python是一门很灵活的解释性语言，本人在阅读别人优秀代码时会遇到一些有意思的编程技巧，故写下来方便回顾。
本文将在这里长期更新。
总结python知识点：python interview
巩固Numpy知识：101 NumPy Exercises for Data Analysis
python内置函数
List Comprehensions
一种简易的循环+创建list的方式，很常用。
zip
可快速的将两个向量中的对应元素合并成一个tuple。
defaultdict
(n,)与(n,1)区别：(n,1)可方便的进行broadcast。
python使用分号
operator.itemgetter
定义一个获取对象哪些维的函数
字典的使用
item()
返回一个列表对象
iteritems()
返回一个迭代器
如何将一个字典的value按照从小到大排列？
python
classCount = defaultdict(lambda: 0)
for vote in classList:
classCount[vote] += 1
sortedClassCount = sorted(classCount.iteritems(),\
key=operator.itemgetter(1), reverse=True)
函数属性实现全局变量
def fuc1():
#通过一个 ".",使用了fuc2的变量
b = fuc2.a
print b
def fuc2():
#这里需要注意的是，在fuc2函数内部使用a，同样要进行域确定，即
#fuc2.a，才能访问
fuc2.a = 0
fuc1()
fuc2() #打印的结果是 0
#访问fuc2的变量
print fuc2.a #打印的结果还是 0
#当在外面进行值变化时，fuc2的变量改变了，从而实现了全局变量的效果
fuc2.a = 2
fuc1() #全局变量的实现，现在输出的结果是 2
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Python3中dict实现按key返回：
keys = list(mydict.keys())
items = list(mydict.items())
keys, values = tuple(zip(*items))
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参考：
python3中的items()
dict.keys()
@staticmethod 和@classmethod
@classmethod 为类方法，只在类中运行不在实例中运行，可以通过实例调用或者类调用，第一个参数为类名。
@staticmethod 为静态方法，只能用类名调用。
Numpy函数使用
np.argmax：找到数组的指定axis的最大值下标
np.random.randn：生成标准正态分布的随机数。
np.linalg.norm ：计算向量的二范数或者无穷范数等。
np.nan_to_num ：将NAN代替为0，无穷数代替为有限数。
np.linspace、np.arange()：创建等差数列
np.logspace：创建等比数列
matplotlib使用
绘制标注
所有的变量可以参考
参考示例
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
r = np.arange(0,1,0.001)
theta = 2*2*np.pi*r
line, = ax.plot(theta, r, color='#ee8d18', lw=3)
ind = 800
thisr, thistheta = r[ind], theta[ind]
ax.plot([thistheta], [thisr], 'o')
ax.annotate('a polar annotation',
xy=(thistheta, thisr), # theta, radius
xytext=(0.05, 0.05), # fraction, fraction
textcoords='figure fraction',
arrowprops=dict(facecolor='black', shrink=0.05),
horizontalalignment='left',
verticalalignment='bottom',
)
plt.show()
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plt.xticks(my_x_ticks)
人为设置坐标轴
x.set_xlim(0,100)
人为设置坐标轴范围
ax.set_xscale('log', basex=2)
指定坐标轴方式，可为任意