python中的fftshift在那个包下面 python ffn包 详细
最编程
2024-08-14 14:26:45
...
文章目录:
- 6.1 面向对象编程简介
- 6.2 类和实例
- 6.3 访问限制
- 6.4 继承和多态
- 6.5 获取对象信息
- 6.6 实例属性和类属性
6.1 面向对象编程简介
'''面向对象编程'''
'''
面向对象编程——Object Oriented Programming,简称OOP,是一种程序设计思想。OOP把对象
作为程序的基本单元,一个对象包含了数据和操作数据的函数。
面向过程的程序设计把计算机程序视为一系列的命令集合,即一组函数的顺序执行。为了简化
程序设计,面向过程把函数继续切分为子函数,即把大块函数通过切割成小块函数来降低系统的复杂度。
而面向对象的程序设计把计算机程序视为一组对象的集合,而每个对象都可以接收其他对象发
过来的消息,并处理这些消息,计算机程序的执行就是一系列消息在各个对象之间传递。
在Python中,所有数据类型都可以视为对象,当然也可以自定义对象。自定义的对象数据类型
就是面向对象中的类(Class)的概念。
我们以一个例子来说明面向过程和面向对象在程序流程上的不同之处。
假设我们要处理学生的成绩表,为了表示一个学生的成绩,
面向过程的程序可以用一个dict表示:
'''
std1 = {"name":"Michael", "score":98}
std2 = {"name":"Bob", "score":78}
#而处理学生成绩可以通过函数实现,比如打印学生的成绩:
def print_score(std):
print("%s:%s"%(std["name"], std["score"]))
'''
如果采用面向对象的程序设计思想,我们首选思考的不是程序的执行流程,而是Student这种数
据类型应该被视为一个对象,这个对象拥有name和score这两个属性(Property)。如果要打印
一个学生的成绩,首先必须创建出这个学生对应的对象,然后,给对象发一个print_score消息
,让对象自己把自己的数据打印出来。
'''
class Student(object):
def __init__(self,name,score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print("%s:%s"%(self.name,self.score))
#给对象发消息实际上就是调用对象对应的关联函数,我们称之为对象的方法(Method)。
#面向对象的程序写出来就像这样:
bart = Student("Bart",89)
lisa = Student("Lisa",87)
bart.print_score()
lisa.print_score()
'''
面向对象的设计思想是从自然界中来的,因为在自然界中,类(Class)和实例(Instance)
的概念是很自然的。Class是一种抽象概念,比如我们定义的Class——Student,是指学生这个
概念,而实例(Instance)则是一个个具体的Student,比如,Bart Simpson和Lisa Simpson
是两个具体的Student。
所以,面向对象的设计思想是抽象出Class,根据Class创建Instance。
面向对象的抽象程度又比函数要高,因为一个Class既包含数据,又包含操作数据的方法。
小结
数据封装、继承和多态是面向对象的三大特点,我们后面会详细讲解。
'''
6.2 类和实例
'''类和实例'''
'''
面向对象最重要的概念就是类(Class)和实例(Instance),必须牢记类是抽象的模板,
比如Student类,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”,每个对象都拥有相同的方法,
但各自的数据可能不同。
仍以Student类为例,在Python中,定义类是通过class关键字:
'''
class Student(object):
pass
'''
class后面紧接着是类名,即Student,类名通常是大写开头的单词,紧接着是(object),表示
该类是从哪个类继承下来的,继承的概念我们后面再讲,通常,如果没有合适的继承类,就使用
object类,这是所有类最终都会继承的类。
定义好了Student类,就可以根据Student类创建出Student的实例,
创建实例是通过类名+()实现的:
'''
bart = Student()
print(bart)
print(Student)
'''
可以看到,变量bart指向的就是一个Student的实例,后面的0x10a67a590是内存地址,每个
object的地址都不一样,而Student本身则是一个类。
可以*地给一个实例变量绑定属性,比如,给实例bart绑定一个name属性:
'''
bart.name = "Bart Simpson"
print(bart.name)
'''
由于类可以起到模板的作用,因此,可以在创建实例的时候,把一些我们认为必须绑定的属性
强制填写进去。通过定义一个特殊的__init__方法,在创建实例的时候,
就把name,score等属性绑上去:
'''
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
#注意:特殊方法“__init__”前后分别有两个下划线!!!
