好了，咱們接着上一節的內容，繼續學習機器學習中的Python語法部分。這一節算是Python語法的最后一節了。也就是說如果真的看懂了這兩節的內容，理論上說就機器學習的領域或者方向，語言已經不是問題了。同時也意味着馬上真正的進入機器學習的核心部分了。好了，那咱們接下來正式開始咱們的學習啦。
- Tuples
Tuples是Python中的一種新的形式的數據collection（至少相對於C++， objective-C，Java是新的。其他的我就不敢肯定了，免得被打臉，哈哈）。其實她和List幾乎是一樣的，除了2個方面的不同。她和list的區別主要是下面2個方面的不同：1）Tuples 的創建的展現是講元素element用括號包起來，而List是用的中括號。2）Tuples一旦創建 元素是不可改變的，即它是immutable的，而List的元素是可以改變的，即Mutable的。好了，下面看一下tuples的創建代碼展示一下，否則光說不練假把式。哈哈哈
t = (1,2,3)
上面的代碼就是創建了一個tuple，他的元素有三個，分別是1,2,3. 那么既然有了list為什么還要Tuples呢？ 這主要是因為Tuple的應用場景主要是用於那些有多個返回值的函數中，想象一下，如果一個函數有多個返回值，你要怎么弄呢？對了，你肯定想到了List對吧？可是List里面的數據可能因為多人協同開發的時候被其他同事修改了，是會有一定Risk的。那么自然而然我們就想到了要用Tuples這個數據結構，因為他是Immutable的，如果有人試圖修改她的值，他會報錯的。總結起來就是List是可讀可寫的，而Tuples是只讀的。看看下面這個返回多個值的例子吧。
a = 0.125.as_integer_ratio()
上面的函數返回了2個值，分別是分子和分母，都是整型數據。返回的數據是（1,8）。
關於Tuples還有一個點是Individual assignments(翻譯過來應該是叫單獨賦值，不知道翻譯的對不對，容我裝個B，哈哈哈)，這里的意思是講Tuple中的值可以分別賦值給不同的變量，如下所示：
numerator,demonstrater = a
上面代碼的運行結果就是：numerator = 1, demonstrater = 8.
- Dictionary
好了，現在接受最后一種形式的collection，就是字典。這和其他語言都很像，就是key-value鍵值對。好了，下面先來瞧一瞧咱們dictionary的創建
numbers = {"one":1,"two":2,"three":3}
這和其他很多種的語言的都一樣，再來看看如何通過Key值來retrieve value。
numbers["one"]
下面介紹一下dictionary中的比較高級但是在實際中會經常用到的的功能，這些語法特性看起來挺牛逼，其實都是紙老虎，哈哈，心態上我們要藐視他媽，操作上要重視他們哈。
1） in operator
in的關鍵字是Python中最常見的一個關鍵字，沒有之一！！！！在list中用，在dictionary中用，在條件判斷時會用，在循環中還是會用的。既然這一節講的是dictionary，我們就看看她在dictionary中的應用吧。
#create a dictionary planets = ['Mercury', 'Venus', 'Earth', 'Mars', 'Jupiter', 'Saturn', 'Uranus', 'Neptune'] plants_to_initial = {planet:planet[0] for planet in planets} "Mercury" in plants_to_initial # the in operator will tell us whether something is a key in the dictionary
上面的創建字典代碼現在看不懂沒關系，她就是創建了一個字典，這個字典的key值是這些星星的名字，value值就是這些星星的首字母。這里重要的是最后一行代碼，判斷“Mercury”這個字符串是不是這個字典的key值。如果是key,返回True, 否則返回False。
2）遍歷key值
#the for loop will loop over its keys for key in plants_to_initial: print(key,end = " ")
如上代碼所示，直接對dictionary遍歷，返回的是每一個key-value鍵值對的key值。上面代碼就是打印這個字典的所有的key值。
3） 同事遍歷key-value 鍵值對
在字典中，如果想要同時遍歷鍵值對，我們必須通過dictionary的一個method，叫做：items(). 這個方法返回一個list，里面的元素是tuples,這些tuples里面的元素就是key,values. 話不多說，直接上代碼看
for planet, initial in plants_to_initial.items():#items()will return its key-value pairs print(planet,initial)
- String
好了，終於進入到最最常用的一種基本數據類型了-string。幾乎在所用的應用中，產生和消費的數據，幾乎字符串占了絕大部分。當然啦，在機器學習中最常用到的數據類型是int和float，但是string類型的也是經常會出現的。其實String可以將它看成一串字符，這一串字符就好比一個list。用英文來說就是 A string is a sequences of characters. (是不是瞬間高大上了，從大蒜變成了咖啡。哈哈哈哈)。 所以在Python中，幾乎你在list中看到的方法，都同樣適用於String.
