python的lib函数,python的lib库

如何调试python lib中的代码

pdb

是

Python

自带的一个包，为

python

程序提供了一种交互的源代码调试功能，主要特性包括设置断点、单步调试、进入函数调试、查看当前代码、查看栈片段、动态改变变量的值等。

相关问答

Q1: python内建函数

其实安装python包会自带一个有问号标示“？”的"Python Manuals"可以仔细阅读一下，也可作帮助文档的。

介绍Python的内建函数和异常.许多内建函数的细节及特性可以在这里找到.

内建函数

本节介绍的函数在解释器中总是可用的,他们被包含在 __builtin__ 模块里.另外每个模块的 __builtins__ 属性经常指的是这个模块(除了当在restricted execution环境下运行时).

_(下划线)

默认情况下,变量 _ 用于在交互模式下表示最近一个表达式的运行结果.

参阅 sys.displayhook (118)

__import__(name [, globals [, locals [, fromlist]]])

import语句通过调用这个函数来导入模块. name是包含模块名字的字符串, globals是一个可选的定义全局名称空间的字典, locals是定义局部名称空间的字典, fromlist是from语句目标的列表.例如, import spam语句会调用__import__('spam', globals(), locals(), []) ,而from spam import foo 语句会调用 __import__('spam', globals(), locals(), ['foo']). 如果模块名在包名字之后(如foo.bar)而且fromlist为空时,就返回对应的模块对象.如果fromlist不为空,则只会返回最顶级的包.

这个函数是一个低等级的模块载入接口.它并不执行import语句的所有步骤(通常情况下局部名称空间并不会随模块中包含对象的名称引用的改变而改变.这个函数可以由用户来重新定义,这样为import语句加入新的行为.默认的执行并不会检查locals参数,而globals只用于决定包的内容(这些参数可以使 __import__()能够完整地访问全局和局部名称空间)

abs(x)

返回x的绝对值

apply(func [, args [, keywords]])

对可调用对象func执行函数调用. args是一个包含固定位置参数的元组, keywords是包含关键参数的字典. apply()函数也可以写做func(*args ,**keywords ).

buffer(sequence [, offset [, size]])

创建一个新的缓冲器对象.缓冲器通常是一个序列(如字符串)的字节导向序列.缓冲器和字符串在许多地方是相同的,但是它不支持字符串方法,而且也不能使用string模块的函数.

callable(object)

当object为可调用对象时返回True,否则返回False

chr(i)

将一个0到255的整数转换为一个字符.

cmp(x,y)

比较x和y. x y返回负数; x== y返回零; x y返回整数.它可以比较任意两个对象并返回结果,即使有时候对象的比较豪无意义(例如比较文件对象).在某些环境下,这样的比较会引发异常.

coerce(x,y)

将x和y值转换为同一个数值类型并作为一个元组返回.(第三章,类型和对象)

compile(string, filename, kind)

使用exec()或eval()将字符串编译为代码对象. filename is a string containing the name of the file in which the string was defined. kind为'exec'时代表一个表达式的序列, 'eval'代表一个表达式, 'single'代表一个运行语句.

complex(real [, imag])

创建一个复数

delattr(object, attr)

删除对象的一个属性, attr是一个字符串.与 del object.attr相同

dir([object])

返回包含属性名称的列表.它们来自对象的 __dict__, __methods__,以及 __members__ 属性.如果没有传递给它参数,则会返回当前的local symbol table

divmod(a,b)

返回一个包含商和余数的元组.对于整数,将返回(a / b , a % b ),对于浮点数,将返回(math.floor(a / b ), a % b )

eval(expr [, globals [, locals]])

计算一个表达式的值. expr是一个字符串或由compile()创建的一个代码对象. globals和locals为操作定义的全局和局部名称空间,当省略时,表达式将在调用时的名称空间计算.

execfile(filename [, globals [, locals]])

运行文件filename中的语句. globals和locals定义了文件运行的全局和局部名称空间,当省略时,文件将在调用时的名称空间运行.这个函数不能在一个函数主体里使用,因为它与内嵌范围不相容.

filter(function, list)

