Machine learning. Технология программирования на языке python и разработка программ для машинного обучения. Лекция v

Август 20, 2022

Главная
Информатика
Machine learning. Технология программирования на языке python и разработка программ для машинного обучения. Лекция v

Содержание

2. Двумерные массивы Вложенные списки и массивы Объектно-ориентированное и функциональное программирование на Python План занятия
3. a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] print(a[0]) print(a[1]) b = a[0] print(b) print(a[0][2]) a[0][1]
4. a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] for row in a: for
5. a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]] s = 0 for i
6. Создание вложенных списков Первый способ: сначала создадим список из n элементов (для начала просто из nнулей).
7. Ввод двумерного массива Пример программы, считающей двумерный массив из n строк, каждая из которых содержит m
8. Ввод двумерного массива Без использования сложных вложенных вызовов функций: # в первой строке ввода идёт количество
9. Парадигмы программирования Парадигма программирования — это совокупность идей и понятий, определяющих стиль написания компьютерных программ (подход
10. Императивное программирование Императивное программирование предполагает ответ на вопрос “Как?”. В рамках этой парадигмы вы задаете последовательность
11. Декларативное программирование Декларативное программирование предполагает ответ на вопрос “Что?”. Здесь вы описываете задачу, даете спецификацию, говорите,
12. Структурное программирование В рамках структурного подхода к программированию основное внимание сосредоточено на декомпозиции – разбиении программы/задачи
13. ООП В рамках объектно-ориентированного (ООП) подхода программа представляется в виде совокупности объектов, каждый из которых является
14. Функциональное программирование В рамках функционального программирования выполнение программы – это процесс вычисления, который трактуется как вычисление
15. Свойства функционального программирования Функции являются объектами первого класса (First Class Object). Это означает, что с функциями
16. Функциональное программирование в Python Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в программа рассматривается как вычисление
17. Lambda выражение в Python lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную функцию,
18. Функция map() В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа данных, например,
19. Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map: Пример работы данной функции совместно с созданной
20. А теперь то же самое, только используя lambda выражение: Функция map может быть так же применена
21. Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение закончится на минимальном списке:
22. Функция filter() Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве аргументов функцию и
23. Функция reduce() Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет функцию-аргумент к элементам
24. Функция zip() Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве аргументов. Обратите внимание,
25. Объектно-ориентированное программирование в Python Объектно-ориентированным программированием называется такой подход к программированию, в котором используются понятия класса
26. Терминология объектно-ориентированного программирования Класс (Class): Определенный программистом прототип программируемого объекта с набором атрибутов (переменных и методов),
27. Создание класса Определение класса начинается с ключевого слова class, после него следует имя класса и двоеточие.
28. # Метод перевозки людей def lift(self): print ("{} lifted someone".format(self.name)) # Увеличиваем количество людей перевезенных ЭТИМ
29. Создание экземпляров класса Чтобы создать экземпляр класса следует любой переменной присвоить значение имени класса, указав в
30. Получение доступа к атрибутам и методам класса Чтобы получить доступ к атрибутам класса в Python следует
31. Соединив все это в одном файле, получим следующее:
32. Файловая система и работа с файлами Домашние задания: как реализуются программы План следующего занятия
34. Скачать презентацию

Слайд 2

Двумерные массивы
Вложенные списки и массивы
Объектно-ориентированное и функциональное программирование на Python
План занятия

Слайд 3

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
print(a[0])
print(a[1])
b = a[0]
print(b)
print(a[0][2])
a[0][1] =

7
print(a)
print(b)
b[2] = 9
print(a[0])
print(b)

Обработка и вывод вложенных списков

Слайд 4

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]]
for

row in a:
for elem in row:
print(elem, end=' ')
print()

for row in a:
print(' '.join([str(elem) for elem in row]))

Вывод двумерного массива

Слайд 5

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]]
s

= 0
for i in range(len(a)):
for j in range(len(a[i])):
s += a[i][j]
print(s)

Используем два вложенных цикла для подсчета суммы всех чисел в списке:

