项目中用到的python

import scipy.io as scio#数据输入输出，载入和保存matlab文件，例如下面：

train_norm = scio.loadmat(train_norm_File)#这里面包含两个矩阵'train_datan','train_labeln'
test_norm = scio.loadmat(test_norm_File)# 包含这两个矩阵'test_datan','test_labeln' 注意，读取出来的data是字典格式，可以通过函数type(data)查看。列表、元组和字典，中括号、小括号和大括号。

>>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])
>>> numpy.random.seed(0) ; numpy.random.rand(4)
array([ 0.55,  0.72,  0.6 ,  0.54])

 

当我们设置相同的seed，每次生成的随机数相同。

如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数

>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.42,  0.65,  0.44,  0.89])
>>> numpy.random.rand(4)
array([ 0.96,  0.38,  0.79,  0.53])

sys.path.append('..') #表示导入当前文件的上层目录到搜索路径中

什么是.pyc文件？假如你有一个逻辑文件abcd.py，里面有很多函数A,B,C,D，这个时候，如果你有一个test脚本去导入了abcd.py,只要你运行test脚本，在adcd.py目录下就会生成一个abcd.pyc文件，而不管你是否需要调用A,B,C,D函数。在你 import 别的 py 文件时，那个 py 文件会被存一份 pyc 加速下次装载。而主文件因为只需要装载一次就没有存 pyc。

os.path.basename()

函数作用：返回path最后的文件名

示例：

1. path='D:\file\cat\dog.jpg'

2. print(os.path.basename(path))

结果：
dog.jpg 

导入目录最好写成： 
sys.path.append('c:\\xxx\\b.py') 
或者sys.path.append('c:/xxxx/b.py') 
这样可以避免因为错误的组成转义字符，而造成无效的搜索目录（sys.path）设置。 

plt.legend#显示图例

plt.show#显示图像