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摘要：手把手教你用(Python)零起步数学+神经网络入门！
在这篇文章中，我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络（完全连接，卷积等）的小型库中的机器学习和代码。最终，我们将能够写出如下内容：
假设你对神经网络已经有一定的了解，这篇文章的目的不是解释为什么构建这些模型，而是要说明如何正确实现。
逐层
我们这里需要牢记整个框架：
1. 将数据输入神经网络
2. 在得出输出之前，数据从一层流向下一层
3. 一旦得到输出，就可以计算出一个标量误差。
4. 最后，可以通过相对于参数本身减去误差的导数来调整给定参数（权重或偏差）。
5. 遍历整个过程。
最重要的一步是第四步。 我们希望能够拥有任意数量的层，以及任何类型的层。 但是如果修改/添加/删除网络中的一个层，网络的输出将会改变，误差也将改变，误差相对于参数的导数也将改变。无论网络架构如何、激活函数如何、损失如何，都必须要能够计算导数。
为了实现这一点，我们必须分别实现每一层。
每个层应该实现什么
我们可能构建的每一层（完全连接，卷积，最大化，丢失等）至少有两个共同点：输入和输出数据。
现在重要的一部分
假设给出一个层相对于其输出（∂E/∂Y）误差的导数，那么它必须能够提供相对于其输入（∂E/∂X）误差的导数。
è®°ä½ï¼Eæ¯æ éï¼ä¸ä¸ªæ°åï¼ï¼XåYæ¯ç©éµã
我们可以使用链规则轻松计算∂E/∂X的元素：
为什么是∂E/∂X？
对于每一层，我们需要相对于其输入的误差导数，因为它将是相对于前一层输出的误差导数。这非常重要，这是理解反向传播的关键！在这之后，我们将能够立即从头开始编写深度卷积神经网络！
花样图解
基本上，对于前向传播，我们将输入数据提供给第一层，然后每层的输出成为下一层的输入，直到到达网络的末端。
对于反向传播，我们只是简单使用链规则来获得需要的导数。这就是为什么每一层必须提供其输出相对于其输入的导数。
这可能看起来很抽象，但是当我们将其应用于特定类型的层时，它将变得非常清楚。现在是编写第一个python类的好时机。
抽象基类：Layer
所有其它层将继承的抽象类Layer会处理简单属性，这些属性是输入，输出以及前向和反向方法。
from abc import abstractmethod# Base classclass Layer: def __init__(self): self.input = None; self.output = None; self.input_shape = None; self.output_shape = None; # computes the output Y of a layer for a given input X @abstractmethod def forward_propagation(self, input): raise NotImplementedError # computes dE/dX for a given dE/dY (and update parameters if any) @abstractmethod def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): raise NotImplementedError
正如你所看到的，在back_propagation函数中，有一个我没有提到的参数，它是learning_rate。 此参数应该类似于更新策略或者在Keras中调用它的优化器，为了简单起见，我们只是通过学习率并使用梯度下降更新我们的参数。
全连接层
现在先定义并实现第一种类型的网络层：全连接层或FC层。FC层是最基本的网络层，因为每个输入神经元都连接到每个输出神经元。
前向传播
每个输出神经元的值由下式计算：
使用矩阵，可以使用点积来计算每一个输出神经元的值：
当完成前向传播之后，现在开始做反向传播。
反向传播
正如我们所说，假设我们有一个矩阵，其中包含与该层输出相关的误差导数（∂E/∂Y）。 我们需要 ：
1.关于参数的误差导数（∂E/∂W，∂E/∂B）
2.关于输入的误差导数（∂E/∂X）
首先计算∂E/∂W，该矩阵应与W本身的大小相同：对于ixj，其中i是输入神经元的数量，j是输出神经元的数量。每个权重都需要一个梯度：
使用前面提到的链规则，可以写出：
那么：
这就是更新权重的第一个公式！现在开始计算∂E/∂B：
同样，∂E/∂B需要与B本身具有相同的大小，每个偏差一个梯度。 我们可以再次使用链规则：
得出结论：
现在已经得到∂E/∂W和∂E/∂B，我们留下∂E/∂X这是非常重要的，因为它将“作用”为之前层的∂E/∂Y。
再次使用链规则：
最后，我们可以写出整个矩阵：
æ们已ç»å¾å°FCå±æéçä¸ä¸ªå ¬å¼ï¼
