a=np.arange(9).reshape(3,3) #a是一个3*3的array #array -> list l=a.tolist() [[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]] #list -> array b=np.array(l) array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8]])

在本科阶段,我们常用的科学计算工具是MATLAB.下面介绍python的一个非常好用而且功能强大的科学计算库--Numpy. a powerful N-dimensional array object(一个强大的N维数组对象) sophisticated (broadcasting) functions (先进的(广播?)函数) tools for integrating C/C++ and Fortran code(集成的C / C++和Fortran代码工具) useful linear a

用Python求均值与方差,可以自己写,也可以借助于numpy,不过到底哪个快一点呢? 我做了个实验,首先生成9百万个样本: nlist=range(0,9000000) nlist=[float(i)/1000000 for i in nlist] N=len(nlist) 第二行是为了让样本小一点,否则从1加到9百万会溢出的. 自己实现,遍历数组来求均值方差: sum1=0.0 sum2=0.0 for i in range(N): sum1+=nlist[i] sum2+=nlist[i]

前言 numpy是python的科学计算模块,底层实现用c代码,运算效率很高.numpy的核心是矩阵narray运算. narray介绍 矩阵拥有的属性 ndim属性:维度个数 shape属性:维度大小 dtype属性:数据类型 常用矩阵创建方法 import numpy as np # 由列表转化 np.array([[1,2],[3,4]]) # 创建多维随机浮点数矩阵,区间0.0 ~ 1.0 arr = np.random.rand(3, 4) # 创建多维整数矩阵,指定随机区间 arr

参考官方文档链接: narray是Numpy的基本数据结构,本文主要分析对象的属性(可通过.进行访问) 1:导入numpy: import numpy as np 2:初始化narray对象: >>> x = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], np.int32) >>> x array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], dtype=int32) 3:查看np对象的行列sharp(np.shape)(返回两个元素元组,分别是行

参考来源:Python金融大数据分析第八章 提高性能有如下方法 1.Cython,用于合并python和c语言静态编译泛型 2.IPython.parallel,用于在本地或者集群上并行执行代码 3.numexpr,用于快速数值运算 4.multiprocessing,python内建的并行处理模块 5.Numba,用于为cpu动态编译python代码 6.NumbaPro,用于为多核cpu和gpu动态编译python代码 为了验证相同算法在上面不同实现上的的性能差异,我们先定义一个测试性能的函

python的os模块中有一个listdir函数可以遍历读取文件夹下的文件. import os for filename in os.listdir(r"./file"): #listdir的参数是文件夹的路径 print ( filename) #此时的filename是文件夹中文件的名称 利用上述代码可以读取文件夹下的所有文件,也包括图片. 找到图片以后,我们利用opencv中的imread函数读取图片,将其存储为一个numpy.narray类型的数组 import cv2 #导

一.NumPy 1.NumPy:Numberical Python 2.高性能科学计算和数据分析的基础包 3.ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算的能力,快速.节省空间 (1)ndarray,N维数组对象(矩阵) (2)所有元素必须是相同类型 (3)ndim属性,维度个数 (4)shape属性,各维度的大小 (5)dtype属性,数据类型 4.矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量计算 5.线性代数.随机数生成 6.import numpy as np narray多维数组

一.什么是验证码? 验证码(CAPTCHA)是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写. 是一种用来区分用户是计算机还是人的公共全自动程序. 二.验证码的作用 验证码是一种人机识别手段,最终目的是区分正常用户和机器的操作. 可以防止:恶意破解密码.注册.刷票.论坛灌水,防止黑客对用户的密码进行暴力破解. 一般是提出一个问题,这个问题可以由计算机

前言 在上篇<Python 机器学习实战 -- 监督学习>介绍了 支持向量机.k近邻.朴素贝叶斯分类 .决策树.决策树集成等多种模型,这篇文章将为大家介绍一下无监督学习的使用.无监督学习顾名思义数据中不包含已知的输出结果,学习算法中只有输入数据,算法需要从这些输入数据中提取相关规律.无监督学习主要分为两种类型:数据集变换与聚类算法,数据集的无监督变换是创建数据集的新的表达方式,使其特性更容易理解,最常见的模型有 PCA.NMF.t-SNE 等模型.聚类算法则是将数据划分成不同的组,每组数据中包

一.背景 最近在Azkaban的测试工作中,需要在测试环境下模拟线上的调度场景进行稳定性测试.故而重操python旧业,通过python编写脚本来构造类似线上的调度场景.在脚本编写过程中,碰到这样一个需求:要在测试环境创建10000个作业流. 最开始的想法是在一个azkaban project下循环调用10000次create job接口(每个Flow只包含一个job).由于azkaban它本身没有增加/删除作业流的接口,所有的作业流修改.增加.删除其实都是通过重新上传项目zip包实现的,相应地

