python神经网络编程2之用python搭建神经网络

【python基础】

环境：Jupyter Notebook

for n in range(10):
    print(n)
    pass
#标志循环结束，下一行回正常缩进，done只打印一次 我也可以删掉orz
print("done")

#funtion that takes 2 numbers as input
#and outputs their avarage
def avg(x,y):
    print("first input is",x)
    print("second input is",y)
    a=(x+y)/2.0
    print("avarage is",a)
    return a

import numpy
a=numpy.zeros([3,2])
print(a)

a[0,0]=1
a[0,1]=2
a[1,0]=9
a[2,1]=12
print(a)

import matplotlib.pyplot
matplotlib.pyplot.imshow(a,interpolation="nearest")
#imshow()：创建绘图，参数一：要绘制的数组
#最后一项：不要让绘图看起来平滑二混合颜色

<matplotlib.image.AxesImage at 0x1e9dd2fab20>

#只定义对象一次，却可以多次使用对象，对象类似于可重用函数，但更多
#class for a dog object
class Dog:
    
    #dogs can bark()
    #对象函数被称为method
    def bark(self):
        #self:为了当python创建函数时，python可把函数赋予正确的对象
        print("woof!")
        pass#貌似可有可无
    
    pass

sizzles=Dog()#创建对象，实例
mutley=Dog()#创建对象，实例
sizzles.bark()
mutley.bark()
#类只是定义（蛋糕配方）
#对象是所定义类的真正实例（按配方做好的蛋糕）
#对象可以利用模板批量创建
#对象内由整齐封装在内的数据和函数

#把数据变量添加至类中，并添加一些方法观察、改变这些数据
#class for a dog object
class Dog:
    #initialisation method with internal date
    def __init__(self,petname,temp):
        #后两项：函数期望的变量参数
        #初始化函数：在实际使用对象前，该函数准备对象
        #创建两个新变量，把变量参数传递过去
        self.name=petname;
        self.temperature=temp;
        #"self."指变量是对象本身的一部分，这个变量只属于这个对象
    #get status
    def status(self):#无参，仅打印Dog对象名和温度变量
        print("dog name is ",self.name)
        print("dog temperature is ",self.temperature)
        pass
    
    #set temperature
    def setTemperature(self,temp):
        #创建对象后任何时间均可改变对象温度
            self.temperature=temp;
            pass
        #dogs can bark()
    def bark(self):
        print("woof!")
        pass
    pass

#create a new dog object from the Dog class
lassie=Dog("Lassie",37)
lassie.status()

lassie.setTemperature(40)
lassie.status()

【搭建神经网络】