编码全连接层
现在我们可以用Python编写实现：
from layer import Layerimport numpy as np# inherit from base class Layerclass FCLayer(Layer): # input_shape = (1,i) i the number of input neurons # output_shape = (1,j) j the number of output neurons def __init__(self, input_shape, output_shape): self.input_shape = input_shape; self.output_shape = output_shape; self.weights = np.random.rand(input_shape[1], output_shape[1]) - 0.5; self.bias = np.random.rand(1, output_shape[1]) - 0.5; # returns output for a given input def forward_propagation(self, input): self.input = input; self.output = np.dot(self.input, self.weights) + self.bias; return self.output; # computes dE/dW, dE/dB for a given output_error=dE/dY. Returns input_error=dE/dX. def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): input_error = np.dot(output_error, self.weights.T); dWeights = np.dot(self.input.T, output_error); # dBias = output_error # update parameters self.weights -= learning_rate * dWeights; self.bias -= learning_rate * output_error; return input_error;
激活层
到目前为止所做的计算都完全是线性的。用这种模型学习是没有希望的，需要通过将非线性函数应用于某些层的输出来为模型添加非线性。
现在我们需要为这种新类型的层（激活层）重做整个过程！
不用担心，因为此时没有可学习的参数，过程会快点，只需要计算∂E/∂X。
我们将f和f'分别称为激活函数及其导数。
前向传播
正如将看到的，它非常简单。对于给定的输入X，输出是关于每个X元素的激活函数，这意味着输入和输出具有相同的大小。
反向传播
给出∂E/∂Y，需要计算∂E/∂X
注意，这里我们使用两个矩阵之间的每个元素乘法（而在上面的公式中，它是一个点积）
编码实现激活层
激活层的代码非常简单：
from layer import Layer# inherit from base class Layerclass ActivationLayer(Layer): # input_shape = (1,i) i the number of input neurons def __init__(self, input_shape, activation, activation_prime): self.input_shape = input_shape; self.output_shape = input_shape; self.activation = activation; self.activation_prime = activation_prime; # returns the activated input def forward_propagation(self, input): self.input = input; self.output = self.activation(self.input); return self.output; # Returns input_error=dE/dX for a given output_error=dE/dY. # learning_rate is not used because there is no "learnable" parameters. def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): return self.activation_prime(self.input) * output_error;
可以在单独的文件中编写一些激活函数以及它们的导数，稍后将使用它们构建ActivationLayer：
