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language_learning/python/2019.10.10_python_example/python_example.py

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+# 第一部分：Python基本操作（循环，判断，函数，文件写入）
+print('\n第一部分：Python基本操作（循环，判断，函数，文件写入）\n')  # \n代表换行
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+for i in range(5):  # 循环（这里只举例for循环，还有其他循环）
+    print('我是循环产生的数：', i)  # Python中没有end，因此每个语句的缩进很重要
+    if i == 2:   # 判断
+        print('判断：我是第三个数 2')
+    else:
+        pass  # pass代表不执行任何语句，用于占位，可以之后再补充，不然空着会报错
+print()  # 输出空一行
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+def fun0(arg):  # 定义函数
+    print('我是函数中的内容，参数值为：', arg) 
+    return arg*2  # 返回值
+
+print('函数返回值：', fun0(5))  # 调用函数
+print()
+
+def main():  # “主函数”，其实也是一个普通的函数，也可以起其他名字
+    print('我是主函数中的内容。')
+    print()
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+if __name__ == '__main__':  # 如果直接运行本文件，那么执行以下内容。如果是import本文件，那么不执行。
+    main()
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+# 关于类class，这里不举例了。科学计算中主要还是面向过程，面向对象用的比较少。
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+# 文件写入
+# 第一种方式
+with open('test1.txt', 'w') as f1:   # 其中'w'为重新写入，改为'a'是补充内容
+    f1.write(str(100)+'\n这是第一种方式写入文件')  # str()为转换成字符串
+# 第二种方式
+f2 = open('test2.txt', 'w')  # 打开文件
+f2.write(str(200)+'\n这是第二种方式写入文件')  # 写入文件
+f2.close()  # 关闭文件
+print('已写入文件！')
+print()
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+#  第二部分：Numpy库中常用的语句
+print('\n\n\n第二部分：Numpy库中常用的语句\n') 
+import numpy as np
+
+print('零矩阵：\n', np.zeros((2, 3)))  # 注意np.zeros()里需要填元组，因此显示的是两个括号
+print('单位矩阵：\n', np.identity(3))    # 3行3列的单位矩阵,或者可以用np.eye()
+print('把一维数组按对角矩阵排列：\n', np.diag([1, 3, 5]))
+print()
+
+print('指定步长的等差数列：\n', np.arange(1, 5, .5))  # 区间是左闭右开[1, 5)，步长为0.5
+print('指定个数的等差数列：\n', np.linspace(-2, 2, 5))  # 区间是左闭右闭[-2, 2], 数量是5
+print()
+
+print('随机数：\n', np.random.uniform(-2, 2))  # 随机浮点数
+print('随机整数：\n', np.random.randint(-10, 10))  # 区间是左闭右开[-10, 10)
+print()
+
+# 随机数除了使用numpy库，也使用random生成
+import random
+print('使用random库的随机数：\n', random.uniform(-2,2)) # 随机浮点数
+print('使用random库的随机整数：\n', random.randint(-10, 10))  # 区间是左闭右闭[-10, 10]
+print()
+
+print('数组从小到大排列：\n', np.sort([1, 7, 0, 3]))
+print('数组从小到大排列对应的索引：\n', np.argsort([1, 7, 0, 3]))  # 注意Python中下标是从0开始的
+print()
+
+matrix0 = np.array([[1, 2+9j, 3], [2, 5, 7]])  # numpy数组
+print('矩阵0：\n', matrix0)
+print('矩阵的维度：\n', matrix0.shape)  # 查看矩阵的维度
+print('矩阵的行数：\n', matrix0.shape[0])  # 查看矩阵的行数
+print('矩阵的列数：\n', matrix0.shape[1])  # 查看矩阵的列数
+print('矩阵转置：\n', matrix0.transpose())  # 矩阵转置
+print('矩阵转置共轭：\n', matrix0.transpose().conj())  # 矩阵转置共轭
+print()
+
+matrix1 = np.array([[3, 5], [2, 7]])
+eigenvalue, eigenvector = np.linalg.eig(matrix1)  # 求本征值，本征向量
+print('矩阵1：\n', matrix1)
+print('本征值：\n', eigenvalue)
+print('本征向量：\n', eigenvector) # 列向量为本征向量
+print('逆矩阵：\n', np.linalg.inv(matrix1))  # 求逆
+print('计算行列式：\n', np.linalg.det(matrix1))  # 行列式
+print()
+
+matrix2 = np.array([[1, 2], [3, 4]])
+print('矩阵2：\n', matrix2)
+print('矩阵1和矩阵2相乘：\n', np.matmul(matrix1, matrix2))  # 矩阵乘积，或者可以用np.dot()
+print()
+
+a = np.array([1, 2])
+print('numpy数组a=', a)
+b = np.array([3, 4])
+print('numpy数组b=', b)
+c = np.append(a, b, axis=0)  # 增加元素
+print('numpy数组增加元素：\n', c)  
+d = np.append([a], [b], axis=0) # 增加行（列数要相同），或者用np.row_stack(([a], [b]))
+print('numpy数组增加行：\n', d) 
+e = np.append([a], [b], axis=1) # 增加列（行数要相同），或者用np.column_stack(([a], [b]))
+print('numpy数组增加列：\n', e)  
+print('重新观察：a=', a)
+print('重新观察：b=', b)
+print()
+
+
+# 如果不是numpy数组，原python数组可以直接用以下方法增加元素
+c = [100, 200]
+print('python数组c=', c)
+c.append(300)
+print('增加元素后，c=', c)
+print()