python与深度学习随手记录（个人翻阅用）

1.Python 切片操作符 ([], [:], [::]

参考：
1.Python 切片操作符 ([], [:], [::])
2.python中[:,2]是什么意思
num[ ] 在python中代表列表list
num( ) 在python中代表元组
num{ } 在python中代表集合
列表操作：
num[]：访问序列中的一个元素，例如 str_list[3] 表示访问 str_list 序列中的第四个元素，index = 3。
num[:]：访问序列中的一段元素，例如 str_list[1:4] 表示访问 str_list 序列中的第二到第四个元素 (str_list[1]，str_list[2]，str_list[3])，不包含 str_list[4] 元素。
如果没有提供索引值，则默认从 0 开始。str_list[:4] 表示访问这个序列的第一到第四个元素 (不包含 str_list[4] 元素)，str_list[4:] 表示访问第五到最后一个元素。
num[a:b,c:d]：分析时以逗号为分隔符，逗号之前为要取的num行的下标范围(a到b-1)，逗号之后为要取的num列的下标范围(c到d-1)；如果是这种num[:b,c:d]，a的值未指定，那么a为最小值0；如果是这种num[a:,c:d]，b的值未指定，那么b为最大值；c、d的情况同理可得。

2. 数据a=np.asarray(b)，打印a.shape为(),但是直接print(a)又有数据，这是为什么？

numpy数组矩阵shape操作

3.数据维度扩展，a=np.expand_dims(b,0)（a是2产生的数组）,可扩展一个1维度

4. 没完没了的bug(TypeError: not a sequence)

state = torch.tensor([t.state for t in self.buffer], dtype=torch.float)
action = torch.tensor([t.action for t in self.buffer], dtype=torch.long).view(-1, 1)