第九节：numpy之随机数组及随机排列

python想要生成随机数的话用使用random库很方便,不过如果想生成随机数组的话,还是用numpy更好更强大一点. 生成长度为10,在[0,1)之间平均分布的随机数组: rarray=numpy.random.random(size=10) 或者 rarray=numpy.random.random((10,)) 生成在-0.1到0.1之间的平均分布: rarray=0.2*numpy.random.random(size=10)-0.1 或者 rarray=numpy.random.uni…

利用Python进行数据分析——Numpy基础：数组和矢量计算

利用Python进行数据分析--Numpy基础:数组和矢量计算 ndarry,一个具有矢量运算和复杂广播能力快速节省空间的多维数组对整组数据进行快速运算的标准数学函数,无需for-loop 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具? 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能用于集成C/C++等代码的工具一.ndarry:一种多维数组对象 1.创建ndarry #一维 In [5]: data = [1,2,3] In [6]: import numpy as np In [7]:…

CUDA：Supercomputing for the Masses (用于大量数据的超级计算)-第九节

原文链接第九节:使用CUDA拓展高等级语言 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第八节,我探讨了使用CUDA利用库.在本小节,…

Python生成随机数组的方法小结

Python生成随机数组的方法小结本文实例讲述了Python生成随机数组的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 研究排序问题的时候常常需要生成随机数组来验证自己排序算法的正确性和性能,今天把Python生成随机数组的方法稍作总结,以备以后查看使用. 一.使用random模块生成随机数组 python的random模块中有一些生成随机数字的方法,例如random.randint, random.random, random.uniform, random.randrange,这些函数大同小异,…

《利用python进行数据分析》读书笔记--第四章 numpy基础：数组和矢量计算

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5000104.html 第四章 Numpy基础:数组和矢量计算第一部分:numpy的ndarray:一种多维数组对象实话说,用numpy的主要目的在于应用矢量化运算.Numpy并没有多么高级的数据分析功能,理解Numpy和面向数组的计算能有助于理解后面的pandas.按照课本的说法,作者关心的功能主要集中于: 用于数据整理和清理.子集构造和过滤.转换等快速的矢量化运算常用的数组解法,如排序.唯一化.集合运算等高效的描…

第九节: 利用RemoteScheduler实现Sheduler的远程控制第八节: Quartz.Net五大构件之SimpleThreadPool及其四种配置方案第六节: 六类Calander处理六种不同的时间场景第五节: Quartz.Net五大构件之Trigger的四大触发类第三节: Quartz.Net五大构件之Scheduler(创建、封装、基本方法等)和Job(创建、关联

第九节: 利用RemoteScheduler实现Sheduler的远程控制一. RemoteScheduler远程控制 1. 背景: 在A服务器上部署了一个Scheduler,我们想在B服务器上控制这个Scheduler. 2. 猜想: A服务器上的Scheduler需要有地址.需要有端口.需要有名称(实际上也是如此). 3. 需求: 一个控制台程序作为服务端运行A服务器上(也可以部署成服务),用另一个B服务器上的Web端控制来控制这个Scheduler的暂停.继续等操作. 4. 具体实现…