第一天的主要内容
* Python的背景
* 安装pythton
* Python基础知识
* 控制结构
* 功能
* 读/写文件
* 实验部分
```python
```
> ## 为什么使用Python （ Why Python?）
* Python是开源的，这意味着它是免费的。
* Python是一种胶水语言：
- Python使你的编码更加轻松
- Python平均来讲，比一些语言计算更快，比如Matlab
* Python有一个很大的程序员社区。 它带来了与大量的标准库和扩展包。
* Python广泛应用于各种行业（Google，NASA，对冲基金，银行等）。
```python
```
## 使用Python 2或3？
* Python 3不能向后兼容Python 2，这意味着Python 2中的某些软件包或库无法在Python 3中使用。
* 然而，许多机构仍在使用Python 2，因为仍然有几个软件包与Python 3不兼容。
* Python 2.x是历史遗留物，而现在，Python 3.x是该语言的未来。 2010年年中，2.7版本的2.7版本将不会再出现新的主要版本。
* 我们会遇到一些差异，但不会太多。
* 检查https://wiki.python.org/moin/Python2 或Python3或其他在线资源获取更多信息
'''python
'''
python工具：
简单工具（初学者）：IDLE
专业者：pycharm
```python
```
## Python环境 （Python environment）
* 安装Python科学堆栈的推荐方法是使用Continuum Analytics Anaconda。
* Anaconda是一个免费的软件包管理器，环境管理器，以及开源软件包的集合。
* Anaconda包括核心Python解释器和标准库。
* https://www.continuum.io/downloads
```python
```
## Anaconda中包括的库（Libararies）
* NumPy（http://numpy.scipy.org ）：该库用于处理（大）数组。
* SciPy（http://www.scipy.org ）：该库包含许多有用的科学功能。
* Matplotlib（http://matplotlib.sourceforge.net ）：该库用于绘图。
* Pandas（http://pandas.sourceforge.net ）：该库有效并快速分析大数据集; 尤其针对金融时间序列。
* IPython（http://wprw.ipython.org ）：shell、或基于浏览器：开发环境。
* Spyder（http://pythonhosted.org/spyder/ ）：IDE交互式开发环境
```python
```
## 管理你的Anaconda
* 在你的终端或cmd，输入
conda list
* 您可以看到已安装的软件包列表
* 更多的管理方法可以在这里找到： http://conda.pydata.org/docs/using/pkgs.html
'''单独安装模块：
'''
pip3 install 模块名称
conda install 模块名称
终端：python xx.py文件名字
查看版本号：python -V
```python
```
## 你可以在本课程中学到什么？
* 本课程是为初学者设计的。 它不需要任何以前的任何编程语言的知识。
* Python编程的基础知识。
* 使用Numpy，Scipy和Sympy进行数学计算。
* 使用Matplotlib库绘制图形。
* 与Pandas分析实际数据和时间序列。
* 学习如何使用它作为工具。
```python
```
## 今天的安排
* 早上：Python编程基础介绍。 在上午的会议中，您将需要做一些练习。 只是一些热身水平的问题，他们会给你一个关于Python编程的想法。
* 下午：半小时内完成介绍部分。 那么我们会有三个大问题要解决。 他们将是今天的一个很好的总结：讲座。 你将有一个小时独立工作。 然后，我将在过去半小时内提供分析和解决方案。
```python
```
## 练习1
* 安装Anaconda并更新它以便拥有 所有包的最新版本。 我们将使用Python 3.6（而不是以前的Python 2.7版本）。
* 通过键入以下命令启动Spyder并计算76：
x = 7 ** 6 打印（x）
* 启动IPython Notebook并计算7的6次方
```python
```
## 缩进（Indentation）
* 在某些语句之后，会加一个缩进; 缩进减少，则表示当前块结束。
* 例如
x = 7 ** 6
print（x）#witt. fron't inden-tation
* 这段代码在Python中是错误的，虽然它在C ++，Matlab和许多其他代码或应用程序中是可以接受的。
```python
```
## 编程中的一些好习惯（Some good habit in programming）
* 在需要缩进和换行的地方使用这个功能；不要把你的脚本弄乱了。
* 不要使用没有意义的变量；要用可以被描述的变量。
* 写注释。 帮助别人和自己在以后理解你现在所写的代码内容。
* 不要同时开始学习多种编程语言。
```python
```
## 关于Python的基础知识（Basic knowlegde on Python）
```python
```
## 常用的数字数据类型（Common used numeric data types）
|Name| Notation| Declaration e.g.
|:--------|--------------:|:------------:|
|Integers| int| a = 10|
|Floating| float| b = 3.14|
|Complex| complex| c = 1 + 2j|
|String| str| d = 'Python'|
* 备注：
- 在Python 2.7中，int与另一个int运算将导致int结果。 但是，一个浮点运算与int会导致浮点数。
- 在Python 3.x中，int与另一个int运算将导致浮点数。
```python
```
## 算数运算符（Arithmetic operators）
|Name|Notation|Examples|
|----|:--------:|:--------:|
|Addition|+| a + b |
|Subtraction|-|c - b|
|Multiplication|*|x*y|
|Division|/|x/z|
|Modulus|%|x%a|
|Exponent|**|a**x|
```python
```
## 练习2（Exercise 2）
* 猜下面代码的结果。执行他们，看答案。
* Try to guess the results of the following code. Implement them and check your answers.
