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① NumPy 包为 Python 加上了关键的数组变量类型，弥补了 Python 的不足；
② Pandas 包在 NumPy 数组的基础上添加了与 Excel 类似的行列标签；
③ Matplotlib 库借鉴 Matlab，帮 Python 具备了绘图能力，使其如虎添翼；
④ Scikit-learn 库是机器学习库，内含分类、回归、聚类、降维等多种算法；
⑤ TensorFlow 库是 Google 公司开发的深度学习框架，于 2015 年问世；
⑥ PyTorch 库是 Facebook 公司开发的深度学习框架，于 2017 年问世。
⚫ 人工智能是一个很大的概念，其中一个最重要的分支就是机器学习；
⚫ 机器学习的算法多种多样，其中最核心的就是神经网络；
⚫ 神经网络的隐藏层若足够深，就被称为深层神经网络，也即深度学习；
⚫ 深度学习包含深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
数据变量的类型
基本类型 ： 字符型（str ） 数字型( int 或者 float) 布尔型（bool )
高级变量类型 :
集合（set) {1,2,3,1}
元组 （tuple) ( 1,2,3)
列表 （list) [1,2,3 ]
字典 （dict) {‘a’ :1 , ‘b’ :2 , ‘c’ : 3 }
集合是无序的 不可重复的 ------ 其实集合是一个使用比较少的概念
接下来讲述元组的创建
元组的创建有两种方法 - 有两种方式可以创建元组，一种是规范括号法，一种是省略括号法。
集合切片的设计
其实可以这么理解 方框内的数就是切除多少数字 [1:-1] 意思就是切除第一个和第二个元素
如果方框内 再加入第三个数的话 如图所示设置 [1 : -1 :2] 表示 切除第一个 切除最后一个元素之后 每个两个元素采样一次
for循环遍历的实现方法
对于字典 的 设置我们需要知道 keys 和 values 的用法
下面是循环求平方的几个方法
不同数值变量之间的转换
关于函数的用法
函数可以传入吞吐多个值
用*传入任意数量的参数值
这里的b就报错了 只能传入一个数值
正确的解法
第五点 是 类的使用
创建和使用类
⚫ 类的本质：在一堆函数之间传递参数；
⚫ 根据约定，类的名称需要首字母大写；
⚫ 类中的函数叫方法，一个类包含一个__init__方法 + 很多自定义方法，__init__特殊方法前后均有两个下划线，每一个类中都必须包含此方法。示例如下。
类更相当于是 C语言中取指针的操作了 对于数值是把函数的实值使用 而不是虚值
终极理解一下类的使用 还有掠夺
