字符串驻留机制

字符串比较

==

！=

is

成员操作符

in 

not in

split（）分割   join（）合并

a.split()把空格作为分隔符

a.split('be')把be最为分隔符

join()

a=['sxt','sxt100','sxt200']列表

'*'.join(a)

'sxt*sxt100*sxt200'

涉及到性能时一般用join（不生成新的对象）

append加元素

字符串切片slice操作

截取字符串

[:]提取整个字符串

[start:]从start-1开始直到最后

[:end]从头又开始直到end-1

包含开头不包含结尾

[start:end:step]

其他操作：

step=-1，从后往前反向提取

str()实现数字转型字符串

使用[]提取字符

replace实现字符串的替换

a=a.replace('c','gao')把c变成gao

转义字符

\续行符

\\反斜杠

\'单引号

\"双引号

\b退格

\n换行

\t横向制表符

\r回车

字符串的拼接

+

b=‘sxt''gaoqi’

形成新的对象

从控制台读取字符串

nyname=input‘请输入你的名字：’

请输入你的名字：

python的字符串是不可变的

字符串的编码：Unicode

ord（）字符转换为数字

chr（）数字转换为字符

多行 三个单引号

空格 

len（）查字符串chang'du

dim、keepdim

当我们指定维度之后返回的最大值和最小值，会自动消减一个维度，如果对一个二维数组取最大值之后，还想保持它的维度是两个，那么我们可以设置keepdim=True

统计属性

常见的统计属性：
norm——范数

注意：norm不等于normalize（正则化）

vector norm 不等同于 matrix norm

（1）第一范数

（2）第二范数

mean——均值

sum——求和

max——最大值

min——最小值

argmin——最小值的位置

argmax——最大值的位置

kthvalue——第几个的数值和位置

topk——top几的位置和数值

二维以上的tensor matul

matmu完成二维以上的矩阵相乘运算，但事实上，我们实际运算的也是最后两个维度的数值

近似值

floor（）取小

ceil（）取大

round（）四舍五入

trunc（）取整数

frac（）取小数

裁剪——clamp

打印参数w的梯度：w.grad.norm(2)

torch里面的clamp类似于numpy里面的climp把数值范围进行裁剪 

数学运算

（1）加减乘除

（2）矩阵相乘 matmul 是按照矩阵的方式相乘

·Torch.mm（只适用于二维矩阵，不建议使用）

·Torch.matmul

·@

一个案例

stack和cat的区别

cat在指定维度上可以值不同，但是stack在指定维度上的值必须相同

拼接和拆分

cat

从最小维度开始匹配，我们默认越高维度越相似，而小维度上各有各的不同

[32, 32]给每行每列加一个base基底；

[3, 1, 1]相等于是给每个通道都加个值；

[1, 1, 1, 1]像素点增加了一个值

why broadcasting

（1）本身有现实意义；

（2）可以节省内存消耗

什么情况下需要将broadcasting？

match from last dim!

·如果当前的dim=1，扩展相同的维度

·如果其他地方没有维度，可以添加这一个模块，然后扩展成相同维度

·否则，则不能进行传播

broadingcasting

（1）expand

（2）without copying data

key idea

同一运算符

is

is not

==   调用 __eq__()方法

整数缓存问题

布尔值

比较运算符

==

！=

>

<

逻辑运算符

or

and

not

短路现象

同一运算符

计算距离：

import math

distance=math.sqrt((x1-x4)**2+(y1-y4)**2)

turtle.write(distance)

时间表示

1970 unix时间点（起始点）

import time

time.time（）

秒.微秒

float()

科学计数法

round（3.54）=4四舍五入

增强型赋值运算符