class MyArray: '''保证输入的内容是整型.浮点型''' def ___isNumber(self, num): if not isinstance(num, (int,float)): return False return True #开始写构造函数,接受可变长度的数组 def __init__(self, *args): if args == None: self.__value = [] else: for a in args: if not self.___isNumbe

Python中变量的命名规则:以字母和下划线开头,由字母,数字和下划线组成,区分大小写 Python中同样有加减乘除取余运算,还有一个运算符**,相当与幂运算,当然,幂运算的优先级要高于加减乘除 最后一条print语句,整型数据转换成了浮点数进行运算,这是Python 3的新特性 type函数用来打印出变量的类型,可以将整型数据强制转化为浮点型 name = raw_input("Who are you?") #raw_input函数可以用来从用户读入数据赋值给变量name,注意读入的

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

python中的list是一种有序集合,可以随时增删元素: # -*- coding: utf-8 -*- frameID = 1 frameID_list = [] frameID_list.append(frameID) print (frameID_list) frameID = 2 frameID_list.append(frameID) print (frameID_list) name = 'SRX' frameID_list.append(name) print (frameID_

原文地址:  http://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/51055147#reply python中的list是python的内置数据类型,list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同.在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu. numpy中封装的array有很强大的功能,里面

python中的list和array的不同之处list是列表,可以通过索引查找数值,但是不能对整个列表进行数值运算 In [96]: b=[1,2] In [97]: b[1]Out[97]: 2In [98]: type(b)Out[98]: listIn [99]: b+bOut[99]: [1, 2, 1, 2]array是数组,也可以通过索引值查找数据,但是能对整个数组进行数值运算In [100]: a=np.array([1,2In [101]: a[1]Out[101]: 2In [

版权声明:本文为博主非原创文章,未经博主允许可以转载.     Python中的list和array的不同之处 python中的list是python的内置数据类型,list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同.在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu. numpy中封装的array有很强大的功能,里面存放的都是相同的数据类型

#!usr/bin/env python# -*- coding:utf-8 -*-#python的算法加减乘除用符号:+,-,*,/来表示#以下全是python2.x写法,3.x以上请在python(打印放入括号内) 例如:print('1+1=',1+1)print '*-----------------------------------------------------*分割符'print "1+1=",1+1 #打印加法1+1的结果2print "2-1=&quo

python常见的数据类型有:字符串,布尔类型,整数,浮点数,数字,日期,列表,元祖,字典.相信前面6个大家都非常的熟悉,但是对于python的列表,元祖,字典我有时候一直在想其内部的实现是怎么样子的,它们就像一个"黑盒子"一样,下面记录一下对于"列表 list"理解过程: 其实,在最开始我一直以为python的列表是通过链表实现的,直到一天,应该说是误打误撞,当我通过交互模式创建一个列表的时候,然后通过id()函数打印出列表中每个元素的地址时,我发现它们的地址是连

说完常用的数据类型,再来说下运算符.运算符用于将各种类型的数据进行运算,让静态的数据跑起来. 编程语言中的运算大致分为以下几个大类: 算术运算, 用于加减乘除等数学运算 赋值运算,用于接收运算符或方法调用返回的结果 比较运算, 用于做大小或等值比较运算 逻辑运算,用于做 与.或.非运算 位运算, 用于二进制运算 每种运算中所包含的符号称为相应的运算符,如 算术运算符.比较运算符等. 一.算术运算 运算(符) 说明 实例 + 两个对象相加 2 + 3 结果为 5 - 两个对象相减 3 - 2 结果

遇到一个情况,需要进行递归操作,但是呢递归次数非常大,有一万多次.先不说一万多次递归,原来的测试代码是java的,没装jdk和编译环境,还是用python吧 先看下原本的java代码: public class UpCount { private long calc(int depth) { if (depth == 0) return 1; long cc = calc(depth - 1); return cc + (depth % 7) + ((((cc ^ depth) % 4) ==

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

在科学计算的过程中,往往需要保存一些数据,也经常需要把保存的这些数据加载到程序中,在 Matlab 中我们可以用 save 和 lood 函数很方便的实现.类似的在 Python 中,我们可以用 numpy.save() 和 numpy.load() 函数达到类似的效果,并且还可以用 scipy.io.savemat() 将数据保存为 .mat 格式,用scipy.io.loadmat() 读取 .mat 格式的数据,达到可以和 Matlab 或者Octave 进行数据互动的效果. 下面分别介绍

1 将list转换成array 如果list的嵌套数组是不规整的,如 a = [[1,2], [3,4,5]] 则a = numpy.array(a)之后 a的type是ndarray,但是a中得元素a[i]都还是list 如果a = [[1,2], [3,4]] 则a = numpy.array(a)之后 a的type是ndarray,里面的元素a[i]也是ndarray 2 flatten函数 Python自身不带有flatten函数,numpy中array有flatten函数. 同1的一样

Python发展至今,已经有越来越多的人使用python进行科学技术,NumPY是python中的一款高性能科学计算和数据分析的基础包. ndarray ndarray(以下简称数组)是numpy的数组对象,需要注意的是,它是同构的,也就是说其中的所有元素必须是相同的类型.其中每个数组都有一个shape和dtype. shape既是数组的形状,比如 import numpy as np from numpy.random import randn arr = randn(12).reshape(

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =

[声明]欢迎转载,但请保留文章原始出处→_→ 秦学苦练:http://www.cnblogs.com/Qinstudy/ 文章来源:http://www.cnblogs.com/Qinstudy/p/8987520.html [正文]  秦学苦练博主,你好!现在有个项目是关于声源定位的,需要用到Python的第三方库:声学库(也就做声学包,英文名叫Acoular),我自己去安装Python的第三方包Acoular,按照官网上的安装方法总是不行!秦学苦练博主,能解答下我的疑惑吗? acoular声

#!/user/bin/env python # @Time :2018/7/7 11:42 # @Author :PGIDYSQ #@File :DaemonTest.py import threading,time # 1.线程的简单使用 # class MyThread(threading.Thread): # def __init__(self,num,threadname): # threading.Thread.__init__(self,name=threadname) # sel

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

一.列表排序  # python中对列表排序有sort.sorted两种方法,其中sort是列表内置方法,其帮助文档如下:In [1]: help(sorted) Help on built-in function sorted in module builtins: sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False) Return a new list containing all items from the iterable in ascendi