math.sqrt()

调用math模块

浮点数类型转换float()

round()可以实现四舍五入，但不会改变原有值

增强型赋值运算符：赋值符与赋值符号=结合

0b或0B 二进制

0o或0O 八进制

0x或0X 十六进制

使用int类型转换

浮点数舍去小数

布尔值真为1，否为0

字符串符合整数类型可以直接转化，否则不行

自动转型

python3可以存储任意大小整数

数据类型

整型 

浮点型   小数、科学计数

布尔型 

字符串型

数字运算符：+ - * /浮点数除法 //整除 %模 **幂  

divmod()得到 

链式赋值：同一个对象赋值给多个变量

系列解包赋值：a,b,c=1,2,3  a,b=b,a实现变量交换

常量：python不支持常量，只能在程序逻辑上不做修改

消耗时间大小：

O(1)<O(logn)<O(n)<O(nlogn)<O(n^2)<O(n^3)<O(2^n)<O(n!)<O(n^n)

开发环境

IDE（intergrated development environment 集成开发环境）

数据结构与算法：

算法是一种独立的解决问题的方法和思想，语言并不重要，重要的是思想

算法的五大特性：

1.输入：算法具有0个或多个输入

2.输出：算法至少有1个或多个输出

3.有穷性：算法在有限的步骤之后就会自动结束而不会无限循环，并且每一个步骤可以在可接受的时间范围内

4.确定性：算法中的每一步都有确定性的含义，不会出现二义性

5.可行性：算法的每一步都是可行的，也就是说每一步都能够执行有限的次数完成

数组的形状

shape即可查看数组的各个维度长度（输出按三维二维依次降低，块、行、个）

reshape方法可以重新设置行列，是有返回值的，而不改变本身

有返回值才会输出

结合shape和reshape可以做到在不清楚维度长度的情况下降维

flatten可以将数组展开变成一维

数组的计算

numpy数组对数字进行+*-/计算，是对全部单元进行计算

nan>>not a number 0/0

inf>>infinite x/0

数组对数组进行计算：

不同维度的数组进行计算至少有一个维度的长度相同

广播会在缺失或者长度为1的维度上进行（不同维度的计算本质上是广播）

广播原则：如果两个数组的后缘维度，即从末尾开始算起的维度轴长相符，或者某一方的长度为1，即广播jian'r

一维数组只有0轴，二维有0、1轴，三维有0、1、2轴

reshape(0,1,2)，shape输出(2,1,0)

CSV逗号分隔值文件

numpy的读取文件方法

unpack参数实现行列转置

transpose,T,swapaxes(1,0)方法实现行列转置

当我们导入某个模块文件时， Python 解释器去哪里找这个文件呢？只有找到这个文 件才能读取、装载运行该模块文件。

它一般按照如下路径寻找模块文件（按照顺序寻找，找 到即停不继续往下寻找）：

1. 内置模块

2. 当前目录

3. 程序的主目录

4. pythonpath 目录（如果已经设置了 pythonpath 环境变量）
5. 标准链接库目录
6. 第三方库目录（site-packages 目录）
7. .pth 文件的内容（如果存在的话）

8. sys.path.append()临时添加的目

导入包操作和本质 上一节中的包结构，

我们需要导入 module_AA.py。

方式如下：

1. import a.aa.module_AA 在使用时，必须加完整名称来引用，比如：a.aa.module_AA.fun_AA()

2. from a.aa import module_AA 在使用时，直接可以使用模块名。 比如：module_AA.fun_AA()

3. from a.aa.module_AA import fun_AA 直接导入函数 在使用时，直接可以使用函数名。 比如：fun_AA(

模块：

递归算法：

shutil模块：

作为os模块的补充，主要用来文件的拷贝和压缩

walk()递归遍历所有文件和目录

os.walk()方法：

返回一个 3 个元素的元组，(dirpath, dirnames, filenames)

dirpath：要列出指定目录的路径

dirnames：目录下的所有文件夹

filenames：目录下的所有文件

round函数 可以做四舍五入操作 不过不会改变原有值，而是产生新的值

一个新的知识点：

三种进制的表示方法：

0b 或者 0B 二进制

0o 或者 0O 八进制

0x 或者 0X 十六进制

os:和os.path模块：

os.system 可以帮助我们直接调用系统的命令

使用pickle实现序列化和反序列化：

pickle.dump(obj,file) obj就是要被序列化的对象，file指的是存储的文件

pickle.load(file)     从file读取数据，反序列化成对象