Osnove pythona

Python je interpretiran splošno-namenski jezik  s katerim kahko delamo zahtevne obdelave podatkov.

1. Prva funkcija

[leon@prelog ~]$ python

Python 2.4.3 (#1, Sep  3 2009, 15:37:37)

[GCC 4.1.2 20080704 (Red Hat 4.1.2-46)] on linux2

Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

>>> def square(x):

...     """ Računa kvadrat """

...     return x*x

...

>>> print square(3)

9

>>> square(4.3+3j) # kompleksno število

(9.4899999999999984+25.799999999999997j)

>>> help(square)                                   

Izpiše

Help on function square in module __main__:



square(x)

    Računa kvadrat

(END)     # pritisni q             

2. Osnove jezika

2.1 Predstavitev osnovnih tipov

>>> 2+2

4

>>> # Komentar

... 2+3.5

5.5

>>> 3/4

0

>>> (1+2j) # seznam

(1+2j)

>>> _/(1-2j)

(-0.59999999999999998+0.80000000000000004j)

s spremenljivkami

>>> mis=5

>>> macka=7

>>> mis/macka

0

z nizi znakov

>>> print "Predstavitev" + " Pythona " + 's primeri'

Predstavitev Pythona s primeri

Operacije na znakovnih nizih so lahko enostavne ali pa tudi ne

>>> zival = "Žirafa"

>>> zival[3]

'r'

>>> zival[3]='w'

Traceback (most recent call last):

  File "", line 1, in ?

TypeError: object does not support item assignment

>>> wzival=zival[:3]+'c'+zival[4:]

>>> wzival

'\xc5\xbdicafa'

>>> #tezave zaradi unicode

...

Operacije s seznami:

>>>

>>> stala=["tele", "krava", "pujski"]

>>> len(stala)

3

>>> stala.append("gosi")

>>> stala

['tele', 'krava', 'pujski', 'gosi']

>>> stala[1]="osel"

>>> stala

['tele', 'osel', 'pujski', 'gosi']

2.2 Osnove nadzora poteka

if/then:

>>> def max3(a,b,c):

...     """ Vrne največje izmed števil a,b,c

...     """

...     if a <= b :

...             if b <= c :

...                     return c

...             else:

...                     return b

...     else:

...             if a <= c:

...                     return c

...             else:

...                     return a

...

>>> print(max3(3,4,5))

5

>>> print(max3(5.2, 4.1, 6.2))

6.2

>>> print (max3(6.1, 5.1, 4.1))

6.1

while:

>>> def triplusena(n):

...     """ Problem 3n+1

...     """

...     while n != 1:

...             print n

...             if (n % 2) != 0 :

...                     n=3*n+1

...             else:

...                     n = n/2

...     print n

...

>>> triplusena(25)

25

76

38

19

58

29

88

44

22

11

34

17

52

26

13

40

20

10

5

16

8

4

2

1

for:

>>> def reverse(s):

...     for i in range(1, len(s)+1):

...             print s[len(s)-i],

...

>>> reverse("abcdef")

f e d c b a

3. Definiranje funkcij

3.1 Privzeti argumenti

>>> def moj_mucek(ime="muca", st_nog=4, barva="bela"):

...     print("Moj ljubljenček je %s %s barve in ima %d nog"%(ime, barva, st_nog))

...

>>> moj_mucek()

Moj ljubljenček je muca bela barve in ima 4 nog

>>> moj_mucek(barva="črna")

Moj ljubljenček je muca črna barve in ima 4 nog

>>> moj_mucek("stonoga", 100, "zelene")

Moj ljubljenček je stonoga zelene barve in ima 100 nog

3.2 Spremenjljivo število argumentov

>>> def nakupovalni_seznam(dan, *seznam):

...     print dan, "Ne pozabi kupiti"

...     print(seznam)

...     for i in seznam:

...             print ('-', i)

...