'''
注意到__init__方法的第一个参数永远是self,表示创建的实例本身,因此,在__init__方法
内部,就可以把各种属性绑定到self,因为self就指向创建的实例本身。
有了__init__方法,在创建实例的时候,就不能传入空的参数了,必须传入与__init__方法
匹配的参数,但self不需要传,Python解释器自己会把实例变量传进去:
'''
bart = Student("Bart",69)
print(bart.name,bart.score)
'''
和普通的函数相比,在类中定义的函数只有一点不同,就是第一个参数永远是实例变量self,
并且,调用时,不用传递该参数。除此之外,类的方法和普通函数没有什么区别,所以,你仍然
可以用默认参数、可变参数、关键字参数和命名关键字参数。
'''
'''
数据封装
面向对象编程的一个重要特点就是数据封装。在上面的Student类中,每个实例就拥有各自的
name和score这些数据。我们可以通过函数来访问这些数据,比如打印一个学生的成绩:
'''
def print_score(std):
print('%s: %s' % (std.name, std.score))
print_score(bart)
'''
但是,既然Student实例本身就拥有这些数据,要访问这些数据,就没有必要从外面的函数去
访问,可以直接在Student类的内部定义访问数据的函数,这样,就把“数据”给封装起来了。
这些封装数据的函数是和Student类本身是关联起来的,我们称之为类的方法:
'''
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.name, self.score))
'''
要定义一个方法,除了第一个参数是self外,其他和普通函数一样。要调用一个方法,只需要
在实例变量上直接调用,除了self不用传递,其他参数正常传入:
'''
bart = Student("Bart",69)
bart.print_score()
'''
这样一来,我们从外部看Student类,就只需要知道,创建实例需要给出name和score,
而如何打印,都是在Student类的内部定义的,这些数据和逻辑被“封装”起来了,调用很容易,
但却不用知道内部实现的细节。
封装的另一个好处是可以给Student类增加新的方法,比如get_grade:
'''
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.name = name
self.score = score
def get_grade(self):
if self.score >= 90:
return 'A'
elif self.score >= 60:
return 'B'
else:
return 'C'
lisa = Student('Lisa', 99)
bart = Student('Bart', 59)
print(lisa.name, lisa.get_grade())
print(bart.name, bart.get_grade())
'''
小结
类是创建实例的模板,而实例则是一个一个具体的对象,各个实例拥有的数据都互相独立,互不影响;
方法就是与实例绑定的函数,和普通函数不同,方法可以直接访问实例的数据;
通过在实例上调用方法,我们就直接操作了对象内部的数据,但无需知道方法内部的实现细节。
和静态语言不同,Python允许对实例变量绑定任何数据,也就是说,对于两个实例变量,虽然
它们都是同一个类的不同实例,但拥有的变量名称都可能不同:
'''
6.3 访问限制
'''访问限制'''
'''
在Class内部,可以有属性和方法,而外部代码可以通过直接调用实例变量的方法来操作数据,
这样,就隐藏了内部的复杂逻辑。
但是,从前面Student类的定义来看,外部代码还是可以*地修改一个实例的name、score属性:
'''
bart = Student('Bart', 59)
print(bart.score)
bart.score = 99
print(bart.score)
'''
如果要让内部属性不被外部访问,可以把属性的名称前加上两个下划线__,在Python中,
实例的变量名如果以__开头,就变成了一个私有变量(private),只有内部可以访问,
外部不能访问,所以,我们把Student类改一改:
'''
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))
bart = Student('Bart', 59)
#下面三行代码都会出错
#print(bart.__score)
#bart.score = 99
#print(bart.__score)
'''
这样就确保了外部代码不能随意修改对象内部的状态,这样通过访问限制的保护,代码更加健壮。
但是如果外部代码要获取name和score怎么办?