Python的字符串格式化有两种方式: 百分号方式.format方式 百分号的方式相对来说比较老,而format方式则是比较先进的方式,企图替换古老的方式,目前两者并存.[PEP-3101] This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing '%' string formatting operator. 1.百分号

python提供了一些有趣且实用的函数,如any all zip,这些函数能够大幅简化我们得代码,可以更优雅的处理可迭代的对象,同时使用的时候也得注意一些情况   any any(iterable) Return True if any element of the iterable is true. If the iterable is empty, return False 如果序列中任何一个元素为True,那么any返回True.该函数可以让我们少些一个for循环.有两点需要注意 (1)如

软件开发是现时很火的职业.据美国劳动局发布的一项统计数据显示,从2014年至2024年,美国就业市场对开发人员的需求量将增长17%,而这个增长率比起所有职业的平均需求量高出了7%.很多人年轻人会选择编程作为自己职业生涯的起点.如何学好编程?如何成为优秀的程序员?如何规划好程序员这个职业?是许多年轻人关注的问题.在Infoworld最近做的一次调查中,邀请到了JavaScript之父Brendan Eich,Clojure 创建者Rich Hickey,Spring Framework创建者Rod

title: 可爱的豆子--使用Beans思想让Python代码更易维护 toc: false comments: true date: 2016-06-19 21:43:33 tags: [Python, Java, 经验] category: Python --- 我曾经是一个对Java非常反感的人,因为Java的语法非常啰嗦.而用惯了动态类型的Python再使用静态类型的Java就会觉得多出了很多的工作量. 因为工作的关系,我开始使用Java来做项目.在这个过程中,我发现Java在某些方面

起因 在极客学院讲授<使用Python编写远程控制程序>的课程中,涉及到查看被控制电脑屏幕截图的功能. 如果使用PIL,这个需求只需要三行代码: from PIL import ImageGrab pic = ImageGrab.grab() pic.save('1.jpg') 但是考虑到被控端应该尽量的精简,对其他模块尽量少的依赖,这样才能比较方便的部署,因此我考虑能否有一种方法,不依赖PIL来实现截图的功能. 思路 由于被控端使用了win32api, 因此有一个方法: win32api.k

字节流和字符串 当使用Python定义一个字符串时,实际会存储一个字节串: "abc"--[97][98][99] python2.x默认会把所有的字符串当做ASCII码来对待,但是当字节值>127时,默认解析便会出现问题. x="abc"+chr(150) print repr(x) #'abc\x96' u"Hello" + x #UnicodeDecodeError: 'ASCII' codec can't decode byte 这

由于经常需要到服务器上执行些命令,有些命令懒得敲,就准备写点脚本直接浏览器调用就好了,比如这样: 因为线上有现成的Apache,就直接放它里面了,当然访问安全要设置,我似乎别的随笔里写了安全问题,这里就不写了. vim /etc/httpd/conf/httpd.conf LoadModule cgid_module modules/mod_cgid.so AddHandler cgi-script .cgi .py ScriptAlias /cgi-bin/ "/var/www/cgi-bin

引言 最近刚刚用python写完了一个解析protobuf文件的简单编译器,深感ply实现词法分析和语法分析的简洁方便.乘着余热未过,头脑清醒,记下一点总结和心得,方便各位pythoner参考使用. ply使用 简介 如果你不是从事编译器或者解析器的开发工作,你可能从未听说过ply.ply是基于python的lex和yacc,而它的作者就是大名鼎鼎Python Cookbook, 3rd Edition的作者.可能有些朋友就纳闷了,我一个业务开发怎么需要自己写编译器呢,各位编程大牛说过,中央决定

工作后好久没上博客园了,虽然不是很忙,但也没学生时代闲了.今天上博客园,发现好多的文章都是年终总结,想想是不是自己也应该总结下,不过现在还没想好,等想好了再写吧.今天写写自己在工作后用到的技术干货,争取以后多上博客园写写总结吧,真是怀念学生时代啊!!! 背景 项目组开发的游戏客户端使用的脚本是python,服务器也是python.之所以选择python,主要还是基于开发效率的考虑,毕竟这是脚本语言天生的优势:其次就是有很多库,不用自己再造轮子了.可能使用过python的同学都会认为python比

2017年1月3日 星期二 大一学习一门新的计算机语言真的很难,有时候连函数拼写出错查错都能查半天,没办法,谁让我英语太渣. 关于计算机语言的学习我想还是从C语言学习开始为好,Python有很多语言的优势,又抛弃了基层语言的繁杂. 第一天:函数的使用 和c语言一样,python有自己集成好的函数库,而我们就是使用..像字符串函数(可以使用help(str)进行查看): 会出来一大堆的形容,作为一个新手,我也根本不懂这到底是什么鬼,但是往下走,可以发现很多的函数. 许多的函数也是用英语在进行介绍,