1) String 的創建和index
planet = "Pluto" planet[0]#return P planet[-3:]#return uto len(planet)#return 5
2)常用的String方法
#string methods planet.upper()#return PLUTO planet.lower()#return pluto planet.index("uto")#return 2 planet.startswith("Plu")#return True planet.endswith("asds")#return False
3) List 和 String之間的相互轉換
#going between strings and lists #string -> list split method planets = "Pluto is a planet" list_planets = planets.split()#return a list of ["Pluto","is","a","planet"] dates = '2019-10-08' list_dates = dates.split('-')#returns ["2019","10","08"], the element are also all string types #list->string join method year,month,day = list_dates #individual assignment '/'.join([year,month,day]) #returns "2019/10/08"
注意無論是String->List還是List->String, 他們的基本元素都是String，而不會是Int或者Float或者其他什么稀奇古怪的數據類型。也就是說，無論是Split還是Join, 他們操作的對象都是String。例如：'/'.join([1,2,3]),這句代碼就會報錯，因為1，2,3都是整型數據而不是string。這里比較抽象哈，自己慢慢體會。
4）formatting a string
String是一個非常靈活的數據類型，例如int也可以轉換成string，等等。因此我們常常需要將不同數據類型的數據拼接在一起，然后轉換成一個string。這種情況下，我們經常需要用到format方法，當然也存在其他方法可以完成這個任務，但是format的牛逼之處不僅僅在於這，她還可以格式化數據的表現格式，例如保留幾位小數點，大數字的表現形式等等，具體的可以參考下面的代碼。
position = 9 "{}, you will be the {}th planet to me".format(planet,position) #returns 'Pluto, you will be the 9th planet to me' "{:.2}".format(0.123345) #returns "0.12", the result is converted to string type "{:,}".format(1234578) #returns '1,234,578' the result is also converted to string type "{0},{1},{1},{0},{0}".format(12,55)#indexing of format the result is '12,55,55,12,12', the result is also string type
- Loop comprehension
Loop comprehension 是Python中非常受歡迎的一個特性，她能夠快速創建List和dictionary，並且使用起來非常靈活，在將來機器學習的實踐中你們會發現非常好用。說了這么多，那么接下來我們來看看到底什么是Loop Comprehension.
1) 利用Loop Comprehension 來快速創建dictionary。
其實這已經在前面的代碼中有所體現了，如下面的代碼所示，快速創建字典。
plants_to_initial = {planet:planet[0] for planet in planets}
其實就是用for in 的循環，然后通過key:value的形式，批量的產生鍵值對，最后生成一個字典。
2）利用Loop Comprehension 來創建List
List的創建也是很靈活的，也可以操作循環的元素，來達到一些個性化或者特殊需求的一些目的。甚至她還可以通過組合條件判斷的語句達到更加精細化的控制，創建List的一些常用方式如下所示
numbers = [1,2,3,4] squares = [n**2 for n in numbers] #returns [1,4,9,16] print(squares) short_squares = [n for n in squares if n<9] #returns [1,4] count_number_of_squares = len([n for n in squares if n < 100]) #returns 4
總結： 前面一節內容還有這一節內容大體上已經介紹了常用Python的絕大部分特性，如果已經掌握，我覺得僅僅對於機器學習這個領域的學習的話，已經夠用了。這兩節的內容是給已經有其他語言經驗的人准備的（如果一點計算機語言經驗都沒有，我建議還是從Hello World開始）