记个流水账，不修饰了。

其实就是一个数据处理，或者说是numpy矩阵处理的问题，虽然没啥理论含量，但对于不熟悉python语法，不熟悉numpy，不熟悉tf的我也折腾了老长时间。

mnist中含0-9十种字符，现在希望只使用其中的7、1、0的数据，其他的抛开不要。python以便捷的数据处理著称，似乎比C容易一些，但是依然有许多语法细节需要注意。
import matplotlib.pyplot as plt
import tensorflow as tf
import numpy as np

mnist = tf.keras.datasets.mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

y_test_t017 = np.uint8([])
x_test_t017 = np.ones((1, 28, 28), dtype=np.uint8)
for loop in range(10000):
    if y_test[loop] == 0 or y_test[loop] == 1 or y_test[loop] == 7:
        y_test_t017 = np.append(y_test_t017, y_test[loop].astype(np.uint8))
        x_test_t017 = np.append(x_test_t017, np.expand_dims(x_test[loop], 0), axis=0)
x_test_t017 = np.delete(x_test_t017, 0, 0)

y_train_t017 = np.uint8([])
x_train_t017 = np.ones((1, 28, 28), dtype=np.uint8)
for loop in range(60000):
    if y_train[loop] == 0 or y_train[loop] == 1 or y_train[loop] == 7:
        y_train_t017 = np.append(y_train_t017, y_train[loop].astype(np.uint8))
        x_train_t017 = np.append(x_train_t017, np.expand_dims(x_train[loop], 0), axis=0)
x_train_t017 = np.delete(x_train_t017, 0, 0)


几个细节

这样处理完的数据类型依然是uint8，曾经用过其他方式，但自动变成float之类的。
标签y和数据x用了不同的处理方式，标签y是先用了np.uint8([])做一个空的，然后np.append（）往后面追加。数据x这样做好像不行（谁会可以教教我），先用np.ones生成1矩阵，再往后追加，追加时用np.expand_dims（）扩展维度，最后np.delete(）删掉第一个全1矩阵。

最后显示出来看看
plt.figure(figsize=(10, 10))
for i in range(25):
    plt.subplot(5, 5, i + 1)
    plt.xticks([])
    plt.yticks([])
    plt.grid(False)
    #  plt.imshow(train_images[i], cmap=plt.cm.binary)
    plt.imshow(x_train_t017[i])
    plt.xlabel(y_train_t017[i])
    # plt.ylabel(i+1)
plt.show()



处理好就可以使用这些数据了。这里的难点主要是语法细节。

环境见标题。

其实把np.delete用好也可以实现剔除不需要的数据的功能。

昨天，有个朋友在后台咨询我：“有没有可以批量统计数据的工具？Excel经常卡，每次都得等上大半个小时



！”

 

在面对海量数据的时候，Excel确实有些hold不住呀！特别是在做复杂的数据处理和计算，往往需要人工操作，费时费力……

 



之前一个做运营的哥们儿也跟我吐槽过类似的事情。他每天除了了解市场情况，频繁处理+分析各种数据，还要整理以往遗留下来的表格文档，数百个表格，十只手指头不停敲也不够用。

 

不过后来他从行业大佬那边得知，大家已经开始用Excel处理数据了，所以他也跑去自学了Python，还特地找了几个库，搭成一个相对完整的处理体系。每天上班就打开脚本跑一跑，五分钟就完成了原本一上午的工作量。

 

还可以自动绘制成数据报表，方便分析市场情况。

 



绘制的数据报表，信息一目了然

 

确实有点酷啊！不过哥们儿说，这玩意儿如果只拿来处理数据，那可就有点大材小用了！

 

他女朋友是做会计的，经常被一些报销之类的问题轰炸：明明前一秒刚给同事A解答，下一秒同事B又来问了，花了大半天时间充当“客服”的角色。

 

上个月女朋友生日的时候，他写了一个自动回复信息的小工具，把女朋友激动坏了，再也不会因为回答问题耽误工作而加班加点了。

 



Python做的小工具自动回复信息

 

是不是惊了？见识过无数场面的我也是这个表情



 



 

诶，你可别以为 Python 只能用来处理工作，人家“骚操作”多了去了~例如：

 

大佬用 Python 自动抓取 12306 网站信息，轻轻松松在这个火车票查询工具买到票，五一回家分分钟抢到票。

 



▲自动抓取网站信息，轻松买票

 

也有人用Python脚本爬取租房网站的房源信息，利用高德的 js API 在地图上标出房源地点，精确获取20分钟内到达公司的房源信息。

 



▲用Python 在地图上就可以找房子啦

 

这倒是成功引起了我的注意，毕竟这一年到头，工资可都贡献给了黄牛和房东中介！

 

真正体会到这句话背后的含义了：“Python除了不会生孩子，什么都会。”

 

前些天，有人给我发了一个视频，是一个Python工程师的工资条，看见纸条上密密麻麻的数字，不知道有多少人是跟我一样，默默关掉这个视频



……

 



 

不过，我也注意到了一个现象，如今Python技术盛行，学Python的人一抓一大把，虽然不能保证学完Python就能拿高工资，但是会Python的人一定有饭吃，满汉全席的那种 



。

 

像行政、互联网和金融领域这些行业都很喜欢用Python来处理工作，准确爬取资料、客观地分析数据，能掌握Python自然而然成为求职时的加分项。

 

 

 

 

 

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▲ 熟悉python成了很多岗位的招聘要求

 

但之前有不少朋友反馈：用起Python一时爽，学起Python火葬场，入门和放弃只需要5分钟，因为对于没有基础的人来说，编程语法枯燥又难懂。

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【本期题目↓↓↓】
大约在两千五百年前，罗马人用手指作为计算工具，如表示一、二、三、四个物体，就分别伸出一、二、三、四个手指；表示五个物体就伸出一只手；表示十个物体就伸出两只手。这种习惯罗马人一直沿用到今天。最常见的罗马数字：Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ、Ⅶ、Ⅷ、Ⅸ，对应阿拉伯数字：1、2、3、4、5、6、7、8、9。 (罗马数字Ⅰ的ASCII码值比1的ASCII码大8543 )。请根据以上信息，编写一个程序，输入数字1~9中的一个数字，输出对应的罗马数字。
图  将输入的阿拉伯数字转换为罗马数字
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l  index()方法--获取指定元素首次出现的索引
https://zyk.mingrisoft.com/Develop/view/id/1268/type/6/cid/49.html?keyword=index
一起来挑战一下吧！本周五公布本期答案哦！记得要持续关注~
Python第21期任务地图
                       ----数字切换
2020年7月13日----2020年7月17日(每天编程1小时第21期)
√2020年7月13日，周一
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技能
提升
表
技能1：int ()函数的应用
技能2：chr()函数的应用
技能3：isdecimal()方法的应用
技能4：index()方法的应用
2020年7月14日，周二
任务：汉字数字大小写转换
目标：完善程序，进化编程功力(2级)
2020年7月15日，周三
任务：数字切换器
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2020年7月16日，周四
任务：输出今天日期和星期(中文)
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2020年7月17日，周五
任务：金额小写转大写
目标：完善程序，进化编程功力(4级) 
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最后，小编想说：我是一名python开发工程师，

整理了一套最新的python系统学习教程，

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