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天际国际平台开户|英伟达小姐姐的Python隐藏技巧合集,推特2400赞,代码可以直接跑

2020-01-10 11:59:25

天际国际平台开户|英伟达小姐姐的Python隐藏技巧合集,推特2400赞,代码可以直接跑

天际国际平台开户,栗子 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 qbitai

常常发资源的英伟达工程师小姐姐chip huyen,又发射了一套python隐藏功能合集。

里面都是她“从前没发现,或者从前不太敢用”的机器学习技巧,有notebook可以直接跑。

合集名叫python-is-cool,推特宣布之后不到半天,已经收获了2400+赞。

那么,这份令人奔走相告的资源,到底长什么样子?

就像开头提到的:这里的功能,要么是小姐姐花了很久才找到的,要么是曾经让她瑟瑟发抖到不敢尝试的。

不过现在,她的技巧已经成功支配了这些功能,于是分享了出来。

目前一共有5个版块,专注机器学习,日后还会持续更新:

1、lambda、map、filter、reduce函数

lambda 关键字,是用来创建内联函数 (inline functions) 的。square_fn 和 square_ld 函数,在这里是一样的。

lambda 函数可以快速声明,所以拿来当回调 (callbacks) 函数是非常理想的:就是作为参数 (arguments) 传递给其他函数用的,那种函数。

和 map、filter 和 reduce 这样的函数搭配使用,尤其有效。

map(fn,iterable) 会把 fn 应用在 iterable 的所有元素上,返回一个map object。

这样调用,跟用有回调函数的 map 来调用,是一样的。

map 也可以有不止一个 iterable。

比如,你要想计算一个简单线性函数 f(x)=ax+b 的均方误差 (mse) ,两种方法就是等同的。

要注意的是,map 和 filter 返回的是迭代器 (iterator) ,这就是说它们的值不是存储的,是按需生成的。

当你调用了sum(diffs) 之后,diffs 就空了。如果你想要保留 diffs 里面所有的元素,就用 list(diffs) 把它转换成一个列表。

filter(fn,iterable) 也是和 map 一样道理,只不过 fn 返回的是一个布尔值,filter 返回的是,iterable 里面所有 fn 返回true的元素。

reduce(fn,iterable,initializer) 是用来给列表里的所有元素,迭代地应用某一个算子。比如,想要算出列表里所有元素的乘积:

上面这串代码,和下面这串代码是等同的:

2、列表操作

小姐姐说,python的列表太炫酷了。

2.1、解包 (unpacking)

想把一个列表解包成一个一个元素,就这样:

也可以这样:

2.2、切片 (slicing)

大家可能知道,如果想把一个列表反过来排,就用 [::-1] 。

而 [x:y:z] 这种语法的意思是,从索引x到索引y,每z个元素取一个。

如果z是负数,就是反向取了。

如果x不特别指定,就默认是在遍历列表的方向上,遇到的第一个元素。

如果y不特别指定,就默认是列表最后一个元素。

所以,我们要从一个列表里面,每两个取一个的话,就是 [::2] 。

也可以用这种方法,把一个列表里的偶数都删掉,只留奇数:

2.3、插入 (insertion)

把列表里的其中一个元素的值,换成另一个值。

如果想把某个索引处的一个元素,替换成多个元素,比如把 1 换成 20, 30, 40 :

如果想把3个值 0.2, 0.3, 0.5 插在索引0和索引1之间:

2.4、拉平 (flattening)

如果,一个列表里的每个元素都是个列表,可以用sum把它拉平:

如果是嵌套列表 (nested list) 的话,就可以用递归的方法把它拉平。这也是lambda函数又一种优美的使用方法:在创建函数的同一行,就能用上这个函数。

2.5、列表vs生成器

要想知道列表和生成器的区别在哪,看个例子:从token列表里面创建n-grams。

一种方法是用滑窗来创建:

