介紹

在這篇文章中，我寫了關於機器學習和DeepLerning用戶的Python編程基礎知識

我以初學者容易理解的方式進行了說明，如果你有任何問題，請評論。

本文所介紹的 "Python基礎知識 "的總體情況是這樣的。

什麼是變量、數組、函數和類？

本節介紹Python程序中常用的變量、數組、函數和類

這四個是所有編程語言中使用的重要概念，不僅僅是Python

變量

• 盛放數字的盒子

數組

• 一個容納一組數字的盒子

函數

• 實現某個功能的一些代碼

類

• 一個方便的藍圖，匯集了變量、數組和函數

1.變量

變量是一個盒子，你在裡面放一個數字

當你在這個盒子裡放一個數字時，這個值就被儲存起來，以後想用的時候就可以用

例如，在機器學習中，把 "訓練多少次 "或 "層數 "作為一個變量放在一個盒子裡是很有用的

舉個例子

下面的例子是，在名為count的變量（箱）中放入100，在名為layer的變量（箱）中放入3。

count = 100
layer = 3

不僅是數字，還可以放文字

hello = "你好集美"

2.數組

數組是一個盒子，你可以把許多數字 “放在一起”。

與前面提到的變量不同的是，你可以把幾個數字放在一起。 如果你創建了幾個變量，你可以存儲很多數值，但由於數字是離散存儲的，所以很難理解各個數值之間的關系。 這就是數組派上用場的地方。

舉個例子

例如，每日溫度數據可以是

yesterday_temp = 19
today_temp = 18
tomorrow_temp = 20

而不是一次創建一個變量，並將它們分開，如在

temp = [19, 18, 20]

如果把它們歸為一組，則更容易理解。

例如，一張照片是由許多數字的集合組成的。

通常情況下，照片等圖像數據是用python來分析的，圖像數據一旦被放入一個數組中，就可以被程序輕松處理。 數組允許將數字放在一起處理。

因為DeepLearning使用了大量的數字，所以數組被瘋狂使用。 從數學上講，數組對於實現 "矩陣 "非常有用。

[補充信息] 在Python中主要有三種類型的數組

例如，每日溫度數據可以是

a = [1, 2, 3]
b = (1, 2 ,3)
c = {"apple": 1, "orange": 2, "grape": 3}

每一種都有自己的特點，你可以了解更多。

3、函數

一個函數是一組經常使用的過程，可以隨時隨地、任意次數地使用。

深度學習過程通常有一個固定的模式。 例如，為了讓人工智能學習一些東西，同一個過程可能要重復100次、1000次甚至更多。 在這種情況下，每次都寫同樣的程序是很枯燥的，而且作為一個程序看起來很糟糕，因此，一個函數可以很有用。

在理解函數時，理解 "參數 "和 "返回值 "很重要。
簡單地說，參數是 “計算所需的信息”，返回值是 “計算的結果”。 如果你把它比作烹饪，如果你把它看成是 “用原料作為參數，用函數烹饪（計算）各種東西，最後的菜肴作為返回值”，就更容易理解。

函數也可以分為兩類：內置函數和用戶定義的函數。

內置功能
→已經創建並可使用的功能
用戶定義的功能
用戶定義的函數→你自己創建的函數

內置函數

內置函數是指從一開始就在Python程序中設置的函數。 從你創建程序的那一刻起，你就可以使用有用的功能。

內置函數的例子

例如，函數print()可以輸出字符，函數abs()返回絕對值

print("hello")
#結果⇒ hello
abs(-125)
#結果⇒ 125

每一種都有自己的特點，你可以了解更多

4、類class

類通常被稱為 “藍圖”。 你可以認為一個類=一個函數的加強版。 類可以對變量、數組和函數的處理進行總結。

在DeepLearning中，你將人工智能的形狀和大小，以及它能執行的行為定義為一個類（稱為人工智能的模型）。 在這一點上，你把你想要的人工智能的形狀和大小放到變量和數組中，並把你想要它執行的行為寫成函數。 這些都是在一個班級裡放在一起的。 類是DeepLearning中一個非常重要的概念。

在使用類時，"面向對象 "的概念很重要。
我就不多說了，但想法是，你用一個叫做類的藍圖來生成各地的克隆體。
欲了解更多信息，請查閱。 所有的網站都是用相當難懂的語言寫的，所以有一天我將寫出世界上最容易理解的文章。

到目前為止的總結

• 變量 盒子裡的數字要保持不變
• 數組 一個容納數字集合的盒子
• 函數 常用過程的集合
• 類 一個方便的藍圖，匯集了變量、數組和函數

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