То же самое с циклом не по индексу, а по значениям строк

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]]
s = 0
for row in a:
for elem in row:
s += elem
print(s)

Слайд 6

Создание вложенных списков
Первый способ:
сначала создадим список из n элементов (для начала просто

из nнулей). Затем сделаем каждый элемент списка ссылкой на другой одномерный список из m элементов:

n = 3
m = 4
a = [0] * n
for i in range(n):
a[i] = [0] * m

Второй (но похожий) способ:
создать пустой список, потом n раз добавить в него новый элемент, являющийся списком-строкой:

n = 3
m = 4
a = []
for i in range(n):
a.append([0] * m)

Третий способ - воспользоваться генератором:
создать список из n элементов, каждый из которых будет списком, состоящих из m нулей:

n = 3
m = 4
a = [[0] * m for i in range(n)]

Слайд 7

Ввод двумерного массива
Пример программы, считающей двумерный массив из n строк, каждая

из которых содержит m чисел:

# в первой строке ввода идёт количество строк массива
n = int(input())
a = []
for i in range(n):
a.append([int(j) for j in input().split()])

Слайд 8

Ввод двумерного массива
Без использования сложных вложенных вызовов функций:
# в первой строке

ввода идёт количество строк массива
n = int(input())
a = []
for i in range(n):
row = input().split()
for i in range(len(row)):
row[i] = int(row[i])
a.append(row)

То же самое при помощи генератора:

# в первой строке ввода идёт количество строк массива
n = int(input())
a = [[int(j) for j in input().split()] for i in range(n)]

Слайд 9

Парадигмы программирования
Парадигма программирования — это совокупность идей и понятий, определяющих стиль написания

компьютерных программ (подход к программированию). Это способ концептуализации, определяющий организацию вычислений и структурирование работы, выполняемой компьютером.

Императивная
Декларативная

Слайд 10

Императивное программирование
Императивное программирование предполагает ответ на вопрос “Как?”. В рамках этой парадигмы

вы задаете последовательность действий, которые нужно выполнить, для того чтобы получить результат. Результат выполнения сохраняется в ячейках памяти, к которым можно обратиться в последствии.

Структурное программирование
Объектно-ориентированное программирование

Слайд 11

Декларативное программирование
Декларативное программирование предполагает ответ на вопрос “Что?”. Здесь вы описываете задачу,

даете спецификацию, говорите, что вы хотите получить в результате выполнения программы, но не определяете, как этот ответ будет получен.

Функциональное программирование

Слайд 12

Структурное программирование
В рамках структурного подхода к программированию основное внимание сосредоточено на декомпозиции –

разбиении программы/задачи на отдельные блоки / подзадачи. Разработка ведётся пошагово, методом “сверху вниз”. Наиболее распространенным языком, который предполагает использование структурного подхода к программирования является язык C, в нем, основными строительными блоками являются функции.

Слайд 13

ООП
В рамках объектно-ориентированного (ООП) подхода программа представляется в виде совокупности объектов, каждый из

которых является экземпляром определенного класса, классы образуют иерархию наследования. ООП базируется на следующих принципах: инкапсуляция, наследование, полиморфизм, абстракция. Примерами языков, которые позволяют вести разработку в этой парадигме являются C#, Java.

Слайд 14

Функциональное программирование
В рамках функционального программирования выполнение программы – это процесс вычисления, который трактуется как

вычисление значений функций в математическом понимании последних (в отличие от функций как подпрограмм в процедурном программировании). Языки, которые реализуют эту парадигму – это Haskell, Lisp.

Слайд 15

Свойства функционального программирования
Функции являются объектами первого класса (First Class Object). Это

означает, что с функциями вы можете работать, также как и с данными: передавать их в качестве аргументов другим функциям, присваивать переменным и т.п.
В функциональных языках не используются переменные (как именованные ячейки памяти), т.к. там нет состояний, а т.к. нет переменных, то и нет операции присваивания, как это понимается в императивном программировании.
Рекурсия является основным подходом для управления вычислениями, а не циклы и условные операторы.
Используются функции высшего порядка (High Order Functions). Функции высшего порядка – это функций, которые могут в качестве аргументов принимать другие функции.
Функции являются “чистыми” (Pure Functions) – т.е. не имеют побочных эффектов (иногда говорят: не имеют сайд-эффектов).
Акцент на том, что должно быть вычислено, а не на том, как вычислять.