- a = 10 # int
- b = 3.14 # fLoat
- c = 3 #int
- d = a ** 2 # square of a
- print (type (d)) # return the type of d
- print (type (d/l0)) # return the type of d/l0
- print (type (a/b)) # return the type of a/b
- print (type (a/c)) # return the type of a/c
- print (type (b*d)) # return the type of b*d
```python
```
## 浮点数的精度（Precision of float）
* 尝试在您的控制台中键入0.1 + 0.2。 你会发现这个值是
- 0.30000000000000004
* 这是二进制浮点的本质。 您可以在支持硬件浮点运算的所有语言中看到同样的东西。
* 可以使用“round（）”功能控制显示精度，但也有上述情况，这意味着round(9.995,2)返回9.99而不是10，因为9.995的存储稍小于9.995。
* decimal Library将给出精确的存储值，请参见以下示例。
```python
```
## 例子（Example）
```python
import decimal
# import the libray "decimal"
# display 2 decimal precision
print (round (3*1415 , 2)) # result 3. 14
print (round (9 .995 , 2)) # result 9. 99
#call function "Decimal " from lib "decimal"
print (decimal.Decimal (9.995))
The last "print" returns
9.9949999999999992184029906638897955417633056640625,
which is exactly how 9.995 is stored in the hardware.
```
```python
```
## 练习3：字符串str的一些功能（Exercise3:Some functions for str）
```python
t = 'He is a string. Who are you?'
print(t.capitalize()) # Cap first letter
print(t.split()) # split by words
print(t.find('i')) # return index of 'i'
print(t.find('in')) # index of 'i' in 'in'
print(t.find('Python')) # find sth not in
print(t[0:4]) # returu from index 0 to 3
print(t.replace(' ','|')) # replace by '|'
w = 'http://www.google.com'
print(w.strip('http://')) #delete sth
```
```python
He is a string. who are you?
['He', 'is', 'a', 'string.', 'Who', 'are', 'you?']
11
-1
He i
He|is|a|string.|Who|are|you?
www.google.com
```
```python
```
## Python功能：索引（Python features: Indexing）
* Python具有与C ++类似的索引规则，其起始索引为0。
* 当通过索引返回值时，间隔实际上是[，]样式，这意味着不包括终端索引。
```python
```
## 基本的数据结构（Basic data structures）
|Name| Nation| Declaration e.g.|
|----|-------|-----------------|
|Tuple| tuple| b = (1,2.5, 'data')|
|List|list|c = [1,2.5,'data']|
|Dictionary|dict|d = {'Name': 'Kobe', 'Country':'US'}|
|Set|set|e = set(['u','d','ud','d','du'])|
* 元组（tuple）只有几种方法可以更改。
* 列表（list）比元组更灵活。
* 字典（dict）是一个键值对存储对象。
* 集合（set）是对象中唯一的无序集合对象。
```python
```
## 列表的一些有用功能（Some useful functions for list）
```python
l = [1, 2, 3.14, 'data'] #list
print (type(l))l.append ([4, 3])
print(l)l.extend (['delta' ,5 ,6] ) #add a list
print(l)l.insert(3, 'beta') #insert before index 3
print(l)l.remove ('data') #delete an elementprint(l)
```
```python
<class 'list'>
[1, 2, 3.14, 'data', [4, 3]]
[1, 2, 3.14, 'data', [4, 3], 'delta', 5, 6]
[1, 2, 3.14, 'beta', 'data', [4, 3], 'delta', 5, 6]
[1, 2, 3.14, 'beta', [4, 3], 'delta', 5, 6]
```
```python
```
## Python功能：参考对象（Python features: Refer for object）
* 在Python中，如果要将值从一个对象传递给另一个对象，则=(等号)将按地址传递值。
* 例如，
```python
x = [1, 2. 3, 4]
y = x
y[0] = 5
print(x)
x = [1, 2, 3, 4]
z = x.copy()
z[0] = 5
print (x)
输出将会是[5,2,3,4],[1,2,3,4]
```
```python
```
## 多维列表（Multidimensional list）
* 我们可以创建一个包含多行的列表
```python
a = [[1,2 , 3 ,4],[1,2 ,3,4],[1,2 ,3]]
print(a)
print(a[0][3])
```
* 但请注意：
多维列表不是矩阵。 数学运算符可能会导致您不想看到的结果。 对于矩阵计算，我们将在明天花费大量的时间。
```python
```
## 条件语句（Conditions）
* 条件控制元素包括if，else和elif。
* 对于条件语句，我们有如下几种：
|Name| Notation|
|----|:-----------:|
|larger| >|
|smaller| <|
|equal| ==|
|larger or equal | >=|
|sma
* 对于多条件同时使用的情况，我么使用and, or 或者 not作为关键字来相互衔接
```python
```
## 示例和练习：条件语句 (Example & exercise: conditions)
```python
a = [24, 16, 54]
b = []
if a[0]< a[1] and a[0]< a[2] :
b.append(a[0])
if a[1] < a[2]:
b.append(a[1])
b.append(a[2])
else:
b.append(a[2])
b.append(a[1])
