类。

globals() : 返回当前全局变量的字典。

next(iterator[, default]) : 接收一个迭代器，返回迭代器中的数值，如果设置了default，则当迭代器中的元素遍历后，输出default内容。

reversed(sequence) ： 生成一个反转序列的迭代器。 reversed('abc') ['c','b','a']

python惰性求值有哪些函数

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惰性计算的序列

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Python 的惰性求值与惰性序列 翻译

2018-07-23 14:57:48

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惰性求值

在编程语言理论中，惰性求值（英语：Lazy Evaluation），又译为惰性计算、懒惰求值，也称为传需求调用（call-by-need），是一个计算机编程中的一个概念，它的目的是要最小化计算机要做的工作。它有两个相关而又有区别的含意，可以表示为“延迟求值”和“最小化求值”。

避免不必要的计算，带来性能的提升（最小化求值）。

对于Python中的条件表达式 if x and y,在x为false的情况下y表达式的值将不再计算。而对于if x or y，当x的值为true的时候将直接返回，不再计算y的值。因此编程中可以利用该特性，在 and逻辑中，将小概率发生的条件放在前面或者在or逻辑中，将大概率发生的时间放在前面，有助于性能的提升。

2. 节省空间，使得无线循环的数据结构成为可能（延迟求值）。

延迟求值特别用于函数式编程语言中。在使用延迟求值的时候，表达式不在它被绑定到变量之后就立即求值，而是在该值被取用的时候求值。延迟求值的一个好处是能够建立可计算的无限列表而没有妨碍计算的无限循环或大小问题。例如，可以建立生成无限斐波那契数列表的函数（经常叫做“流”）。第n个斐波那契数的计算仅是从这个无限列表上提取出这个元素，它只要求计算这个列表的前n个成员。

惰性序列

Python的惰性序列多数指 iterator，其特点正如同上文所述，具有惰性计算特点的序列称为惰性序列。

Python的iterator是一个惰性序列，意思是表达式和变量绑定后不会立即进行求值，而是当你用到其中某些元素的时候才去求某元素对的值。 惰性是指，你不主动去遍历它，就不会计算其中元素的值。

一句话理解：

迭代器的一个优点就是它不要求你事先准备好整个迭代过程中所有的元素。

迭代器仅仅在迭代至某个元素时才计算该元素，而在这之前或之后，元素可以不存在或者被销毁。

这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合，比如几个G的文件，或是斐波那契数列等等。