Слайд 16

Функциональное программирование в Python
Функциональным называется такой подход к процессу программирования, в

программа рассматривается как вычисление математических функций, при этом не используются состояния и изменяемые объекты. Как правило, когда говорят о элементах функционального программировании в Python, то подразумеваются следующие функции:

Lambda
map()
filter()
reduce()
zip()

Слайд 17

Lambda выражение в Python
lambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную

функцию, то есть функцию без имени. Такие функции можно назвать одноразовыми, они используются только при создании. Как правило, lambda функции используются в комбинации с функциями filter, map, reduce.
Синтаксис lambda выражения в Python

В качестве arguments передается список аргументов, разделенных запятой, после чего над переданными аргументами выполняется expression. Если присвоить lambda-функцию переменной, то получим поведение как в обычной функции (делаем мы это исключительно в целях демонстрации)

Слайд 18

Функция map()
В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа

данных, например, список. map применяет к каждому элементу списка переданную функцию. Например, вы прочитали из файла список чисел, изначально все эти числа имеют строковый тип данных, чтобы работать с ними - нужно превратить их в целое число:

Слайд 19

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:
Пример работы данной

функции совместно с созданной пользователем функцией:

Слайд 20

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:
Функция map может быть так

же применена для нескольких списков, в таком случае функция-аргумент должна принимать количество аргументов, соответствующее количеству списков:

Слайд 21

Если же количество элементов в списках совпадать не будет, то выполнение

закончится на минимальном списке:

Слайд 22

Функция filter()
Функция filter предлагает элегантный вариант фильтрации элементов последовательности. Принимает в качестве

аргументов функцию и последовательность, которую необходимо отфильтровать:

mixed = ['мак', 'просо', 'мак', 'мак', 'просо', 'мак', 'просо', 'просо', 'просо', 'мак']
zolushka = list(filter(lambda x: x == 'мак', mixed))
print (zolushka)
['мак', 'мак', 'мак', 'мак', 'мак']

Обратите внимание, что функция, передаваемая в filter должна возвращать значение True / False, чтобы элементы корректно отфильтровались.

Слайд 23

Функция reduce()
Функция reduce принимает 2 аргумента: функцию и последовательность. reduce() последовательно применяет

функцию-аргумент к элементам списка, возвращает единичное значение. Обратите внимание в Python 2.x функция reduce доступна как встроенная, в то время, как в Python 3 она была перемещена в модуль functools.
Вычисление суммы всех элементов списка при помощи reduce:

Вычисление наибольшего элемента в списке при помощи reduce:

Слайд 24

Функция zip()
Функция zip объединяет в кортежи элементы из последовательностей переданных в качестве

аргументов.

Обратите внимание, что zip прекращает выполнение, как только достигнут конец самого короткого списка.

Слайд 25

Объектно-ориентированное программирование в Python
Объектно-ориентированным программированием называется такой подход к программированию, в котором

используются понятия класса и объекта. Говоря проще, когда перед нами стоит задача запрограммировать какой-либо объект, то намного легче сделать это описав этот объект, чем написав ряд функций.

Слайд 26

Терминология объектно-ориентированного программирования
Класс (Class): Определенный программистом прототип программируемого объекта с набором

атрибутов (переменных и методов), которые описывают данный объект. Доступ к аттрибутам и методам осуществляется через точку
Переменная класса (Class variable): Переменная, доступная для всех экземпляров данного класса. Определяется внутри класса, но вне любых методов класса.
Экземпляр класса (Instance): Отдельный объект-представитель определенного класса.
Переменная экземпляра класса (Instance variable): Переменная определенная внутри медота класса, принадлежащая только к этому классу.
Метод (Method): Особая функция, определенная внутри класса.
Наследование (Inheritance): Передача аттрибутов и методов родительского класса дочерним классам.
Перегрузка функций (Function overloading): Изменение работы метода, унаследованного дочерним классом от родительского класса.
Перегрузка операторов (Operator overloading): Определение работы операторов с экземплярами данного класса.