可以给Student类增加get_name和get_score这样的方法:
如果又要允许外部代码修改score怎么办?
可以再给Student类增加set_score方法:
'''
class Student(object):
def __init__(self, name, score):
self.__name = name
self.__score = score
def print_score(self):
print('%s: %s' % (self.__name, self.__score))
def get_name(self):
return self.__name
def get_score(self):
return self.__score
def set_score(self, score):
if 0 <= score <= 100:
self.__score = score
else:
raise ValueError('bad score')
'''
需要注意的是,在Python中,变量名类似__xxx__的,也就是以双下划线开头,并且以双下划线
结尾的,是特殊变量,特殊变量是可以直接访问的,不是private变量,所以,
不能用__name__、__score__这样的变量名。
有些时候,你会看到以一个下划线开头的实例变量名,比如_name,这样的实例变量外部是可以
访问的,但是,按照约定俗成的规定,当你看到这样的变量时,意思就是,“虽然我可以被访问
,但是,请把我视为私有变量,不要随意访问”。
双下划线开头的实例变量是不是一定不能从外部访问呢?其实也不是。不能直接访问__name是
因为Python解释器对外把__name变量改成了_Student__name,所以,
仍然可以通过_Student__name来访问__name变量:
但是强烈建议你不要这么干,因为不同版本的Python解释器可能会把__name改成不同的变量名。
总的来说就是,Python本身没有任何机制阻止你干坏事,一切全靠自觉。
'''
#最后注意下面的这种错误写法:
bart = Student('Bart', 59)
print(bart.get_name())
bart.__name = "New Name"
print(bart.__name)
print(bart.get_name())
'''
表面上看,外部代码“成功”地设置了__name变量,但实际上这个__name变量和class内部的
__name变量不是一个变量!内部的__name变量已经被Python解释器自动改成了_Student__name,
而外部代码给bart新增了一个__name变量。不信试试:
'''
print(bart.get_name())#还是Bart
'''
练习
请把下面的Student对象的gender字段对外隐藏起来,用get_gender()和set_gender()代替,
并检查参数有效性:
'''
class Student(object):
def __init__(self, name, gender):
self.name = name
self.__gender = gender
def get_gender(self):
return self.__gender
def set_gender(self,gender):
self.__gender = gender
# 测试:
bart = Student('Bart', 'male')
if bart.get_gender() != 'male':
print('测试失败!')
else:
bart.set_gender('female')
if bart.get_gender() != 'female':
print('测试失败!')
else:
print('测试成功!')
6.4 继承和多态
'''继承和多态'''
'''
在OOP程序设计中,当我们定义一个class的时候,可以从某个现有的class继承,新的class
称为子类(Subclass),而被继承的class称为基类、父类或超类(Base class、Super class)。
比如,我们已经编写了一个名为Animal的class,有一个run()方法可以直接打印:
'''
class Animal(object):
def run(self):
print('Animal is running...')
#当我们需要编写Dog和Cat类时,就可以直接从Animal类继承:
class Dog(Animal):
pass
class Cat(Animal):
pass
'''
对于Dog来说,Animal就是它的父类,对于Animal来说,Dog就是它的子类。Cat和Dog类似。
继承有什么好处?最大的好处是子类获得了父类的全部功能。由于Animial实现了run()方法,
因此,Dog和Cat作为它的子类,什么事也没干,就自动拥有了run()方法:
'''
dog = Dog()
dog.run()
cat = Cat()
cat.run()
'''
运行结果如下:
Animal is running...
Animal is running...