使用func()函数来过滤s中的元素.使func返回值为false的元素被丢弃,其它的存入filter函数返回的列表中.如果function是None,则list中值为False的元素就被删除.

float(x)

将x转换为浮点数

getattr(object, name [, default])

返回一个对象的属性. name是一个字符串. default是一个可选的值,代表当没有这个属性时返回的值. 与 object.name 结果相同

globals()

返回一个与全局名称空间对应的字典

hasattr(object, name)

返回object是否有name属性,布尔值

hash(object)

返回一个对象的整数哈希值(如果可能).两个相等对象的哈希值是相同的.模块没有定义一个哈希值.

hex(x)

将一个整数或长整数转换为一个十六进制的字符串

id(object)

返回一个对象的整数id

input([prompt])

相当于eval(raw_input(prompt ))

int(x [, base])

将一个数字或字符串转换为整数. 可选参数base代表从字符串转换时的基础/根据

intern(string)

Checks to see whether string is contained in an internal table of strings. If found, a copy of the internal string is returned. If not, string is added to the internal table and returned. This function is primarily used to get better performance in operations involving dictionary lookups. Interned strings are never garbage-collected. Not applicable to Unicode strings.

isinstance(object, classobj)

检查object是否是classobj的事例或子类.也可用于检查类型

issubclass(class1, class2)

检查class1是否是class2的子类(派生类)

注意: issubclass(A , A )返回True

len(s)

返回序列s中包含的条目数目

list(s)

返回一个包含序列s中条目的新列表

locals()

返回一个与调用时局部名称空间相对应的字典

long(x [, base])

将一个数字或字符串转换为长整数,可选参数base代表从字符串转换时的基础/根据

map(function, list, ...)

将序列list中的每个元素传递给function函数做参数,函数的返回值组成列表并返回.如果提供给多个列表,则函数应包含有多个参数,每个参数从不同的列表获得.如果函数为None,则默认为 identity function(?身份函数).如果None映射到多个列表,则返回一个包含元组的列表,元组的每个元素分别来自各个列表.如果有必要,短的列表将使用None来扩充到与最长列表长度相等. map可以使用list comprehensions 来代替.例如map(function , alist ),可以使用[function (x) for x in alist ]来代替

参阅 zip (105).

max(s [, args, ...])

单个参数时,返回序列s中的最大值.多个参数时,返回值最大的参数

min(s [, args, ...])

单个参数时,返回序列s中的最小值.多个参数时,返回值最小的参数

oct(x)

将一个整数或者长整数转换为八进制字符串

open(filename [, mode [, bufsize]])

打开文件filename并返回一个文件对象(第十章,运行环境). mode代表文件打开的模式. 'r' 表示读, 'w' 表示写, 'a' 表示在文件末尾添加内容. 还有一种更新模式,你只要在读写模式后增加一个'+'就可以使用这种模式,如'r+' 或 'w+'.当一个文件以更新模式打开,你就可以对这个文件进行读写操作.只要在任何读取操作之前刷新所有的输出缓冲就不会有问题.如果一个文件以 'w+' 模式打开,它的长度就度截为 0.当mode省略时,将会使用'w'模式.bufsize参数指定了缓冲行为, 0代表无缓冲,1代表行缓冲,其他正数代表一个大约的字节缓冲器大小,负数代表使用系统默认缓冲器大小(也是默认行为)

ord(c)

返回单个字符c的整数顺序值.普通字符返回[0,255]中的一个值,Unicode字符返回 [0,65535]中的一个值

pow(x, y [, z])

返回x ** y ,如果z存在返回(x ** y ) % z

range([start,] stop [, step])

返回一个从start到stop的整数序列, step代表步进,默认值为1. start默认值为0.负数的step可以创建一个递减的整数序列

参阅xrange (105)

raw_input([prompt])

从标准输入(sys.stdin)中读取一行,并把它作为字符串返回.如果提供了prompt,它将首先打印到标准输出(sys.stdout).当读取到一个EOF时,就会引发一个EOFError异常.如果readline模块被导入,那么这个函数会使用它来提供更高级的功能

reduce(func, seq [, initializer])

函数从一个序列收集信息,然后只返回一个值(例如求和,最大值,等).它首先以序列的前两个元素调用函数,再将返回值和第三个参数作为参数调用函数,依次执行下去,返回最终的值. func函数有且只有两个参数.在seq为空时,将使用初始值initializer.

reload(module)

重新导入一个已经导入的模块. module必须是一个已经存在的模块对象.一般情况下并不鼓励使用这个函数,除了在调试的时候.

