python技术是什么？
Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
python编程两大优势：“简单”、“”
1.“简单”
简单易学：逻辑简单，语法更贴近英语，初中水平英语即可入门初级Python工程师，Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者；
免费开源：Python开放源代码，共享时代，让python变得更简单
标准库： Python拥有强大易用的标准库，让编程更方便
2.“”
代码极短：相同功能Java VS Python代码数量对比，结果显而易见
一码多用：可以用相同的代码处理不同规模的数据，以及并发的用户需求。
Python工程师主要的课程：
一、Python软件开发基础（项目实战： 2048 游戏设计、通讯录日程表、飞机大战）
课程内容：Linux操作系统、Python基础语法、Python函数*、Python模块、包、python异常、Python文件操作、Python时间和日历、Python面向对象编程、Python系统编程
二、Python*编程（项目实战：实现 “东方财富网-智能云系统”服务端开发）
课程内容：关系型数据库、Python 多进程、多线程、Python 网络编程、非关系型数据库、Python正则表达式
三、Python全栈式WEB工程师（项目实战：完成东方财富网平台，数据分析，智能虚拟交易功能）
课程内容：WEB 前端软件开发技术、python web后端开发、Ajax、python服务端软件开发
四、Python多领域开发（项目实战：完成东方财富网平台，数据分析，智能虚拟交易功能）
课程内容：Python爬虫工程师、大数据分析技术、人工智能、设计模式与算法、软件工程【扩展视频】、PythonGUI
课程过程穿插以下3个大项目：
一、东方财富智能云系统：
项目简介：在线金融交易系统，通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据，进行智能分析、显示，终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。
技能掌握：
1、Python核心技术，网络编程技术。
2、WEB前端开发技术：HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。
3、多种网络协议及数据格式，如：HTTP协议、JSCON。
4、数据库技术：MySql、MongoDB、Redis。
5、Django Web框架技术
6、Python SMTP smtplib、email模块
7、Python项目部署、测试技术
8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用
二、爬虫集群系统
项目简介：通过对海量招聘数据挖掘、分析，帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、、行业、其他技能关键字等进行合理分析，终得出有价值的结果。
技能掌握
1、熟练使用Python urllib requests等模块
2、掌握Python网络编程、多线程编程技术
3、掌握XML解析、XPath 语法，以及Python的re、json模块
4、掌握网络协议，如HTTP协议
5、理解分布式爬虫原理及实现
6、熟练使用Scrapy框架，及scrapy-redis分布式框架
三、语音识别
项目简介：采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目，希望学员早日走入人工智能的大门。
技能掌握
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。
2、掌握海量数据分析技术。
3、掌握语音识别技术原理、实现方法。
4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。
5、掌握第三方SDK的使用，如微软语音、百度语音的Python SDK。
6、掌握数据的云端存取访问技术
7、掌握Python图形编程技术。
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知识延伸
可以用作脚本，可以操作数据库，可以开发web应用，Python库一直在增加，算法的实现采用更具创新性的方法，Python能和很多语言对接，例如的C语言
下面我们就开始简单的介绍一下numpy模块针对大量数据如何进行运算的：
Numerical Python
数组的定义
NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展，数组是Numpy中基本的数据对象，也是一种大容量数据容器。他的强大之处在于人们能够像操作标量那样操作数组。这样编出的代码不仅简单易于理解，而且基本告别了for语句，大大提高了运算速度。数组(Ndarray)可以是一维的，也可以是多维的，我们平常遇到的都是一维和二维数组。
例：
In [1]: import numpy as np
In [2]: data_array=np.array([0.243,0.246,0.32,0.345,0.231])
In [3]: data_array
Out[3]: array([ 0.243, 0.246, 0.32 , 0.345, 0.231])
In [4]: #array可以由列表直接产生
In [5]: data_array*3
Out[5]: array([ 0.729, 0.738, 0.96 , 1.035, 0.693])
In [7]: #可以与标量直接相乘，其计算方法与线性代数中矢量和标量相乘没有任何区别、
Ndarray*须是同构架的，也就是说，其中元素*须有相同结构。例如数值性数组每个元素都*须是数值。每个数组都有一个shape(表示各维度大小的元组)属性和一个dtype属性(一个说明数组数据类型的对象).假如你的数值型数组出现其他数据类型，系统不会报错，但数组的数据类型不在是数值，因此不再能进行数组的数学运算。
例：(数组中突然有字符串会出现什么结果?能运算吗?)
In [8]: dara_str=np.array([0.2,0.34,'am'])
In [9]: dara_str.dtype
Out[9]: dtype('
In [10]: dara_str*2
---------------------------------------------------------------------------
TypeError Traceback (most recent call last)
in ()
----> 1 dara_str*2
TypeError: ufunc 'multiply' did not contain a loop with signature matching types dtype('
数组的创建
除了上节讲到的用简单列表创建一维数组外，还可以嵌套列表创造多维列表：
In [1]: building_array=[[1,2,3],[4,2,1.2],[2.3,3.2,1.6]]
In [3]: array_build=np.array(building_array)
In [4]: array_build
Out[4]:
array([[ 1. , 2. , 3. ],
[ 4. , 2. , 1.2],
[ 2.3, 3.2, 1.6]])
In [5]: #上面创建的是二维数组
In [6]: #下面我们创建一个3维数组
In [9]: buildarray_1=[[[2.4,1.2,9],[5.6,32,7],[2,1,2]],[[7.6,3.2,6.7],[1,0,0],[1,1,2]],[[3,3,3],[2,1,2],[4,7,65]]]
In [12]: arrat_out=np.array(buildarray_1)
In [13]: arrat_out
Out[13]:
array([[[ 2.4, 1.2, 9. ],
[ 5.6, 32. , 7. ],
[ 2. , 1. , 2. ]],
[[ 7.6, 3.2, 6.7],
[ 1. , 0. , 0. ],
[ 1. , 1. , 2. ]],
[[ 3. , 3. , 3. ],
[ 2. , 1. , 2. ],
[ 4. , 7. , 65. ]]])
In [14]: arrat_out.dtype
Out[14]: dtype('float64')
In [16]: arrat_out.shape
Out[16]: (3, 3, 3)
特殊二维数组
0矩阵(二维数组)
In [17]: np.zeros(5)
Out[17]: array([ 0., 0., 0., 0., 0.])