import numpy as np# activation function and its derivativedef tanh(x): return np.tanh(x);def tanh_prime(x): return 1-np.tanh(x)**2;
损失函数
到目前为止，对于给定的层，我们假设给出了∂E/∂Y（由下一层给出）。但是最后一层怎么得到∂E/∂Y？我们通过简单地手动给出最后一层的∂E/∂Y，它取决于我们如何定义误差。
网络的误差由自己定义，该误差衡量网络对给定输入数据的好坏程度。有许多方法可以定义误差，其中一种最常见的叫做MSE - Mean Squared Error：
其中y *和y分别表示期望的输出和实际输出。你可以将损失视为最后一层，它将所有输出神经元吸收并将它们压成一个神经元。与其他每一层一样，需要定义∂E/∂Y。除了现在，我们终于得到E！
以下是两个python函数，可以将它们放在一个单独的文件中，将在构建网络时使用。
import numpy as np# loss function and its derivativedef mse(y_true, y_pred): return np.mean(np.power(y_true-y_pred, 2));def mse_prime(y_true, y_pred): return 2*(y_pred-y_true)/y_true.size;
网络类
到现在几乎完成了！我们将构建一个Network类来创建神经网络，非常容易，类似于第一张图片！
我注释了代码的每一部分，如果你掌握了前面的步骤，那么理解它应该不会太复杂。
from layer import Layerclass Network: def __init__(self): self.layers = []; self.loss = None; self.loss_prime = None; # add layer to network def add(self, layer): self.layers.append(layer); # set loss to use def use(self, loss, loss_prime): self.loss = loss; self.loss_prime = loss_prime; # predict output for given input def predict(self, input): # sample dimension first samples = len(input); result = []; # run network over all samples for i in range(samples): # forward propagation output = input[i]; for layer in self.layers: # output of layer l is input of layer l+1 output = layer.forward_propagation(output); result.append(output); return result; # train the network def fit(self, x_train, y_train, epochs, learning_rate): # sample dimension first samples = len(x_train); # training loop for i in range(epochs): err = 0; for j in range(samples): # forward propagation output = x_train[j]; for layer in self.layers: output = layer.forward_propagation(output); # compute loss (for display purpose only) err += self.loss(y_train[j], output); # backward propagation error = self.loss_prime(y_train[j], output); # loop from end of network to beginning for layer in reversed(self.layers): # backpropagate dE error = layer.backward_propagation(error, learning_rate); # calculate average error on all samples err /= samples; print('epoch %d/%d error=%f' % (i+1,epochs,err));
