Python 入门

Python 与 Java, C, C++ 并列为全球 4 大最流行语言. 从 C 到 C++,到 Java 再到 Python, 细节越来越少,

让开发者把更多的精力放在”做什么”, 而不是”怎么做”.

早就听说 Python 容易, 但没想到这么容易, 机器学习的分类器, 或是中文分词能在十行内搞定. 开始时几乎完全不用考虑具体的数据结构.

在熟悉了 Python 之后, 用它看程序逻辑就很清晰, 有点像伪代码, 让 LISP 爱好者们也如同找到了亲人.

以下是 Python 在 ubuntu 系统下的简单实例.

1. 第一个程序 Hello world

  1. 写入文件/tmp/a.py
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print('hello world')
  1. 运行
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$ python /tmp/a.py

2. 集成开发环境: Eclipse 支持 Python

Eclipse 在 Help 菜单中,选择 Install New Software
Add,输入 http://pydev.org/updates,按提示安装即可

3. 实例一: 机器学习 SVM 分类器

  1. 目标
    用 SVM 分类器训练数据, 然后实现分类

  2. 安装机器学习的相关库

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$ sudo apt-get install python-sklearn
  1. 代码
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from sklearn import svm

X = [[0, 0], [1, 1], [1, 0]] # training samples
y = [0, 1, 1] # training target
clf = svm.SVC() # class
clf.fit(X, y) # training the svc model
result = clf.predict([2, 2]) # predict the target of testing samples
print result # target
  1. 运行结果

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(将训练数据分类为 y=1)

4. 实例二: 绘图

  1. 目标
    绘制饼图

  2. 代码

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import matplotlib.pyplot as plt  
labels='frogs','hogs','dogs','logs'
sizes=15,20,45,10
colors='yellowgreen','gold','lightskyblue','lightcoral'
explode=0,0.1,0,0
plt.pie(sizes,explode=explode,labels=labels,colors=colors,autopct='%1.1f%%',shadow=True,startangle=50)
plt.axis('equal')
plt.show()
  1. 运行结果

[](https://img-

blog.csdn.net/20170228093054207?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQveGlleWFuMDgxMQ==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center)

5. 实例三: 中文分词

  1. 目标
    把一个中文句子分成单个词

  2. 安装分词库

下载安装包 jieba-0.38.zip

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$ unzip jieba-0.38.zip  
$ jieba-0.38
$ sudo python setup.py install
  1. 代码
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#! -*- coding:utf-8 -*-
import jieba
seg_list = jieba.cut("北京野生动物园轿车遭黑熊围堵")
print "Default Mode:", ' '.join(seg_list)
  1. 运行结果:

北京 野生 动物园 轿车 遭 黑熊 围堵

6. 参考

  1. Python 入门教材
    [http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html

](http://www.cnblogs.com/vamei/archive/2012/09/13/2682778.html)

  1. Python 绘图
    [http://blog.csdn.net/panda1234lee/article/details/52311593

](http://blog.csdn.net/panda1234lee/article/details/52311593)

  1. Python 在人工智能中的作用
    [http://mt.sohu.com/20160807/n462992458.shtml

](http://mt.sohu.com/20160807/n462992458.shtml)