编程就是踩坑的过程.今天又踩了一个坑,做个积累吧. 在给数组赋初始值的时候,经常会用到0数组,而Python中,我们使用zero()函数来实现.在默认的情况下,zeros创建的数组元素类型是浮点型的,如果要使用其他类型,可以设置dtype参数进行声明.下面通过一个例子来说明: 1默认参数的例子: import numpy as np r = 10 c = 10 D0 = np.zeros((11,11)) #D0 = np.zeros((11,11),dtype=int) D0[0, 1:] =…

本文实例讲述了python多线程threading.Lock锁的用法实例,分享给大家供大家参考.具体分析如下: python的锁可以独立提取出来 mutex = threading.Lock() #锁的使用 #创建锁 mutex = threading.Lock() #锁定 mutex.acquire([timeout]) #释放 mutex.release() 锁定方法acquire可以有一个超时时间的可选参数timeout.如果设定了timeout,则在超时后通过返回值可以判断是否得到了锁,…

python中argparse模块用法实例详解 这篇文章主要介绍了python中argparse模块用法,以实例形式较为详细的分析了argparse模块解析命令行参数的使用技巧,需要的朋友可以参考下   本文实例讲述了python中argparse模块用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 平常在写命令行工具的时候,经常会带参数,所以用python中的argparse来实现. # -*- coding: utf-8 -*- import argparse args = "-f hello.t…

前言 这篇文章主要介绍了Python subprocess模块功能与常见用法,结合实例形式详细分析了subprocess模块功能.常用函数相关使用技巧. 参考 1. Python subprocess模块功能与常见用法实例详解: 完…

python命令行参数解析OptionParser类用法实例 本文实例讲述了python命令行参数解析OptionParser类的用法,分享给大家供大家参考. 具体代码如下:     from optparse import OptionParser     parser = OptionParser(usage="usage:%prog [optinos] filepath")  parser.add_option("-t", "--timeout&qu…

Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析 这篇文章主要介绍了Python实现的选择排序算法,简单描述了选择排序的原理,并结合实例形式分析了Python实现与应用选择排序的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,存放在序列的起始位置,直到全部待排序的数据元素排完. 比如在一个长度为N的无序数组中,在第一趟遍历N个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换,第二趟…

Python回调函数用法实例 作者:no.body链接:https://www.zhihu.com/question/19801131/answer/27459821 什么是回调函数? 我们绕点远路来回答这个问题. 编程分为两类:系统编程(system programming)和应用编程(application programming).所谓系统编程,简单来说,就是编写库:而应用编程就是利用写好的各种库来编写具某种功用的程序,也就是应用.系统程序员会给自己写的库留下一些接口,即API(appli…

python简单的函数定义和用法实例 这篇文章主要介绍了python简单的函数定义和用法,实例分析了Python自定义函数及其使用方法,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下 具体分析如下: 这里定义了一个温度转换的函数及其用法.     def convertTemp(temp, scale):   if scale == "c":    return (temp - 32.0) * (5.0/9.0)   elif scale == "f":    retu…

python中列表元素连接方法join用法实例 这篇文章主要介绍了python中列表元素连接方法join用法,实例分析了Python中join方法的使用技巧,非常具有实用价值,分享给大家供大家参考. 具体分析如下: 创建列表:     >>> music = ["Abba","Rolling Stones","Black Sabbath","Metallica"] >>> print mus…

Python很棒,它有很多高级用法值得细细思索,学习使用.本文将根据日常使用,总结介绍Python的一组高级特性,包括:列表推导式.迭代器和生成器.装饰器. 列表推导(list comprehensions) 场景1:将一个三维列表中所有一维数据为a的元素合并,组成新的二维列表. 最简单的方法:新建列表,遍历原三维列表,判断一维数据是否为a,若为a,则将该元素append至新列表中. 缺点:代码太繁琐,对于Python而言,执行速度会变慢很多. s 针对场景1,我们首先应该想到用列表解析式来解决…