每个程序在更新版本之后,都会相较于上一个版本有所改动.这些改动会给程序的使用者造成不小的困扰! 比如python2.xx和3.xx的改动,足够让新手们头大了! 在3中, u'xxx'和'xxx'都是字符串类型(3中将type关键字换成了class,头疼!) b'xxx'表示字节类型 在2中, u'xxx'类型为Unicode,b'xxx'和'xxx'是str类型,这里尤其要注意,2中的str表示字节类型. 真是头昏!每次都要注意3和2的区别! 于是,__future__模块就出现了!对于3和2文…

Python的每个新版本都会增加一些新的功能,或者对原来的功能作一些改动.有些改动是不兼容旧版本的,也就是在当前版本运行正常的代码,到下一个版本运行就可能不正常了. 具体说来就是,某个版本中出现了某个新的功能特性,而且这个特性和当前版本中使用的不兼容,也就是它在该版本中不是语言标准,那么我如果想要使用的话就需要从future模块导入.在2.1版本之前并没有future,所以使用它会引发异常.当然,在以后的某个版本中,比如说3中,某个特性已经成为标准的一部分,那么使用该特性就不用从future导入…

Q:python模块中的相对导入,绝对导入,有些地方会写 from __future__ import absolute_import 希望有个更详细的讲解. A: 相对导入:在不指明 package 名的情况下导入自己这个 package 的模块,比如一个 package 下有 a.py 和 b.py 两个文件,在 a.py 里 from . import b 即是相对导入 b.py. 绝对导入:指明顶层 package 名.比如 import a,Python 会在 sys.path 里寻找…

相对导入:在不指明 package 名的情况下导入自己这个 package 的模块,比如一个 package 下有 a.py 和 b.py 两个文件,在 a.py 里 from . import b 即是相对导入 b.py. 绝对导入:指明顶层 package 名.比如 import a,Python 会在 sys.path里寻找所有名为 a 的顶层模块. from __future__ import absolute_import: 在 3.0 以前的旧版本中启用相对导入等特性所必须的 fut…

典型的卷积神经网络. Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0.…

Python2.*与python3.*版本差异 作为一个初学者,我们应该如何选择python的版本进行学习呢,这两个版本有什么区别呢,接下来让我们简单了解一下,以便我们后续的学习. Python版本差异简介 使用_future_模块 Print函数 整数除法 Unicode Xrange 触发异常 处理异常 next()函数和.net()方法 for循环变量与全局命名空间泄露 比较无序类型 使用input()解析输入内容 返回可迭代对象,而不是列表 使用_future_模块 Python 3.x…

1. 整形的表示范围-2^32~2^32 - 1 : 长整形表示:aLong = 99999L 2. 复数的属性, num.real,该复数的实部, num.imag,该复数的虚部.num.conjugate(),返回该复数的共轭复数. 3. 除法, 传统除法,1/2 =0, 1.0/2.0 = 0.5, 传统除法会舍去小数部分,返回一个整型, 如果操作数之一是浮点数,则执行真正的除法. 真正的除法,需要先导入模块,from __future__ import division 1/2 = 0.…

使用的Python版本2.7, 我在使用eval('1/3')发现一个问题,结果都是去掉小数,保留了整数.但是我需要保留小数,各种查资料,最后在一大神指点下,成功解决这个问题,解决办法是: 加载模块:from __future__ import division 这样就可以成功的解决eval('1/3')只保留整数的问题.…

本节的代码参考了TensorFlow 源码中的示例程序https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples/tutorials/deepdream,并做了适当修改. 4.2.1 导入Inception 模型 在chapter_4_data/中或者网址https://storage.googleapis.com/download.tensorflow.org/models/inception5h.zip 下…

典型的卷积神经网络. 数据的预处理 Keras傻瓜式读取数据:自动下载,自动解压,自动加载. # X_train: array([[[[ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], ..., [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ..., 0., 0., 0.], [ 0., 0., 0., ...,…