>>> print nakupovalni_seznam("ponedeljek")

ponedeljek Ne pozabi kupiti

()

None

>>> print nakupovalni_seznam("ponedeljek", "ravioli", "omaka")

ponedeljek Ne pozabi kupiti

('ravioli', 'omaka')

('-', 'ravioli')

('-', 'omaka')

None

>>> print nakupovalni_seznam("ponedeljek", "ravioli", "omaka", "prašek", "milo")

ponedeljek Ne pozabi kupiti

('ravioli', 'omaka', 'pra\xc5\xa1ek', 'milo')

('-', 'ravioli')

('-', 'omaka')

('-', 'pra\xc5\xa1ek')

('-', 'milo')

None

4 Seznami

4.1 Funkcije za uporabo seznamov

>>> zivali=["muca", "ovca", "krava"]

>>> zivali.sort()

>>> zivali

['krava', 'muca', 'ovca']

>>> ptice=['orel', 'jastreb', "sokol"]

>>> zivali.extend(ptice)

>>> zivali

['krava', 'muca', 'ovca', 'orel', 'jastreb', 'sokol']

>>> zivali.remove("orel")

>>> zivali

['krava', 'muca', 'ovca', 'jastreb', 'sokol']

4.2 Iteracije na seznamih

 Napišemo datoteko capitalize.py

#  coding=UTF-8

def capitalize(m):

        """lepo izpiše besedilo z veliko prvo črko in prešteje št. znakov"""

        return m.title()+ ' ('+str(len(m))+')'



if __name__ == "__main__":

        l=["usnje", "svila", "žamet"]

        # iteriranje

        for i in l:

                print(capitalize(i))



        #ne iteriraj, map!

        print(map(capitalize, l))

else:

        Pass

in jo poženemo z

[leon@prelog py]$ python capitalize.py

Usnje (5)

Svila (5)

žAmet (6)

['Usnje (5)', 'Svila (5)', '\xc5\xbeAmet (6)']

5. Razno

5.1 Delo z datotekami

Ustvarimo datoteko isci.py

# coding=UTF-8

def isci(ime, iskani_niz, velikost):

        """ Išče niz v podani datoteki.

        Če je velikost n, dela neodvisno od velikosti črk

        """

        if velikost=='n':

                iskani_niz=iskani_niz.lower()



        # odpremo datoteko

        f = open(ime, 'r')

        for vrsta in f:

                if velikost == 'n':

                        l1=vrsta.lower()

                else:

                        l1=line

                if l1.count(iskani_niz) > 0:

                        print vrsta,



isci("/etc/passwd", "root", "n")

Rezultat:

5.2 Modul pickle

Se uporablja za delo z binarnimi datotekami.

>>> import pickle

>>> l=["gorski", "zdenka", "edamer"]

>>> f=open("/tmp/siri", "w")

>>> pickle.dump(l, f)

>>> f.close()

>>>

>>> # Ponovno odpri datoteko

...

>>> f=open("/tmp/siri", "r")

>>> l1=pickle.load(f)

>>> f.close()

>>> print l1

['gorski', 'zdenka', 'edamer']

6. Moduli

6.1 Prostori imen (namespaces)

>>> def jakost(x, n):

...     i = 1

...     res = x

...     while i < n:

...             res = res*x

...             i = i+1

...     return res

...

>>> print str(jakost(3,4))

81

Numpy

 Priročnik za uporabo v znanstvene namene je mogoče dobiti na spletni strani http://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/.

Podrobnejši vodič za numpy se lahko prebere na  http://www.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial

Z numpy se lahko v pythonu uporablja numerično programiranje z matrikami in ostalimi numeričnimi funkcijami

• ndarray - večdimenzijske tabele
• ufunc - univerzalne funkcije za ndarray

Poleg tega je možen še dotop do

• fft - fas fourier
• random -naključna števila
• linalg -linearna algebra (lapack, ATLAS, MKL + BLAS)
• distutils - distribucija Python paketoc
• f2py - fortetran wrappee

numpy ndarray

• shape - Večdimenzijski dostop
• dtype - tipi dvojne ločljivosti

Kreiranje matrik:

• zeros(shape[,dype, order]) - vrne matriko ničel
• ones(shape)
• empty(shape)
• something_like) - Vrne matriko kot je a napolnjeno z ni
• array(object) - vrne matriko iz seznama
• loadtxr(fname,..) prebere datoteko v matriko
• fromstring(string,...) vrne matriko iz niza znakov

 Numerični obsegi

• linspace(start, stop, ..) vrne matriko enakomerno napolnjeno s števili
• arrange([start]m stop, [,step, dtype]) kot linspace vendat z definicijo koraka namesto števila točk
• logspace(start, stop, ...) vrne matriko števil razporejeno enakomerno v logaritmičnem prostoru
• meshgrid(x,y)

Matrike:

• mat(data) - Interpretira vhod kot matriko
• diag(v) izloči diagonalno matrikoo
• ...