构建一个神经网络
最后！我们可以使用我们的类来创建一个包含任意数量层的神经网络！为了简单起见，我将向你展示如何构建......一个XOR。
from network import Networkfrom fc_layer import FCLayerfrom activation_layer import ActivationLayerfrom losses import *from activations import *import numpy as np# training datax_train = np.array([[[0,0]], [[0,1]], [[1,0]], [[1,1]]]);y_train = np.array([[[0]], [[1]], [[1]], [[0]]]);# networknet = Network();net.add(FCLayer((1,2), (1,3)));net.add(ActivationLayer((1,3), tanh, tanh_prime));net.add(FCLayer((1,3), (1,1)));net.add(ActivationLayer((1,1), tanh, tanh_prime));# trainnet.use(mse, mse_prime);net.fit(x_train, y_train, epochs=1000, learning_rate=0.1);# testout = net.predict(x_train);print(out);
同样，我认为不需要强调很多事情，只需要仔细训练数据，应该能够先获得样本维度。例如，对于xor问题，样式应为（4,1,2）。
结果
$ python xor.py epoch 1/1000 error=0.322980epoch 2/1000 error=0.311174epoch 3/1000 error=0.307195...epoch 998/1000 error=0.000243epoch 999/1000 error=0.000242epoch 1000/1000 error=0.000242[array([[ 0.00077435]]), array([[ 0.97760742]]), array([[ 0.97847793]]), array([[-0.00131305]])]
卷积层
这篇文章开始很长，所以我不会描述实现卷积层的所有步骤。但是，这是我做的一个实现：
from layer import Layerfrom scipy import signalimport numpy as np# inherit from base class Layer# This convolutional layer is always with stride 1class ConvLayer(Layer): # input_shape = (i,j,d) # kernel_shape = (m,n) # layer_depth = output depth def __init__(self, input_shape, kernel_shape, layer_depth): self.input_shape = input_shape; self.input_depth = input_shape[2]; self.kernel_shape = kernel_shape; self.layer_depth = layer_depth; self.output_shape = (input_shape[0]-kernel_shape[0]+1, input_shape[1]-kernel_shape[1]+1, layer_depth); self.weights = np.random.rand(kernel_shape[0], kernel_shape[1], self.input_depth, layer_depth) - 0.5; self.bias = np.random.rand(layer_depth) - 0.5; # returns output for a given input def forward_propagation(self, input): self.input = input; self.output = np.zeros(self.output_shape); for k in range(self.layer_depth): for d in range(self.input_depth): self.output[:,:,k] += signal.correlate2d(self.input[:,:,d], self.weights[:,:,d,k], 'valid') + self.bias[k]; return