Слайд 27

Создание класса
Определение класса начинается с ключевого слова class, после него следует имя класса

и двоеточие. Теперь с отступом можно описывать сам класс.

class Elevator:
    """ Simple elevator class """
    # Переменная класса. Сколько людей было перевезено ВСЕМИ лифтами
    people_lifted = 0
# Конструктор класса. Вызывается при создании экземпляра класса
    def __init__(self,name):
        self.name = name
        # переменная экземпляра класса. Количество людей перевезенных КОНКРЕТНЫМ лифтом
        self.people_lifted = 0

Слайд 28

# Метод перевозки людей
    def lift(self):
        print ("{} lifted someone".format(self.name))
        # Увеличиваем количество людей

перевезенных ЭТИМ лифтом
        self.people_lifted += 1
        # Увеличиваем количество людей перевезенных ВСЕМИ лифтами
        Elevator.people_lifted += 1
# Метод печатающий информацию о конкретном лифте
    def info(self):
        print (self.name, "lifted", self.people_lifted, "people out of", Elevator.people_lifted)

Слайд 29

Создание экземпляров класса
Чтобы создать экземпляр класса следует любой переменной присвоить значение имени класса,

указав в скобках аргументы, которые принимает метод __init__().

elevator_1 = Elevator("OTIS")
elevator_2 = Elevator("PHILLIPS")

Слайд 30

Получение доступа к атрибутам и методам класса
Чтобы получить доступ к атрибутам класса

в Python следует после объекта поставить точку и написать имя переменной или метода, которые вы хотите использовать:

# Везем человека в лифте под именем OTIS
elevator_1.lift()
# Везем двоих человек в лифте под именем PHILLIPS
elevator_2.lift()
elevator_2.lift()
# Получаем информацию по лифту под именем OTIS
elevator_1.info()
# Получаем информацию по лифту под именем PHILLIPS
elevator_2.info()

Слайд 31

Соединив все это в одном файле, получим следующее:

Слайд 32

Файловая система и работа с файлами
Домашние задания: как реализуются программы
План следующего

занятия

Machine learning. Технология программирования на языке python и разработка программ для машинного обучения. Лекция v

Содержание

Двумерные массивыВложенные списки и массивыОбъектно-ориентированное и функциональное программирование на PythonПлан занятия

a = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]]print(a[0])print(a[1])b = a[0]print(b)print(a[0][2])a[0][1] =

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]]for

a = [[1, 2, 3, 4], [5, 6], [7, 8, 9]]s

Создание вложенных списковПервый способ: сначала создадим список из n элементов (для начала просто

Ввод двумерного массиваПример программы, считающей двумерный массив из n строк, каждая

Ввод двумерного массиваБез использования сложных вложенных вызовов функций:# в первой строке

Парадигмы программированияПарадигма программирования — это совокупность идей и понятий, определяющих стиль написания

Императивное программированиеИмперативное программирование предполагает ответ на вопрос “Как?”. В рамках этой парадигмы

Декларативное программированиеДекларативное программирование предполагает ответ на вопрос “Что?”. Здесь вы описываете задачу,

Структурное программированиеВ рамках структурного подхода к программированию основное внимание сосредоточено на декомпозиции –

ООПВ рамках объектно-ориентированного (ООП) подхода программа представляется в виде совокупности объектов, каждый из

Функциональное программированиеВ рамках функционального программирования выполнение программы – это процесс вычисления, который трактуется как

Свойства функционального программированияФункции являются объектами первого класса (First Class Object). Это

Функциональное программирование в PythonФункциональным называется такой подход к процессу программирования, в

Lambda выражение в Pythonlambda оператор или lambda функция в Python это способ создать анонимную

Функция map()В Python функция map принимает два аргумента: функцию и аргумент составного типа

Тот же эффект мы можем получить, применив функцию map:Пример работы данной

А теперь то же самое, только используя lambda выражение:Функция map может быть так