>>> import numpy as np

>>> a = np.zeros(5)

>>> print(a)

[ 0.  0.  0.  0.  0.]

>>> 

>>> 

>>> b= np.zeros((2,5), dtype=int)

>>> print(b)

[[0 0 0 0 0]

 [0 0 0 0 0]]

>>> c=np.ones_like(b)

Iz obstoječih podatkov in obsegov

>>> l=[1,2,3,4]

>>> a=np.array(l)

>>> a=np.linspace(0.0, 1.0, 10)

>>> a, dx = np.linspace(0.0, 1.0, 10, endpoint=False, retstep=True)

>>> print dx

0.1

Kreiranje matrik

>>> m = np.diag(np.arange(6))

>>> print(m)

[[0 0 0 0 0 0]

 [0 1 0 0 0 0]

 [0 0 2 0 0 0]

 [0 0 0 3 0 0]

 [0 0 0 0 4 0]

 [0 0 0 0 0 5]]

>>> 

>>> m=np.tri(6, k=-2)

>>> print(m)

[[ 0.  0.  0.  0.  0.  0.]

 [ 0.  0.  0.  0.  0.  0.]

 [ 1.  0.  0.  0.  0.  0.]

 [ 1.  1.  0.  0.  0.  0.]

 [ 1.  1.  1.  0.  0.  0.]

 [ 1.  1.  1.  1.  0.  0.]]

>>> 

Manupulacija z oblikami matrik

>>> a=np.arange(10)

>>> b=a.reshape((2,5))

>>> b

array([[0, 1, 2, 3, 4],

       [5, 6, 7, 8, 9]])

>>> print(b)

[[0 1 2 3 4]

 [5 6 7 8 9]]

>>> print(a)

[0 1 2 3 4 5 6 7 8 9]

>>> b.resize((5,2))

>>> c=b.transpose()

b je samo pogled na a in se zato hkrati spreminja!

Indeksiranje

• x[start, stop]
• če sta start ins top negativna so interpretirane kot da so od začetka ali konca
• če start ni podan je nič
• če stop ni podan je privzeto n
•  

>>> b[0,0] = 0

>>> x=np.arange(19)

>>> print(x)

[ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]

>>> print(x[1:7:2])

[1 3 5]

>>> print(x[-2:10])

[]

>>> print(x[-3:3: -1])

[16 15 14 13 12 11 10  9  8  7  6  5  4]

>>> print(x[5:])

[ 5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18]

# napredno indeksiranje

Globalne operacije z matrikami

• min(axis)
• ...

Univerzalne funkcije z ufunc

• sin, cos,root
• trapz . Integrira po dani
• gradient . gradient v matriki
• diff - razlika

Ostalo

• Linearna algebra
• fft - Fast Fourier Transform
• Sortiranje
• polinomi
• finančne funkcije

Povzetek

• Nupmy je velika knjižnica
• primerljivo z MATLAB
• Uporabo se lahko priuči z delom na projektu

Vaje v numpy

Kreiranje matrik:

Alociraj matriko, ki bo podala naslednjo oblike:

Vaja 1

[100 101 102 103 104 105 106 107 108]

>>> a=np.arange(100,109)

>>> print a

 Vaja 2

[-2.  -1.8 -1.6 -1.4 -1.2 -1.  -0.8 -0.6 -0.4 -0.2 -0.   0.2  0.4  0.6  0.8

  1.   1.2  1.4  1.6  1.8]

>>> np.set_printoptions(precision=1, suppress=True)

>>> print np.linspace(-2, 1.8, 20)

Vaja 3

[ 0.001       0.00129155  0.0016681   0.00215443  0.00278256  0.00359381

  0.00464159  0.00599484  0.00774264  0.01      ]

>>> np.set_printoptions(precision=8, suppress=True)

>>> print np.logspace(-3, -2, 10)

Vaja 4

[[ 0.  1.  1.  1.  1.]

 [ 0.  0.  1.  1.  1.]

 [ 0.  0.  0.  1.  1.]

 [ 0.  0.  0.  0.  1.]

 [ 0.  0.  0.  0.  0.]]

>>> print numpy.transpose(numpy.tri(5,5,-1))

Matplotlib

Knjižnica za izdelavo grafov