当然,也可以对子类增加一些方法,比如Dog类:
'''
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running...')
def eat(self):
print('Eating meat...')
'''
继承的第二个好处需要我们对代码做一点改进。你看到了,无论是Dog还是Cat,它们run()的
时候,显示的都是Animal is running...,符合逻辑的做法是分别显示Dog is running...和
Cat is running...,因此,对Dog和Cat类改进如下:
'''
class Dog(Animal):
def run(self):
print('Dog is running...')
class Cat(Animal):
def run(self):
print('Cat is running...')
dog = Dog()
dog.run()
cat = Cat()
cat.run()
'''
再次运行,结果如下:
Dog is running...
Cat is running...
'''
'''
当子类和父类都存在相同的run()方法时,我们说,子类的run()覆盖了父类的run(),在代码运
行的时候,总是会调用子类的run()。这样,我们就获得了继承的另一个好处:多态。
要理解什么是多态,我们首先要对数据类型再作一点说明。当我们定义一个class的时候,我们
实际上就定义了一种数据类型。我们定义的数据类型和Python自带的数据类型,比如str、list
、dict没什么两样:
'''
a = list() # a是list类型
b = Animal() # b是Animal类型
c = Dog() # c是Dog类型
#判断一个变量是否是某个类型可以用isinstance()判断:
print(isinstance(a,list))
print(isinstance(b,Animal))
print(isinstance(c,Dog))
#看来a、b、c确实对应着list、Animal、Dog这3种类型。
#但是等等,试试:
print(isinstance(c,Animal))
'''
看来c不仅仅是Dog,c还是Animal!
不过仔细想想,这是有道理的,因为Dog是从Animal继承下来的,当我们创建了一个Dog的实例
c时,我们认为c的数据类型是Dog没错,但c同时也是Animal也没错,Dog本来就是Animal的一种!
所以,在继承关系中,如果一个实例的数据类型是某个子类,那它的数据类型也可以被看做是
父类。但是,反过来就不行:
'''
b = Animal()
print(isinstance(b,Dog))
#Dog可以看成Animal,但Animal不可以看成Dog。
#要理解多态的好处,我们还需要再编写一个函数,这个函数接受一个Animal类型的变量:
def run_twice(animal):
animal.run()
animal.run()
'''
当我们传入Animal的实例时,run_twice()就打印出:
Animal is running...
Animal is running...
'''
run_twice(Animal())
'''
我们传入Dog的实例时,run_twice()就打印出:
Dog is running...
Dog is running...
'''
run_twice(Dog())
'''
我们传入Cat的实例时,run_twice()就打印出:
Cat is running...
Cat is running...
'''
#看上去没啥意思,但是仔细想想,现在,如果我们再定义一个Tortoise类型,也从Animal派生:
class Tortoise(Animal):
def run(self):
print('Tortoise is running slowly...')