上面这个例子,是需要把所有n-gram同时储存起来的。如果文本里有m个token,内存需求就是 o(nm) 。m值太大的话,存储就可能成问题。

所以,不一定要用一个列表储存所有n-gram。可以用一个生成器,在收到指令的时候,生成下一个n-gram,这叫做惰性计算 (lazy evaluation) 。

只要让 ngrams 函数,用 yield 关键字返回一个生成器,然后内存需求就变成 o(n) 了。

还有一种生成n-grams的方法,是用切片来创建列表:[0, 1, …, -n], [1, 2, …, -n+1], …, [n-1, n, …, -1],然后把它们zip到一起。

注意,创建切片用的是 (tokens[…] for i in range(n)) ,不是 [tokens[…] for i in range(n)] 。

[] 返回的是列表,() 返回的是生成器。

3、类,以及魔术方法

在python里面,魔术方法 (magic methods) 是用双下划线,作为前缀后缀的。

其中,最知名的可能就是 _init_ 了。

不过,如果想输出 (print) 一个节点 (node) ,就不是很容易了。

理想情况,应该是输出它的值,如果它有子节点的话,也输出子节点的值。

所以,要用魔术方法 _repr_ ,它必须返回一个可输出的object,如字符串。

如果想对比两个节点 (的各种值) ,就用 _eq_ 来重载 == 运算符,用 _lt_ 来重载 < 运算符,用 _ge_ 来重载 >= 。

想要了解更多魔术方法,请前往:

https://www.tutorialsteacher.com/python/magic-methods-in-python

或者使用官方文档,只是有一点点难读:

https://docs.python.org/3/reference/datamodel.html#special-method-names

这里,还要重点安利几种魔术方法:

一是 _len_ :重载 len() 函数用的。

二是 _str_:重载 str() 函数用的。

三是 _iter_:想让object变成迭代器,就用这个。有了它,还可以在object上调用 next() 函数。

对于像节点这样的类,我们已经知道了它支持的所有属性 (attributes) :value、left和right,那就可以用 _slots_ 来表示这些值。这样有助于提升性能,节省内存。

想要全面了解 _slots_ 的优点和缺点,可以看看aaron hall的精彩回答:

https://stackoverflow.com/a/28059785/5029595

4、局部命名空间,对象的属性

locals() 函数,返回的是一个字典 (dictionary) ,它包含了局部命名空间 (local namespace) 里定义的变量。

一个object的所有属性,都存在 _dict_ 里面。

注意,当参数列表 (list of arguments) 很大的时候,手动把每个参数值分配给一个属性会很累。

想简单一点的话,可以直接把整个参数列表分配给 _dict_ 。

当object是用 kwargs** 初始化的时候,这种做法尤其方便 (虽然 kwargs** 还是尽量少用为好) :

前4个版块就到这里了,至于第5个版块传授了怎样的技巧,先不介绍,大家可以从传送门前往观察:

https://github.com/chiphuyen/python-is-cool

贡献资源的chip huyen小姐姐,现在是英伟达的高级深度学习工程师了。

但在2015年进入斯坦福读书之前,她还是个没接触过深度学习的作家,旅行路上的故事已经出版了两本书。

△ 对,是个越南小姐姐

原本想读英文专业,却在选了一门计算机课之后,走上了深度学习的不归路。

毕业前,她在netflix实习过;毕业后,她在斯坦福教过tensorflow,课号cs20;一年前离开学校,进入英伟达。

正式选择了机器学习的她,依然像旅行的时候一样,喜欢和大家分享经历。

这位小姐姐产出的各式资源和感悟,量子位也介绍过不止一次。

爬网页、洗数据、创建海量数据集一条龙:

https://mp.weixin.qq.com/s/roxkglzylrqtjkylezqj6a

免费机器学习课程,从概率统计到全栈深度学习:

https://mp.weixin.qq.com/s/jk8yuqup5e64q0ak-wjukg

ai从业者要不要读博,要不要自己创业:

https://mp.weixin.qq.com/s/mtps6rwctlixwp8idbzotq

加上今天的python隐藏技巧,(至少) 是第四次了:

如果你想更顺滑地使用python,快马克这些方法吧。

项目传送门:

https://github.com/chiphuyen/python-is-cool

notebook传送门:

https://github.com/chiphuyen/python-is-cool/blob/master/cool-python-tips.ipynb

— 完 —

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