# This piece of code is not done yet.
# Please complete it !!!
```
```python
```
## 循环语句 （Loops）
* 循环语句有很多不同的样式代码，我们只提供两个常用的语句。
```python
for...in ... ：statement A
是循环中最常用的语句，通常与range（start,end,step）一起使用,start为起始值，end为结束值，step为步长。 例如，
range(0,8,1) 给出[0，1，2，3，4，5，6，7]
2/
while ...：statement A
将会执行A语句，直到满足while的条件。
```
```python
```
## 举例：循环语言(Example: loops)
```python
# for和range的例子 example of for and range
# 初始值默认值为default start of range is O
# 步长默认值为default step of range is 1
for i in range(2, 10, 3):
print(i)
l= i**2
print(l)
# white to sum up 1 to 100
a = 0
sumup = O
while a < 100 :
a + 1
sumup += a
print ( sumup)
```
```python
```
## break和continue.
* 你可以在循环语句中使用关键字break，以跳出循环。(you can use the keyword break inside a loop to leave the loop..)
* 你也可以在循环语句中使用关键字continue，以暂停当前循环执行后面的语句。(you can use the keyword continue inside a loop to stop pracessing the current iteration of the loop and immediately go on to the next round.)
* 举例 E.g.
```python
# search the first
# be divided by 17
for i in range(300, 351):
if i % 17 == O:
print (i)
break
else :
cantinue
```
```python
```
## 循环语句嵌套（Loop inside the loop）
* 循环语句可以内嵌在另一个循环语句中(Loop can be written inside another loop)
```python
for i in range (10):
print (i)
for j in range (5):
print (j)
```
```python
```
## 练习(Exercises)
* 计算从1到1000的累计值。
* 计算从1到1000的偶数之和。
```python
```
## 功能 (Functions)
```python
```
## 功能(方法or函数)的声明 (Function declaration)
* 方法定义如下(Functions are defined as)
```python
def TheNameOfFunction(paral, para2):
...
return Outcome
```
* 函数（方法）返回的输出结果会在函数被调用的地方出现。
```python
```
## 举例：求两个变量最大值的函数
```python
def MaxOfTwo (x1, x2):
if x1 >= x2:
return x1
else:
return x2
a = l
b = 2
c = MaxOfTwo(a, b)
print(c)
```
```python
```
## 默认参数
* Python中的函数没有函数重载(function overloading)。 这意味着你不能有两个共享同名的功能。 但是操作符重载（operator overloading）是正常的。
* 您可以为函数的参数提供默认值，例如。
```python
def MaxOfTwo(xl, x2 = 1): ...
```
* 请将您的默认参数放在一堆函数参数的末尾处。
```python
```
## 具有两个输出的函数（方法）
* 函数还可以返回两个或多个输出。 在这种情况下，你应该这样写出代码：
```python
def f (x1, x2, x3, ...):
......
return(y1, y2, y3, ...)
a1,b1,c1 = f(...)
```
```python
```
## 读取/写入文件 (Reading/ writing files)
```python
```
## 内建open()方法 [Built-in open() function]
* 要打开一个文件，使用Python内建的open()函数。 open()方法返回一个文件对象，最常用的一般使用两个参数。
```python
file_object = open(filename, mode)
```
* 这个mode参数可以是（The mode can be）
- 'r' 只读模式（when the file will only be read）
- 'w' 只写模式（与一个现存文件文件同名，则被清除）
- 'a' 添加模式，即任意写入文件的数据都被自动添加到末尾
- 'r+' 打开文件，可以读、写
```python
```
## 创建一个文件 (Creating new file)
```python
file = open('newfile.txt', 'w')
file.write('I am created for the course.