#当我们调用run_twice()时,传入Tortoise的实例:
run_twice(Tortoise())
'''
你会发现,新增一个Animal的子类,不必对run_twice()做任何修改,实际上,任何依赖Animal
作为参数的函数或者方法都可以不加修改地正常运行,原因就在于多态。
多态的好处就是,当我们需要传入Dog、Cat、Tortoise……时,我们只需要接收Animal类型就可
以了,因为Dog、Cat、Tortoise……都是Animal类型,然后,按照Animal类型进行操作即可。由
于Animal类型有run()方法,因此,传入的任意类型,只要是Animal类或者子类,就会自动调用
实际类型的run()方法,这就是多态的意思:
对于一个变量,我们只需要知道它是Animal类型,无需确切地知道它的子类型,就可以放心地
调用run()方法,而具体调用的run()方法是作用在Animal、Dog、Cat还是Tortoise对象上,由
运行时该对象的确切类型决定,这就是多态真正的威力:调用方只管调用,不管细节,而当我们
新增一种Animal的子类时,只要确保run()方法编写正确,不用管原来的代码是如何调用的。
这就是著名的“开闭”原则:
对扩展开放:允许新增Animal子类;
对修改封闭:不需要修改依赖Animal类型的run_twice()等函数。
继承还可以一级一级地继承下来,就好比从爷爷到爸爸、再到儿子这样的关系。而任何类,最终
都可以追溯到根类object,这些继承关系看上去就像一颗倒着的树。比如如下的继承树:
┌───────────────┐
│ object │
└───────────────┘
│
┌────────────┴────────────┐
│ │
▼ ▼
┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ Animal │ │ Plant │
└─────────────┘ └─────────────┘
│ │
┌─────┴──────┐ ┌─────┴──────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
│ Dog │ │ Cat │ │ Tree │ │ Flower │
└─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘
'''
'''
静态语言 vs 动态语言
对于静态语言(例如Java)来说,如果需要传入Animal类型,则传入的对象必须是Animal类型
或者它的子类,否则,将无法调用run()方法。
对于Python这样的动态语言来说,则不一定需要传入Animal类型。我们只需要保证传入的对象
有一个run()方法就可以了:
class Timer(object):
def run(self):
print('Start...')
这就是动态语言的“鸭子类型”,它并不要求严格的继承体系,一个对象只要“看起来像鸭子,走
起路来像鸭子”,那它就可以被看做是鸭子。
Python的“file-like object“就是一种鸭子类型。对真正的文件对象,它有一个read()方法,
返回其内容。但是,许多对象,只要有read()方法,都被视为“file-like object“。许多函数
接收的参数就是“file-like object“,你不一定要传入真正的文件对象,完全可以传入任何实
现了read()方法的对象。
小结
继承可以把父类的所有功能都直接拿过来,这样就不必重零做起,子类只需要新增自己特有的方
法,也可以把父类不适合的方法覆盖重写。
动态语言的鸭子类型特点决定了继承不像静态语言那样是必须的。
'''
6.5 获取对象信息
'''获取对象信息'''
'''
当我们拿到一个对象的引用时,如何知道这个对象是什么类型、有哪些方法呢?
使用type()
首先,我们来判断对象类型,使用type()函数:
基本类型都可以用type()判断:
'''
print(type(123))
print(type("str"))
print(type(None))
#如果一个变量指向函数或者类,也可以用type()判断:
print(type(abs))
print(type(a))
'''
但是type()函数返回的是什么类型呢?它返回对应的Class类型。如果我们要在if语句中判断,
就需要比较两个变量的type类型是否相同:
'''
print(type(123)==type(456))
print(type(123)==int)
print(type("asd")==type("123"))
print(type("asd")==type(123))
#判断基本数据类型可以直接写int,str等,但如果要判断一个对象是否是函数怎么办?