In [19]: np.zeros((3,3))
Out[19]:
array([[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.],
[ 0., 0., 0.]])
空矩阵(二维数组)
In [21]: np.empty((2,3,2))
Out[21]:
array([[[ 4.02472974e-312, 3.16202013e-322],
[ 0.00000000e+000, 0.00000000e+000],
[ 0.00000000e+000, 2.87822582e+180]],
[[ 1.11667979e+165, 2.00668786e-052],
[ 4.46803262e-062, 2.95834365e-032],
[ 7.69120705e+169, 4.35610475e-061]]])
空矩阵并不为空，认为空矩阵全为空值或者零值是不对的，空矩阵里面的元素都是返回的垃圾值。
Arange asarray ones one_like identity函数：
In [22]: np.arange(15)
Out[22]: array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14])
In [23]: #arange函数产生一维矩阵
In [24]: np.arange(16).reshape(2,2,2,2)
Out[24]:
array([[[[ 0, 1],
[ 2, 3]],
[[ 4, 5],
[ 6, 7]]],
[[[ 8, 9],
[10, 11]],
[[12, 13],
[14, 15]]]])
In [25]: #arange函数产生四维数组
#借助asarray把列表转化为数组
In [26]: list1=[3,21,2,1]
In [27]: build_1=np.asarray(list1)
In [28]: build_1
Out[28]: array([ 3, 21, 2, 1])In [32]: build_2=np.asarray(tuple_1)
In [33]: build_2
Out[33]: array([1, 2, 3])
In [34]: build3=np.array(tuple_1)
In [35]: build3
Out[35]: array([1, 2, 3])
#借助于asarray把元组转化为数组
In [29]: tuple_1=1,2,3
In [32]: build_2=np.asarray(tuple_1)
In [33]: build_2
Out[33]: array([1, 2, 3])
#借助于array把元组转化为数组
In [34]: build3=np.array(tuple_1)
In [35]: build3
Out[35]: array([1, 2, 3])
In [36]: np.ones((3,4))
Out[36]:
array([[ 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.],
[ 1., 1., 1., 1.]])
In [37]: np.ones_like(build3)
Out[37]: array([1, 1, 1])
In [41]: np.zeros_like(build_2)
Out[41]: array([0, 0, 0])
In [44]: np.identity(4)
Out[44]:
array([[ 1., 0., 0., 0.],
[ 0., 1., 0., 0.],
[ 0., 0., 1., 0.],
[ 0., 0., 0., 1.]])
Empty_like函数
In [3]: import numpy as np
In [4]: arrayrr=np.array([1,3,2])
In [5]: test_array1=np.empty_like(arrayrr)
In [6]: test_array1
Out[6]: array([6488174, 7077985, 7340146])
多维数组的数据类型
Dtype是一种特殊的对象，通过它的帮助ndarray能把一块内存解释为自己所需的数据类型来存放自己承载的数据，这个数据的类型就是数组解释的类型
In [8]: array123=np.array([1.4,6.7,6.6],dtype=np.float64)#指定数据类型的数组
In [10]: array123
Out[10]: array([ 1.4, 6.7, 6.6])
In [11]: array_321=np.array([1,6,6.7],dtype=np.int32)#如果这里设定数据类型为整形，那么，结果只能是整数数组，注意绿色标注的数组数据变化
In [12]: array_321
Out[12]: array([1, 6, 6])
数据类型表
Int8和uint8(有符号和无符号的8位整形，i1 和 u1);
Int16和uint16(同上，i2 和 u2)
Int32和uint32(同上，i4 和 u4)
Int64和uint64(同上，i8 和 u8)
Float16(半精度浮点数，f2)
Float32(单精度浮点数，f4)
Float64(双精度浮点数，f8)
Float128(扩展精度浮点数，f16)
Complex64(c8)，Complex128(c16)，
Complex256(c32)
Bool(?)，object(O)，string_(S)，Unicode(U)
数组数据类型转换
Astype
In [13]: test_array=np.array([1,2,3,6,1])
In [14]: test_array
Out[14]: array([1, 2, 3, 6, 1])
In [15]: test_array.dtype
Out[15]: dtype('int32')
In [16]: test_array_1=test_array.astype(np.float64)
In [18]: test_array_1.dtype
Out[18]: dtype('float64')
Astype方法可以将数值型字符串数组直接转化数值型数组。
In [19]: numeric_strings=np.array(['12','21','33'],dtype=np.string_)
In [21]: numeric_strings.astype(np.float32)
Out[21]: array([ 12., 21., 33.], dtype=float32)
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