当一个模块重导入时,定义它的全局名称空间的字典依然存在.Thus, definitions in the old module that aren’t part of the newly reloaded module are retained.模块可以利用这个来检查他们是否已经被导入.

重导入一个使用C编写的模块通常是不合法的

If any other modules have imported this module by using the from statement, they’ll continue to use the definitions in the previously imported module. This problem can be avoided by either reissuing the from statement after a module has been reloaded or using fully qualified names such as module.name .

如果有使用以前模块中类创建的实例,它们将继续使用以前的模块

repr(object)

返回一个对象的标准字符串表示.与向后的引号 `object` 相同.大多数情况下,返回的字符串可以使用eval()来再次创建这个对象.

round(x [, n])

Returns the result of rounding the floating-point number x to the closest multiple of 10 to the power minus n . If n is omitted, it defaults to 0. If two multiples are equally close, rounding is done away from 0 (例如, 0.5 is rounded to 1.0 and -0.5 is rounded to -1.0).

setattr(object, name, value)

设置一个对象的属性. name是一个字符串. 相当于object.name = value .

slice([start,] stop [, step])

返回一个代表指定数列中一个整数的切片对象.切片对象也可以有扩展切片操作语句来产生.(第三章,序列和映射方法)

str(object)

返回表示对象的可打印形式的字符串.与print语句产生的字符串相同.

tuple(s)

从序列s中创建一个元组.如果s已经是一个元组,则返回s

type(object)

返回object的类型,它是一个types模块中定义type类型

参阅isinstance (102)

unichr(i)

将一个0到65535的整数转换为一个Unicode字符

unicode(string [, encoding [, errors]])

将string转换为Unicode字符串. encoding指定了string的数据编码,它被省略时,将使用sys.getdefaultencoding(). errors指定编码错误处理方式.('strict', 'ignore', 或 'replace' .参阅第三章和第九章中有关Unicode内容)

vars([object])

返回object的 symbol table (通常在object的__dict__属性).如果没有给它提供参数,则返回对应当前局部名称空间的字典.

xrange([start,] stop [, step])

和range函数相似,但返回的是一个XRangeType对象.它生成一个迭代器,就是只有用那个数时才临时通过计算提供值,而不是全部储存它们.这样在处理大的数列时能节省大量的内存.

zip(s1 [, s2 [,..]])

用来将几个序列组合成一个包含元组的序列,序列中的每个元素t[i ] = (s1[i ], s2[i ], ..., sn[i ]).结果与最短序列的长度相等.

Q2: python中的frame.lib.commonlib是什么意思呢

commonlib应该是frame中存放通用函数／类的子包。

asserts看名字应该和python的assert一样，都是做断言测试用的。

如果解决了您的问题请采纳！

如果未解决请继续追问

Q3: python下使用libsvm能处理数据格式为复数（complex）的数据吗

毋庸置疑，LibSVM是台湾牛人为世界机器学习的卓越贡献之一。一般都是基于Matlab的，其实LibSVM也可以用Python跑。

第一步，确定本机Python的版本：

32位的最易配置，哈哈，我的机器就是这么的古董。64位的童鞋请Google。

第二步，到官网，来下载LibSVM软件包，我选择的是zip包。

第三步，将zip包解压到一个特定位置，我放到了C：盘根目录，当然也可以放到program files中。

第四步，就可以测试一下LibSVM是否可用了，打开Python IDE，输入以下代码：

能够看到输出，84%的分类准确性。

第五步，使用我的个人数据

libsvm的数据格式如下：

第一列代表标签，第二列是第一个特征值，第三列是第二个特征值。所以，先要把数据按规定格式整理好。然后开始训练。

import os

import sys

os.chdir('C:\libsvm-3.17\python')