#可以使用types模块中定义的常量:
import types
def fn():
pass
print(type(fn)==types.FunctionType)
print(type(abs)==types.BuiltinFunctionType)
print(type(fn)==type(lambda x: x)==types.LambdaType)
print(type((x for x in range(10)))==types.GeneratorType)
'''
使用isinstance()
对于class的继承关系来说,使用type()就很不方便。我们要判断class的类型,
可以使用isinstance()函数。
我们回顾上次的例子,如果继承关系是:
object -> Animal -> Dog -> Husky
'''
class Husky(Dog):
pass
a = Animal()
d = Dog()
h = Husky()
#然后判断
print(isinstance(h, Husky))
#没有问题,因为h变量指向的就是Husky对象。
#再判断:
print(isinstance(h, Dog))
'''
h虽然自身是Husky类型,但由于Husky是从Dog继承下来的,所以,h也还是Dog类型。换句话说,
isinstance()判断的是一个对象是否是该类型本身,或者位于该类型的父继承链上。
因此,我们可以确信,h还是Animal类型:
'''
print(isinstance(h, Animal))
#同理,实际类型是Dog的d也是Animal类型:
print(isinstance(d, Dog) and isinstance(d, Animal))
#但是,d不是Husky类型:
print(isinstance(d, Husky))
False
#能用type()判断的基本类型也可以用isinstance()判断:
print(isinstance('a', str))
print(isinstance(123, int))
print(isinstance(b'a', bytes))
#并且还可以判断一个变量是否是某些类型中的一种,
#比如下面的代码就可以判断是否是list或者tuple:
print(isinstance([1, 2, 3], (list, tuple)))
print(isinstance((1, 2, 3), (list, tuple)))
True
#总是优先使用isinstance()判断类型,可以将指定类型及其子类“一网打尽”。
'''
使用dir()
如果要获得一个对象的所有属性和方法,可以使用dir()函数,它返回一个包含字符串的list,
比如,获得一个str对象的所有属性和方法:
'''
print(dir("ABC"))
'''
类似__xxx__的属性和方法在Python中都是有特殊用途的,比如__len__方法返回长度。
在Python中,如果你调用len()函数试图获取一个对象的长度,实际上,在len()函数内部,
它自动去调用该对象的__len__()方法,所以,下面的代码是等价的:
'''
print(len("ABC"))
print("ABC".__len__())
#我们自己写的类,如果也想用len(myObj)的话,就自己写一个__len__()方法:
class myClass(object):
def __len__(self):
return 100
c = myClass()
print(len(c))
#剩下的都是普通属性或方法,比如lower()返回小写的字符串:
print("ABC".lower())
#仅仅把属性和方法列出来是不够的,配合getattr()、setattr()以及hasattr(),
#我们可以直接操作一个对象的状态:
class MyObject(object):
def __init__(self):
self.x = 9
def power(self):
return self.x * self.x
obj = MyObject()
#紧接着,可以测试该对象的属性:
print(hasattr(obj,"x"))## 有属性'x'吗?
print(obj.x)
print(hasattr(obj,"y"))## 有属性'y'吗?
setattr(obj, 'y', 19) # 设置一个属性'y'
print(hasattr(obj,"y"))## 有属性'y'吗?
print(getattr(obj, 'y')) # 获取属性'y'
print(obj.y)
#如果试图获取不存在的属性,会抛出AttributeError的错误:
#getattr(obj,"z")
#可以传入一个default参数,如果属性不存在,就返回默认值:
print(getattr(obj,"z",404))
#也可以获得对象的方法:
print(hasattr(obj,"power"))## 有属性'power'吗?
print(getattr(obj,"power")) # 获取属性'power'
fn = getattr(obj, 'power') # 获取属性'power'并赋值到变量fn
print(fn()) # 调用fn()与调用obj.power()是一样的
'''
小结
通过内置的一系列函数,我们可以对任意一个Python对象进行剖析,拿到其内部的数据。要注意