self.output; # computes dE/dW, dE/dB for a given output_error=dE/dY. Returns input_error=dE/dX. def backward_propagation(self, output_error, learning_rate): in_error = np.zeros(self.input_shape); dWeights = np.zeros((self.kernel_shape[0], self.kernel_shape[1], self.input_depth, self.layer_depth)); dBias = np.zeros(self.layer_depth); for k in range(self.layer_depth): for d in range(self.input_depth): in_error[:,:,d] += signal.convolve2d(output_error[:,:,k], self.weights[:,:,d,k], 'full'); dWeights[:,:,d,k] = signal.correlate2d(self.input[:,:,d], output_error[:,:,k], 'valid'); dBias[k] = self.layer_depth * np.sum(output_error[:,:,k]); self.weights -= learning_rate*dWeights; self.bias -= learning_rate*dBias; return in_error;
它背后的数学实际上并不复杂！这是一篇很好的文章，你可以找到∂E/∂W，∂E/∂B和∂E/∂X的解释和计算。
如果你想验证你的理解是否正确，请尝试自己实现一些网络层，如MaxPooling，Flatten或Dropout
GitHub库
你可以在GitHub库中找到用于该文章的完整代码。
本文由阿里云云栖社区组织翻译。
文章原标题《math-neural-network-from-scratch-in-python》
作者：Omar Aflak 译者：虎说八道，审校：袁虎。
2、南方一年四季开花的植物
南方一年四季开花的植物
1、月季
说到一年四季开花的，那自然少不了月季花了。就凭月季这名字就可以感受到月季的开花能力。
以前我们管月季叫做月月红，以前很多人家都会在门前种一颗本土的大红月季，月月开花，及时是冬天下雪时也会开。
现在盆栽的月季品种大多是欧洲月季，品品繁多，花色花型各异，你可以根据自己的喜好选择。
月季养殖要点：
月季养殖其实蛮简单的，简单总结就4点，保持足够通风，充足光照，勤修剪，肥水充足。
月季花喜欢光照，最好在阳光较好的南阳台养殖，浇水要坚持干透浇透，不干不浇，避免积水烂根。生长期每10天左右追施一次氮磷钾复合肥。
花后及时回剪枝条，然后加强肥水，很快就可以再次开花。月季在通风差的环境容易得病虫害，养殖时要保持通风良好，必要时定期喷药预防。
2、扶桑
扶桑花也叫朱瑾花，是一种热带花卉喜欢温暖的环境，如果养殖的环境足够温暖，扶桑花能实现一年四季开花，正在的365天循环开花不停歇。
扶桑花养殖要点：
扶桑花喜欢光照，光照充足扶桑花长的快，开花多，扶桑花自然分枝少，在枝条抽生过程中应注意打顶促进分枝。
扶桑花没一朵花花期只有一天，但扶桑花的花苞特别多，因此想要扶桑花持续开花，就要注意追肥，每10天左右就要追施一次氮磷钾复合肥，促进生长。
由于扶桑花生长速度很快，花后要及时修剪，控制株型，不然可是会长成小树的哦。
扶桑花容易长蚜虫，发现有蚜虫时应及时治疗，并保持环境通风良好，如果通风不好的话，扶桑花也容易长蚧壳虫。
3、米兰
米兰花是一种很可爱，又很张扬的花，可爱是因为它的花很小小米，一粒一粒的很小，黄色的，而张扬则主要是因为其浓郁的香味。谁能想到，这么小的小米粒一样的花朵，竟然能散发出那么浓烈的香味，阳台养一盆米兰，真正能满室生香，空气清洁都省了。
米兰养殖要点：
米兰也是热带植物，喜温暖不耐寒冷，米兰的花期也特别长，从夏季开一茬接一茬能一直开到深秋，如果能保持温暖的话，米兰可以保持一直开花，非常强悍。
米兰喜欢光照，光照充足，米兰花的香味浓郁，叶片翠绿，间节短，如果光照不足米兰很容易徒长，开花少。
米兰在春天抽生新枝时应注意及时修剪徒长枝，不然会消耗米兰花很多的养分，破坏米兰花的植株造型，还会造成开花迟或不开花的现象。
4、三角梅
三角梅蓝妖已经不是第一次推荐了，这种植物的确是很值得养，适应性强，开花多，花期长，哪里去找这么皮实又爱开花的植物呢？当然要养一盆。
三角梅养殖要点：
三角梅适应性很强，时候粗放管理，不需要精心照顾，对盆土也不挑剔，耐贫瘠耐干旱，平时注意不要浇水太多，浇水多了容易造成徒长。
三角梅非常喜欢光照，保持充足光照，是三角梅开花的必要条件之一。
