一、python的基本语法（包括包的导入)
二、序列类型的数据结构(重点考察列表及其基本方法)
1、前言
序列顾名思义就是数据按照顺序排列，这个顺序实际上就是数据在内存中的顺序排列。序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字即它的位置或索引。序列都可以进行的操作有索引、截取(切片)、加、乘、成员检查。除此之外,Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法如list中的Max（）方法等。Python内置序列类型最常见的是列表、元组、字典和集合。
2、list 内容简介
2.1 list简介
列表(list)是最常用的Python数据类型,列表的数据项可以不需要具有相同的类型。列表可以类比于其他语言的数组,但功能比数组强大的多。
创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。实例如下:
list1 = ['中国'，'美国'，'加拿大']
2.2 list常用函数
list列表的基本函数如表1 Python 列表的方法和内置函数所示：
表1 Python列表的方法和内置函数
| 方法 | 功能 |
| list. append(obj) | 在列表末尾添加新的对象 |
| list. count(obj) | 统计某个元素在列表中出现的次数 |
| list. extend(seq) | 在列表末尾一次性追加另一 个序列中的多个值(用新列表扩展原来的列表) |
| list. index(obj) | 从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置 |
| list. insert(index, obj) | 将对象插人列表 |
| list. pop(index) | 移除列表中的一个元素(默认最后一一个元素),并且返回该元素的值 |
| list. remove( obj) | 移除列表中某个值的第一个匹配项 |
| list, reverse( ) | 反转列表中元素顺序 |
| list. sort([func]) | 对原列表进行排序 |
| len(list) | 内置函数,列表元素个数 |
| max(list) | 内置函数，返回列表元素最大值 |
| min(list) | 内置函数,返回列表元素最小值 |
| list(seq) | 内置函数，将元组转换为列表 |
2.3 list常见操作
列表对+和*的操作符与字符串相似。+号用于组合列表，*号用于重复列表。Python列表的操作符如表2所示。
表2 Python列表的操作符
| Python表达式 | 描 述 | 结 果 |
| len([1, 2, 3，4]) | 长度 | 4 |
| [1,2, 3+4]+ [4, 5, 6] | 组合 | [1,2,3,4,4,5,6] |
| [‘Hi!’] * 4 | 重复 | [‘Hi!’, ‘Hil!’, ‘Hil!’, Hi!] |
| 1 in[1, 2, 3] | 元素是否存在于列表中 | True |
| for x in[1, 2, 3]: print(x, end=“”) | 迭代 | 1 2 3 |
2.4 list定义多维列表
多维列表可以看做是列表的在列表，即列表的嵌套，也可以理解为多维列表的每一个元素也是一个列表，如：二维列表的元素是一维列表，三维列表的元素是二维列表。
如定义一个二维列表：
list = [['1','2','3'][1,2,3]]
再如定义一个3行6列的二维列表，并打印出来：
rows = 3 cols = 6 matrix = [[0 for col in range(cols)] for row in range(rows)] for i in range(rows): for j in range(cols): matrix[i][j] = i*3+j print(matrix[i][j],end=',') print('\n')
结果如图：
三、索引切片（包括二维数组)
#导入numpy模块 import numpy as np #创建一维数组 a = np.arange(1,13) print(a) #对一维数组进行修改形状 （4，3） a = a.reshape(4,3) #形成二维数组 print(a) #索引的使用 #获取第三行 print(a[2]) #获取第二行第三列 print(a[1][2]) #切片的使用 [行进行切片,列进行切片] [start:stop:step,start:stop:step] #获取所有行所有列 print(a[:,:]) #获取所有行部分列 ，所有行第2列 print(a[:,1]) #获取所有行部分列 ，所有行第1、2列 print(a[:,0:2]) #获取部分行，所有列 ,获取奇数行所有列 print(a[::2,:]) #获取部分行，部分列，获取奇数行，第1、2列 print(a[::2,0:2]) #坐标获取 [行，列] #获取第2行第3列 print(a[1][2]) print(a[1,2]) #同时获取不同行不同列，获取2行3列，和3行1列 print(a[1,2],a[2][0]) print(np.array(a[1,2],a[2][0])) #使用坐标 print(a[(1,2),(2,0)]) #负索引的使用 print('最后一行') print(a[-1]) print('行倒序') print(a[::-1]) print(a[::-1,::-1])
四、字符串的方法与格式化
五、循环与条件分支的应用
1、if条件分支
1.1、单分支判断
if True: print('OK')
1.2、双分支判断
if False: print('OK') else: print('NO')
1.3、多条件多分支判断
n=10 if n==1: print(n) elif n==2: print(n) else: print(n) while循环 n=0 while n<3: n+=1 print(n)
2、for循环
for i in range(9): if i!=0: if i%2==0: print('%d是偶数'%(i))
3、循环控制语句
1、break
2、continue
4、复杂条件及处理
判断条件：变量、算术运算符、比较运算符、赋值运算符、逻辑运算符、位运算符、成员运算符、身份运算符。
4.1、成员运算符
对于具有集合概念的对象如数字序列、字符串、列表、元组、字典，可以通过成员运算符进行快速判断。
- in：如果在指定的序列中找到值，则返回True
- not in：如果在指定的序列中没有找到值，则返回True
if 2 in range(9): print('2在集合里')
4.2、身份运算符：判断两个标识符（对象名）是否引用自一个对象，即指向的内存地址是否相同。
- is：判断两个标识符是否引用自一个对象，是返回True
- is not：判断两个标识符是否引用自一个对象，不是返回True
i=t=1 print(i is t)
4.3、运算符优先级
从高到低： 指数（**） 按位翻转（～），数前的正号（+）、负号（-） 乘（*）、除（/）、取模（%）、取整（//） 加法（+）、减法（-） 右移（>>）、左移（<<） 位与运算符（&） 位异或（^）、位或（|） 比较运算符（==、!=、<、>、>=、<=） 赋值运算符（=、%=、/=、//=、-=、+=、*=、**=） 身份运算符（is、is not） 成员运算符（in、not in） 逻辑运算符（not、or、and）
六、ndarray的创建及其基本属性
1、创建ndarray
a = [1,2,3] b = np.array(a) c = np.array([[1,2],[3,4]]) d = np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex) # 指定数据类型 print(b , b.dtype) print(c , c.dtype) print(d , d.dtype)
1.1、创建数值都为1的ndarray
array_one = np.ones([3, 10], dtype=np.int) print(array_one)
1.2、创建数值都为0的ndarray
array_zero = np.zeros([4, 10], dtype=np.float) print(array_zero)
1.3、创建指定数值的ndarray
array_full = np.full((3, 10), 5) print(array_full)
2、Numpy查看数组属性
- .shape 为 (3,) 代表一维数组，有三个元素
- .shape 为 (2,6) 代表二维数组，2行，6列
a = [1,2,3] b = np.array(a) # 数组元素个数：3 print(b.size) # 数组形状:c print(b.shape) # 数组维度:1 print(b.ndim) # 数组元素类型:int32 print(b.dtype)
- .ndim表示数组的维数