from svmutil import *

y, x = svm_read_problem('../lkagain.txt')

m = svm_train(y[:275], x[:275], '-c 5')

y, x = svm_read_problem('../lk2.txt')

p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[0:], x[0:], m)

print p_label

print p_acc

print p_val

第六步，Python接口

在libsvm-3.16的python文件夹下主要包括了两个文件svm.py和svmutil.py。

svmutil.py接口主要包括了high-level的函数，这些函数的使用和LIBSVM的MATLAB接口大体类似

svmutil中主要包含了以下几个函数：

svm_train() : train an SVM model

svm_predict() : predict testing data

svm_read_problem() : read the data from a LIBSVM-format file.

svm_load_model() : load a LIBSVM model.

svm_save_model() : save model to a file.

evaluations() : evaluate prediction results.

Q4: 如何利用python使用libsvm

一：libsvm包下载与使用：

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)副教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包，他不但提供了编译好的可在Windows系列系统的执行文件，还提供了源代码。

1.

把包解压在C盘之中，如：C:\libsvm-3.18

2.

因为要用libsvm自带的脚本grid.py和easy.py,需要去官网下载绘图工具gnuplot,解压到c盘

3.

进入c:\libsvm\tools目录下，用文本编辑器（记事本，edit都可以）修改grid.py和easy.py两个文件，找到其中关于gnuplot路径的那项，根据实际路径进行修改，并保存

4python与libsvm的连接（参考SVM学习笔记（2）LIBSVM在python下的使用 ）

a.打开IDLE(python GUI)，输入

import sys

sys.version

如果你的python是32位，将出现如下字符：

‘2.7.3 (default, Apr 10 2012, 23:31:26) [MSC v.1500 32 bit (Intel)]’

这个时候LIBSVM的python接口设置将非常简单。在libsvm-3.16文件夹下的windows文件夹中找到动态链接库libsvm.dll，将其添加到系统目录，如`C:\WINDOWS\system32\’，即可在python中使用libsvm

b.如果你是64位的请参考文献，请参考上述连接。

5.执行一个小例子

import os

os.chdir('C:\libsvm-3.18\python')#请根据实际路径修改

from svmutil import *

y, x = svm_read_problem('../heart_scale')#读取自带数据

m = svm_train(y[:200], x[:200], '-c 4')

p_label, p_acc, p_val = svm_predict(y[200:], x[200:], m)

##出现如下结果，应该是正确安装了

optimization finished, #iter = 257

nu = 0.351161

obj = -225.628984, rho = 0.636110

nSV = 91, nBSV = 49

Total nSV = 91

Accuracy = 84.2857% (59/70) (classification)

二几个简单的例子

下载实验数据集。并且将数据集拷贝到C:\libsvm-3.18\windows下（因为之后我们需要利用该文件夹下的其他文件，这样比较方便，当然之后你用绝对地址也可以了）

建立一个py文件，写下如下代码：

例1：

import os

os.chdir('C:\libsvm-3.18\windows')#设定路径

from svmutil import *

y, x = svm_read_problem('train.1.txt')#读入训练数据

yt, xt = svm_read_problem('test.1.txt')#训练测试数据

m = svm_train(y, x )#训练

svm_predict(yt,xt,m)#测试

执行上述代码，精度为：Accuracy = 66.925% (2677/4000) (classification)

常用接口

svm_train() : train an SVM model#训练

svm_predict() : predict testing data#预测

svm_read_problem() : read the data from a LIBSVM-format file.#读取libsvm格式的数据

svm_load_model() : load a LIBSVM model.

svm_save_model() : save model to a file.

evaluations() : evaluate prediction results.