三角梅具有攀援的特性，盆栽时应注意及时修剪，对新生枝要及时打顶，过长的枝条要及时截短保持造型，平时不必过多施肥，可在出现花苞后再追施磷酸二氢钾肥，或花多多2号肥。
三角梅非常怕冷，冬天要在室内保暖越冬，三角梅冬天温度低时，往往会只开花，而叶子都掉光光，对于这种情况，只要在花谢后，开春时对其整形修剪就可以了。
5、酢浆草
酢浆草可能新手花友们还不太知道，酢浆草是一种球根花卉，但它的球往往很小，小的只有芝麻大，大的有蒜瓣大，一般秋天种植。
酢浆草发芽早的，可以从深秋开花，一直开到来年的夏季，而且是那种花超多的，极易爆盆的那种，怎么样，是不是很想养一盆呢？
酢浆草养殖要点：
酢浆草在秋天种植，一般是等中秋长出白根，我们称之为“醒”，将醒的酢浆草种球埋入微微湿润的盆土中，不用浇水。
等酢浆草的叶片长出来再浇水，以后干透浇透就可以，不可浇水过多，以免种球腐烂。
酢浆草需要充足的光照，很多酢浆草只要在晴天，有太阳的情况下才会开花，阴天时酢浆草的花苞都是闭合状态的。
所以养殖酢浆草一点要保持光照充足。种球的花卉都是比较好养的，只要不要随意浇水早春种球腐烂，一般都可以收到不错的效果。
夏天天气炎热，酢浆草会慢慢进入休眠状态，此时应停止浇水，等地上部分全部枯萎后，可将种球挖出，放在阴凉干燥处储存，秋天种球睡醒后，再重新种植。
6、矮牵牛
矮牵牛花是多年生的草花，可以播种繁殖也可以扦插繁殖，养殖也非常简单，开花却十分惊艳，堪称爆盆利器。
矮牵牛养殖要点：
矮牵牛花养殖是比较简单的，注意两点就可以，充足的光照和肥水。
矮牵牛花喜欢光照，充足的光照，能使矮牵牛开花多颜色艳丽。所以养殖在光照好的南阳台是十分有必要的，如果光照不足，矮牵牛会出现徒长，易倒伏，开花也会变少。
矮牵牛十分容易暴盆，秋天播种的矮牵牛正常浇水施肥晒太阳，春天就可以自然暴盆。春天的矮牵牛则需要通过打顶，促进分枝才能使矮牵牛的株型饱满，达到暴盆效果。
矮牵牛非常喜欢，因为矮牵牛生长快，开花多，养殖过程中要经常施肥，可每周追施一次发酵的饼肥水，出现花苞后，用氮磷钾复合肥和花多多2号交替使用。
当第一茬花的数量明显减少时就可以进行修剪，修剪后加强肥水管理，一个月后会再次爆盆，如此反复，矮牵牛可以从春天一直开到深秋，超长的花期，值得拥有。
7、太阳花
太阳花是一种非常好养，又很爱开的花卉，尤其适合在阳台养殖，夏季的阳台如果能养上两盆太阳花，那可真是增色不少呢。
太阳花养殖要点：
太阳花养殖过程中最重要的就是要保持充足光照，太阳花特别喜欢光照，如果没阳光的话，太阳花的花苞是不会开放的哦。
所以太阳花是夏季的主要花卉之一，因为太阳花喜欢温暖，喜欢光照，不怕热，大部分盆栽花卉在夏天就比较难管，会进入休眠，而夏季却正是太阳花开的最热闹的时候。
太阳花花后要及时修剪，这样可以控制株型，新长出的枝条也能再次开花。
太阳花的花期也非常长，从夏天一直开到深秋，而且很好养活，只要别浇太多水，就可以，太阳花喜欢盆土干燥，潮湿易引起腐烂。
南方一年四季开花的植物
月季：
月季花被称作花中皇后，品种较多，四季都会开花，花朵一般为红色，常石君的家里就养着一盆，每年的8月到次年4月都会开花，花朵比一般的花要大，要好看。而且月季花比较喜欢温暖、日照比较充足的环境，很适合在南方养。
茉莉：
相信茉莉大家并不陌生，南方较多，茉莉的花极香，自古以来就是各种香水的原料，花期多为5-8月，茉莉喜欢温暖潮湿的地方，害怕寒冷，养一盆茉莉花在阳台，开花的时候，不止家里能闻见，外边路过的人也能闻见。
鸢萝：
如果你家的阳台装了防盗网，可以考虑种些藤本植物，比如鸢萝。鸢萝是喜爱阳光的植物，既可以攀附在防盗网上，也可以种在吊盆里，多数鸢萝为红色，花瓣像五角星，开花时像铺洒在绿叶里，很漂亮。
凌霄花：
凌霄花和鸢萝一样，喜欢有阳光的环境，花朵为大红或金黄，除了观赏价值，凌霄花还具有药用价值，凌霄花还经常和其他花一起被赠送给母亲，以表达对母亲的热爱之情。
扶桑：
又被称为“朱槿”，在中国有着悠久的观赏历史，大部分的花为红色，全年都会开花，是特别喜欢阳光的植物，需要放在日光充足的地方，只能盆栽。
扩展资料：
南方主要是亚热带季风气候，夏季炎热多雨，冬季温和少雨，所以可以选花期比较长、好养的花。
南方一年四季开花的植物
1、月季
说到一年四季开花的，那自然少不了月季花了。就凭月季这名字就可以感受到月季的开花能力。
以前我们管月季叫做月月红，以前很多人家都会在门前种一颗本土的大红月季，月月开花，及时是冬天下雪时也会开。
现在盆栽的月季品种大多是欧洲月季，品品繁多，花色花型各异，你可以根据自己的喜好选择。
月季养殖要点：
月季养殖其实蛮简单的，简单总结就4点，保持足够通风，充足光照，勤修剪，肥水充足。
月季花喜欢光照，最好在阳光较好的南阳台养殖，浇水要坚持干透浇透，不干不浇，避免积水烂根。生长期每10天左右追施一次氮磷钾复合肥。
花后及时回剪枝条，然后加强肥水，很快就可以再次开花。月季在通风差的环境容易得病虫害，养殖时要保持通风良好，必要时定期喷药预防。