')
file.write('How about you? ')
file.write('How is your exam?')
file.close()
```
```python
```
## 读取一个文件 (Reading a file)
```python
file = open('newfile.txt', 'r')
#show whole efile
print(file.read())
#show first ten characterrs
print(file.read(10))
#view by line
print(file.readline())
#view all by line
print(file.readlines())
file.close()
```
```python
```
## 循环读取一个文件 (Looping over a file object)
```python
file = open('newfile.txt', 'r')
for line in file:
print (line)
file.close()
```
```python
输出将是
我是为这个课程而诞生的
你怎么样？你的考试如何
* ------以下是英文原文--------------------
Output would be:
I am created for the course
How about you? How is your exam?
```python
```
## 增加一个文件 (Adding in a file)
```python
file = open（'newfile.txt', 'a')
file.write('
I am back again.
'）
file.write('Do you miss me?
')
file.clase()
```
```python
```
## with语句 (The with statement)
* 很容易忘记关闭{close()}文件。 由于这个和其他原因，最好使用with语句:
```python
with open(“humpty.txt”) as f：
```
* 这样可以确保文件正确关闭，即使读取时发生错误。
```python
```
## 文件路径 (File paths)
* 也可以使用绝对路径指定文件名。
* 示例（Mac / Linux）：
```python
open ('/etc/gimp/2.O/gtkrc')
```
* 示例（Windows）：
```python
open('C:UsersuserDocumentsfile.txt')
```
* 请注意，反斜杠需要转义（写入两次'\'）
```python
```
## 实验部分 (Lab Session)
```python
```
## 目标1 (Target 1)
* 您的老板要求您编写一段代码，以便对于具有float或int类型元素的任何长度列表(list)，您的函数可以将它们按照从大到小排序。
* 例如 如果你的老板给一个list
```python
[8, 2, 4, 6, 1, 9, 0, 3, 5, 7]
```
* 你的方法将返回
```python
[9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1, 0]
```
```python
```
## 目标1提示： (Hint for Target 1:)
* 有三种不同的排序算法：
- 气泡排序：从最后开始，将最后两次的最大值传递给前一个索引。 你第一次遍历每一个数字，你通过最大的数字到一开始。 然后你在剩下的数字中重复一遍。
- 选择排序：首先搜索整个列表。 并将最小的数字传递到列表的末尾。 然后搜索整个列表排除最后一个数字。 再重复该步骤。
- 插入排序：从一开始，按顺序比较第一个数字和第二个数字，将第一个数字交换为最大数字。 然后重复它构成第二个直到结束。
## 目标2 (Target 2)
* 代码功能
- 
* 使用派生词的定义，对其数字导数函数进行编码。
* 找到数值解
- 
通过二等分法。
* 通过Newton-Raphson方法再次解决，该方法是“根搜索”的另一种数值方法。 它是由...给出的
- 
* https://www.codecogs.com/latex/eqneditor.php
```python
```
## 目标2的提示 (Hint for Target 2:)
* 衍生物可以近似于
- 
- 
- 
* 二分法实现如下：
- 给出间隔[a，b]，使得f（a）和f（b）具有不同的符号。
- 计算中点c = 0.5 （a + b）和中点f（c）的函数值。
- 如果f（x）足够，则停止。 否则，将（a，f（a））或（b，f（b））替换为（c，f（c）），以便在新间隔内存在过零点
-----以下为英文原文-----
* The derivative can be appraximated by
- f'(x) ≈ [f(x + h) - f (x)]/h,
- f'(x) ≈ [f(x + h) - f(x - h)]/h,
- f'(x) ≈ [f(x+h) - f (x-h)]/2h
* Bisection is implemented as:
- Give an interval [a, b] such that f(a) and f(b) have different sign.
- Calculate the midpoint c= 0.5 * (a + b) and the functian value at the midpoint, f(c).
- If f(x) is goad enough, stop. Otherwise replace either (a, f(a)) or (b, f(b) with (c, f(c)) so that there is a zero crossing within the new interval
```python
```
## 目标3 (Target 3)
* 在面试时 ，你的面试官者要求你编写一个可以给他第n个斐波纳契数字的函数，其中n由你的面试官决定。
-----
* In your interview. your interviewer ask yau to code a function that could give him the n-th Fibonacci number, where n is determined by your interviewer.
```python
```
## 目标3提示： (Hint for Target 3:)
* 斐波那契序列如下
- 
- 
* 其中一个方法是递归地使用一个函数。
* 其中一个方法是利用append（）函数。
-----以下为英文原文-----
* Fibonacci sequence is given like
ao = 1, a1 = 1,
an = an-1 + an-2 for n> 2
* One of the method is to recursively use a function.* One of the method is to take advantage from append() function.
```python
第一天的课程到此结束，辛苦了
终端测试