的是,只有在不知道对象信息的时候,我们才会去获取对象信息。如果可以直接写:
sum = obj.x + obj.y
就不要写:
sum = getattr(obj, 'x') + getattr(obj, 'y')
一个正确的用法的例子如下:
def readImage(fp):
if hasattr(fp, 'read'):
return readData(fp)
return None
假设我们希望从文件流fp中读取图像,我们首先要判断该fp对象是否存在read方法,如果存在,
则该对象是一个流,如果不存在,则无法读取。hasattr()就派上了用场。
请注意,在Python这类动态语言中,根据鸭子类型,有read()方法,不代表该fp对象就是一个文件流,
它也可能是网络流,也可能是内存中的一个字节流,但只要read()方法返回的是有效的图像数据,
就不影响读取图像的功能。
'''
6.6 实例属性和类属性
'''实例属性和类属性'''
'''
由于Python是动态语言,根据类创建的实例可以任意绑定属性。
给实例绑定属性的方法是通过实例变量,或者通过self变量:
'''
class Student(object):
def __init__(self, name):
self.name = name
s = Student('Bob')
s.score = 90
#但是,如果Student类本身需要绑定一个属性呢?可以直接在class中定义属性,这种属性是类
#属性,归Student类所有:
class Student(object):
name = 'Student'
#当我们定义了一个类属性后,这个属性虽然归类所有,但类的所有实例都可以访问到。来测试一下:
s = Student() # 创建实例s
print(s.name) # 打印name属性,因为实例并没有name属性,所以会继续查找class的name属性
print(Student.name) # 打印类的name属性
s.name = 'Michael' # 给实例绑定name属性
print(s.name) # 由于实例属性优先级比类属性高,因此,它会屏蔽掉类的name属性
print(Student.name) # 但是类属性并未消失,用Student.name仍然可以访问
del s.name # 如果删除实例的name属性
print(s.name) # 再次调用s.name,由于实例的name属性没有找到,类的name属性就显示出来了
'''
从上面的例子可以看出,在编写程序的时候,千万不要对实例属性和类属性使用相同的名字,
因为相同名称的实例属性将屏蔽掉类属性,但是当你删除实例属性后,再使用相同的名称,
访问到的将是类属性。
'''
'''
练习
为了统计学生人数,可以给Student类增加一个类属性,每创建一个实例,该属性自动增加:
'''
class Student(object):
count = 0
def __init__(self, name):
self.name = name
Student.count = Student.count + 1
# 测试:
if Student.count != 0:
print('测试失败!')
else:
bart = Student('Bart')
if Student.count != 1:
print('测试失败!')
else:
lisa = Student('Bart')
if Student.count != 2:
print('测试失败!')
else:
print('Students:', Student.count)
print('测试通过!')
'''
小结
实例属性属于各个实例所有,互不干扰;
类属性属于类所有,所有实例共享一个属性;
不要对实例属性和类属性使用相同的名字,否则将产生难以发现的错误。
'''
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python中的fftshift在那个包下面 python ffn包 详细
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包婷婷 (201550484)作业一 统计软件简介与数据操作-SPSS(Statistical Product and Service Solutions),"统计产品与服务解决方案"软件。最初软件全称为"(SolutionsStatistical Package for the Social Sciences),但是随着SPSS产品服务领域的扩大和服务深度的增加,SPSS公司已于2000年正式将英文全称更改为"统计产品与服务解决方案",标志着SPSS的战略方向正在做出重大调整。为IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的软件产品及相关服务的总称SPSS,有Windows和Mac OS X等版本。 1984年SPSS总部首先推出了世界上第一个统计分析软件微机版本SPSS/PC+,开创了SPSS微机系列产品的开发方向,极大地扩充了它的应用范围,并使其能很快地应用于自然科学、技术科学、社会科学的各个领域。世界上许多有影响的报刊杂志纷纷就SPSS的自动统计绘图、数据的深入分析、使用方便、功能齐全等方面给予了高度的评价。 