2、扶桑
扶桑花也叫朱瑾花，是一种热带花卉喜欢温暖的环境，如果养殖的环境足够温暖，扶桑花能实现一年四季开花，正在的365天循环开花不停歇。
扶桑花养殖要点：
扶桑花喜欢光照，光照充足扶桑花长的快，开花多，扶桑花自然分枝少，在枝条抽生过程中应注意打顶促进分枝。
扶桑花没一朵花花期只有一天，但扶桑花的花苞特别多，因此想要扶桑花持续开花，就要注意追肥，每10天左右就要追施一次氮磷钾复合肥，促进生长。
由于扶桑花生长速度很快，花后要及时修剪，控制株型，不然可是会长成小树的哦。
扶桑花容易长蚜虫，发现有蚜虫时应及时治疗，并保持环境通风良好，如果通风不好的话，扶桑花也容易长蚧壳虫。
3、米兰
米兰花是一种很可爱，又很张扬的花，可爱是因为它的花很小小米，一粒一粒的很小，黄色的，而张扬则主要是因为其浓郁的香味。谁能想到，这么小的小米粒一样的花朵，竟然能散发出那么浓烈的香味，阳台养一盆米兰，真正能满室生香，空气清洁都省了。
米兰养殖要点：
米兰也是热带植物，喜温暖不耐寒冷，米兰的花期也特别长，从夏季开一茬接一茬能一直开到深秋，如果能保持温暖的话，米兰可以保持一直开花，非常强悍。
米兰喜欢光照，光照充足，米兰花的香味浓郁，叶片翠绿，间节短，如果光照不足米兰很容易徒长，开花少。
米兰在春天抽生新枝时应注意及时修剪徒长枝，不然会消耗米兰花很多的养分，破坏米兰花的植株造型，还会造成开花迟或不开花的现象。
4、三角梅
三角梅蓝妖已经不是第一次推荐了，这种植物的确是很值得养，适应性强，开花多，花期长，哪里去找这么皮实又爱开花的植物呢？当然要养一盆。
三角梅养殖要点：
三角梅适应性很强，时候粗放管理，不需要精心照顾，对盆土也不挑剔，耐贫瘠耐干旱，平时注意不要浇水太多，浇水多了容易造成徒长。
三角梅非常喜欢光照，保持充足光照，是三角梅开花的必要条件之一。
三角梅具有攀援的特性，盆栽时应注意及时修剪，对新生枝要及时打顶，过长的枝条要及时截短保持造型，平时不必过多施肥，可在出现花苞后再追施磷酸二氢钾肥，或花多多2号肥。
三角梅非常怕冷，冬天要在室内保暖越冬，三角梅冬天温度低时，往往会只开花，而叶子都掉光光，对于这种情况，只要在花谢后，开春时对其整形修剪就可以了。
5、酢浆草
酢浆草可能新手花友们还不太知道，酢浆草是一种球根花卉，但它的球往往很小，小的只有芝麻大，大的有蒜瓣大，一般秋天种植。
酢浆草发芽早的，可以从深秋开花，一直开到来年的夏季，而且是那种花超多的，极易爆盆的那种，怎么样，是不是很想养一盆呢？
酢浆草养殖要点：
酢浆草在秋天种植，一般是等中秋长出白根，我们称之为“醒”，将醒的酢浆草种球埋入微微湿润的盆土中，不用浇水。
等酢浆草的叶片长出来再浇水，以后干透浇透就可以，不可浇水过多，以免种球腐烂。
酢浆草需要充足的光照，很多酢浆草只要在晴天，有太阳的情况下才会开花，阴天时酢浆草的花苞都是闭合状态的。
所以养殖酢浆草一点要保持光照充足。种球的花卉都是比较好养的，只要不要随意浇水早春种球腐烂，一般都可以收到不错的效果。
夏天天气炎热，酢浆草会慢慢进入休眠状态，此时应停止浇水，等地上部分全部枯萎后，可将种球挖出，放在阴凉干燥处储存，秋天种球睡醒后，再重新种植。
6、矮牵牛
矮牵牛花是多年生的草花，可以播种繁殖也可以扦插繁殖，养殖也非常简单，开花却十分惊艳，堪称爆盆利器。
矮牵牛养殖要点：
矮牵牛花养殖是比较简单的，注意两点就可以，充足的光照和肥水。
矮牵牛花喜欢光照，充足的光照，能使矮牵牛开花多颜色艳丽。所以养殖在光照好的南阳台是十分有必要的，如果光照不足，矮牵牛会出现徒长，易倒伏，开花也会变少。
矮牵牛十分容易暴盆，秋天播种的矮牵牛正常浇水施肥晒太阳，春天就可以自然暴盆。春天的矮牵牛则需要通过打顶，促进分枝才能使矮牵牛的株型饱满，达到暴盆效果。
矮牵牛非常喜欢，因为矮牵牛生长快，开花多，养殖过程中要经常施肥，可每周追施一次发酵的饼肥水，出现花苞后，用氮磷钾复合肥和花多多2号交替使用。
当第一茬花的数量明显减少时就可以进行修剪，修剪后加强肥水管理，一个月后会再次爆盆，如此反复，矮牵牛可以从春天一直开到深秋，超长的花期，值得拥有。
7、太阳花
太阳花是一种非常好养，又很爱开的花卉，尤其适合在阳台养殖，夏季的阳台如果能养上两盆太阳花，那可真是增色不少呢。
太阳花养殖要点：
太阳花养殖过程中最重要的就是要保持充足光照，太阳花特别喜欢光照，如果没阳光的话，太阳花的花苞是不会开放的哦。
所以太阳花是夏季的主要花卉之一，因为太阳花喜欢温暖，喜欢光照，不怕热，大部分盆栽花卉在夏天就比较难管，会进入休眠，而夏季却正是太阳花开的最热闹的时候。
太阳花花后要及时修剪，这样可以控制株型，新长出的枝条也能再次开花。
太阳花的花期也非常长，从夏天一直开到深秋，而且很好养活，只要别浇太多水，就可以，太阳花喜欢盆土干燥，潮湿易引起腐烂。
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