- Function: svm_train#三种训练写法

There are three ways to call svm_train()

model = svm_train(y, x [, 'training_options'])

model = svm_train(prob [, 'training_options'])

model = svm_train(prob, param)

有关参数的设置（read me 文件夹中有详细说明）：

Usage: svm-train [options] training_set_file [model_file]

options:

-s svm_type : set type of SVM (default 0)#选择哪一种svm

0 -- C-SVC (multi-class classification)

1 -- nu-SVC (multi-class classification)

2 -- one-class SVM

3 -- epsilon-SVR (regression)

4 -- nu-SVR (regression)

-t kernel_type : set type of kernel function (default 2)#是否用kernel trick

0 -- linear: u'*v

1 -- polynomial: (gamma*u'*v + coef0)^degree

2 -- radial basis function: exp(-gamma*|u-v|^2)

3 -- sigmoid: tanh(gamma*u'*v + coef0)

4 -- precomputed kernel (kernel values in training_set_file)

-d degree : set degree in kernel function (default 3)

-g gamma : set gamma in kernel function (default 1/num_features)

-r coef0 : set coef0 in kernel function (default 0)

-c cost : set the parameter C of C-SVC, epsilon-SVR, and nu-SVR (default 1)

-n nu : set the parameter nu of nu-SVC, one-class SVM, and nu-SVR (default 0.5)

-p epsilon : set the epsilon in loss function of epsilon-SVR (default 0.1)

-m cachesize : set cache memory size in MB (default 100)

-e epsilon : set tolerance of termination criterion (default 0.001)

-h shrinking : whether to use the shrinking heuristics, 0 or 1 (default 1)

-b probability_estimates : whether to train a SVC or SVR model for probability estimates, 0 or 1 (default 0)

-wi weight : set the parameter C of class i to weight*C, for C-SVC (default 1)

-v n: n-fold cross validation mode

-q : quiet mode (no outputs)

三提高预测的准确率：

通过一定的过程，可以提高预测的准确率(在文献2中有详细介绍)：

a.转换数据为libsvm可用形式.(可以通过下载的数据了解格式）

b.进行一个简单的尺度变换

c.利用RBF kernel，利用cross-validation来查找最佳的参数 C 和 r

d.利用最佳参数C 和 r ，来训练整个数据集

e.测试

再看例子1：

1.进入cmd模式下，输入如下代码，将现有数据进行适度变换，生成变换后的数据文件train.1.scale.txt

参数说明：

-l 变换后的下限

-u 变换后的上限

-s 参考上文

2执行以下代码

import os

os.chdir('C:\libsvm-3.18\windows')#设定路径

from svmutil import *

y, x = svm_read_problem('train.1.scale.txt')#读入训练数据

yt, xt = svm_read_problem('test.1.scale.txt')#训练测试数据

m = svm_train(y, x )#训练

svm_predict(yt,xt,m)#测试

精确度为Accuracy = 95.6% (3824/4000) (classification)。

可见我们只是做了简单的尺度变换后，预测的正确率大大提升了。

3通过选择最优参数，再次提高预测的准确率：（需要把tools文件下的grid.py拷贝到'C:\libsvm-3.18\windows'下）

import os

os.chdir('C:\libsvm-3.18\windows')#设定路径

from svmutil import *

from grid import *

rate, param = find_parameters('train.1.scale.txt', '-log2c -3,3,1 -log2g -3,3,1')

y, x = svm_read_problem('train.1.scale.txt')#读入训练数据

yt, xt = svm_read_problem('test.1.scale.txt')#训练测试数据

m = svm_train(y, x ,'-c 2 -g 4')#训练

p_label,p_acc,p_vals=svm_predict(yt,xt,m)#测试

执行上面的程序，find_parmaters函数，可以找到对应训练数据较好的参数。后面的log2c,log2g分别设置C和r的搜索范围。搜索机制是以2为底指数搜索，如 –log2c –3 , 3,1 就是参数C,从2^-3，2^-2，2^-1…搜索到2^3.

搜索到较好参数后，在训练的时候加上参数的设置。

另外，读者可以自己试试数据集2,3.

详细资料，请参见参考文献。PS:个人建议，比较复杂的问题，一上来还是先参考官方的文档，或者paper，书籍，比较好。然后再结合网络博客等资料可以快速理解解决问题。

Q5: Python 中的库Lib是什么，有什么作用，什么情况下要用到库？

简单的讲，库就是别人（或者你自己）实现的可以提供某种功能的代码；