R统计软件介绍 R是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括:数据存储和处理系统;数组运算工具(其向量、矩阵运算方面功能尤其强大);完整连贯的统计分析工具;优秀的统计制图功能;简便而强大的编程语言:可操纵数据的输入和输出,可实现分支、循环,用户可自定义功能。 与其说R是一种统计软件,还不如说R是一种数学计算的环境,因为R并不是仅仅提供若干统计程序、使用者只需指定数据库和若干参数便可进行一个统计分析。R的思想是:它可以提供一些集成的统计工具,但更大量的是它提供各种数学计算、统计计算的函数,从而使使用者能灵活机动的进行数据分析,甚至创造出符合需要的新的统计计算方法。 该语言的语法表面上类似 C,但在语义上是函数设计语言(functional programming language)的变种并且和Lisp 以及 APL有很强的兼容性。特别的是,它允许在"语言上计算"(computing on the language)。这使得它可以把表达式作为函数的输入参数,而这种做法对统计模拟和绘图非常有用。 R是一个免费的*软件,它有UNIX、LINUX、MacOS和WINDOWS版本,都是可以免费下载和使用的。在R主页那儿可以下载到R的安装程序、各种外挂程序和文档。在R的安装程序中只包含了8个基础模块,其他外在模块可以通过CRAN获得。 二、R语言 R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个*、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。 R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX,Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R还有以下特点: 1.R是*软件。这意味着它是完全免费,开放源代码的。可以在它的网站及其镜像中下载任何有关的安装程序、源代码、程序包及其源代码、文档资料。标准的安装文件身自身就带有许多模块和内嵌统计函数,安装好后可以直接实现许多常用的统计功能。[2] 2.R是一种可编程的语言。作为一个开放的统计编程环境,语法通俗易懂,很容易学会和掌握语言的语法。而且学会之后,我们可以编制自己的函数来扩展现有的语言。这也就是为什么它的更新速度比一般统计软件,如,SPSS,SAS等快得多。大多数最新的统计方法和技术都可以在R中直接得到。[2] 3. 所有R的函数和数据集是保存在程序包里面的。只有当一个包被载入时,它的内容才可以被访问。一些常用、基本的程序包已经被收入了标准安装文件中,随着新的统计分析方法的出现,标准安装文件中所包含的程序包也随着版本的更新而不断变化。在另外版安装文件中,已经包含的程序包有:base一R的基础模块、mle一极大似然估计模块、ts一时间序列分析模块、mva一多元统计分析模块、survival一生存分析模块等等.[2] 4.R具有很强的互动性。除了图形输出是在另外的窗口处,它的输入输出窗口都是在同一个窗口进行的,输入语法中如果出现错误会马上在窗口口中得到提示,对以前输入过的命令有记忆功能,可以随时再现、编辑修改以满足用户的需要。输出的图形可以直接保存为JPG,BMP,PNG等图片格式,还可以直接保存为PDF文件。另外,和其他编程语言和数据库之间有很好的接口。[2] 5.如果加入R的帮助邮件列表一,每天都可能会收到几十份关于R的邮件资讯。可以和全球一流的统计计算方面的专家讨论各种问题,可以说是全世界最大、最前沿的统计学家思维的聚集地.[2] R是基于S语言的一个GNU项目,所以也可以当作S语言的一种实现,通常用S语言编写的代码都可以不作修改的在R环境下运行。 R的语法是来自Scheme。R的使用与S-PLUS有很多类似之处,这两种语言有一定的兼容性。S-PLUS的使用手册,只要稍加修改就可作为R的使用手册。所以有人说:R,是S-PLUS的一个“克隆”。 但是请不要忘了:R是免费的(R is free)。R语言源代码托管在github,具体地址可以看参考资料。[3] 。 R语言的下载可以通过CRAN的镜像来查找。 R语言有域名为.cn的下载地址,有六个,其中两个由Datagurn,由 中国科学技术大学提供的。R语言Windows版,其中由两个下载地点是Datagurn和 USTC提供的。 三、stata Stata 是一套提供其使用者数据分析、数据管理以及绘制专业图表的完整及整合性统计软件。它提供许许多多功能,包含线性混合模型、均衡重复反复及多项式普罗比模式。用Stata绘制的统计图形相当精美。 新版本的STATA采用最具亲和力的窗口接口,使用者自行建立程序时,软件能提供具有直接命令式的语法。Stata提供完整的使用手册,包含统计样本建立、解释、模型与语法、文献等超过一万余页的出版品。 除此之外,Stata软件可以透过网络实时更新每天的最新功能,更可以得知世界各地的使用者对于STATA公司提出的问题与解决之道。使用者也可以透过Stata. Journal获得许许多多的相关讯息以及书籍介绍等。另外一个获取庞大资源的管道就是Statalist,它是一个独立的listserver,每月交替提供使用者超过1000个讯息以及50个程序。 四、PYTHON
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