在Python中数组中的每一项可以是不同的数据类型 元组:只能读不能写的数组 aTuple=(1,'abc','tmc',79.0,False) print aTuple[1:3] print type(aTuple) # tuple:元组 aTuple[1]=5 #在这,如果要对元组进行修改,就会报错:'tuple' object does not support item assignment Tuple 没有的方法: [1] 不能向 tuple 增加元素,没有 append . exten…

面试的时候被问到这样一个问题:有A.B两个数组,找出B中有A中没有的所有元素(换言之即是求差集B-A).当时比较紧张,用了最原始的双重嵌套循环逐个比较,很显然这种时间复杂度高达O(n2)的算法相当low. 回去之后经过思考,有了一个新的思路,即先对A.B进行排序,时间复杂度为O(nlog2n),再对排序后的数组同时遍历进行比较,这里的时间复杂度为O(n),这样总体的时间复杂度为O(nlog2n),效率比之前有了改进.(PS:在网上搜索过之后,发现还有hash的方法可以更简单,这里暂不详叙.) 于…

Python内置的一种数据类型是列表:list.list是一种有序的集合,可以随时添加和删除其中的元素.通过下标访问列表中的元素(又称索引.角标),下标从0开始计数.list定义,使用中括号[]. list1 = [1,2,3,4] #一个普通的数组 list2 = ['marry','lily',[50,'monkey']] #二维数组 list3 = ['name','sex',['lily',124,['aaaa','bbb']]] #三维数组,嵌套几层就是几维 1.list的增.删.改.…

在进行数据处理的工作中,有时只是通过一维的list和有一个Key,一个value组成的字典,仍无法满足使用,比如,有三列.或四列,个数由不太多. 举一个现实应用场景:学号.姓名.手机号,可以再加元素 这里我想到的一个办法是采用二维数组来处理. 软件环境: 1.OS:Win10 64位 2.Python 3.7 参考代码,不多解释,下面代码可执行. #! -*- coding utf-8 -*- #! @Time :2019/3/10 #! Author :Frank Zhang #! @File…

序列操作符 作用seq[ind] 获得下标为ind 的元素seq[ind1:ind2] 获得下标从ind1 到ind2 间的元素集合seq * expr 序列重复expr 次seq1 + seq2 连接序列seq1 和seq2obj in seq 判断obj 元素是否包含在seq 中 obj not in seq 判断obj 元素是否不包含在seq 中 1.连接符(+):将一个序列和另外一个相同的序列做连接 这种方式连接序列不是最快的, 对于字符串来说,不如将所有字符串放在一个列表或者可迭代对象…

1. 初识数组 import numpy as np a = np.arange(15) a = a.reshape(3, 5) print(a.ndim, a.shape, a.dtype, a.size, a.itemsize) # 2 (3, 5) int64 15 8 ndim,数组的维度数,二维数组就是 2 shape,数组在各个维度上的长度,用元组表示 dtype,数组中元素的数据类型,比如 int32, float64 等 size,数组中所有元素的总数 itemsize,数组中每…

python学习笔记(一)元组,序列,字典…

该一系列python学习笔记都是根据<Python基础教程(第3版)>内容所记录整理的 1.通用的序列操作 有几种操作适用于所有序列,包括索引.切片.相加.相乘和成员资格检查.另外,Python还提供了一些内置函数,可用于确定序列的长度以及找出序列中最大和最小的元素. 1.1 索引 序列中的所有元素都有编号——从0开始递增,通常我们称这些编号为下标,即为索引(indexing).你可以像下面这样使用编号来访问各个元素: str1 = ['java','c++','C','C#','python…

生成式深度学习 机器学习模型能够对图像.音乐和故事的统计潜在空间(latent space)进行学习,然后从这个空间中采样(sample),创造出与模型在训练数据中所见到的艺术作品具有相似特征的新作品 使用 LSTM 生成文本 生成序列数据 用深度学习生成序列数据的通用方法,就是使用前面的标记作为输入,训练一个网络(通常是循环神经网络或卷积神经网络)来预测序列中接下来的一个或多个标记.例如,给定输入the cat is on the ma,训练网络来预测目标 t,即下一个字符.与前面处理文本数据…

本节介绍循环神经网络及其优化 循环神经网络(RNN,recurrent neural network)处理序列的方式是,遍历所有序列元素,并保存一个状态(state),其中包含与已查看内容相关的信息.在处理两个不同的独立序列(比如两条不同的 IMDB 评论)之间,RNN 状态会被重置,因此,你仍可以将一个序列看作单个数据点,即网络的单个输入.真正改变的是,数据点不再是在单个步骤中进行处理,相反,网络内部会对序列元素进行遍历,RNN 的特征在于其时间步函数 Keras 中的循环层 from ker…