官网文档的例子 from multiprocessing import Process, Value, Array def f(n, a): n.value = 3.1415927 for i in range(len(a)): a[i] = -a[i] if __name__ == '__main__': num = Value('d', 0.0) arr = Array('i', range(10)) p = Process(target=f, args=(num, arr)) p.star…

import pandas as pd import numpy as np #创建列表 a1=[1,2,3] #arange函数:指定初始值.终值.步长来创建数组 a2=np.arange(0,1,0.1) #创建数据框 a3=pd.DataFrame({'a':[1,2,3],'b':[4,5,6],'c':[7,8,9]}) #1.list 转化成array矩阵 b1 = np.array(a1).T Out[30]: array([1, 2, 3]) #2.array转化成datafra…

今天和同学讨论一个问题,发现了函数的内存地址和我想象的不一样. 我以为同一个函数,假如给的参数不一样,那么这两个函数的id就不一样. 然后经过实验,发现python为了便于管理函数,所有的函数都放在同一片内存空间里面. func函数是我定义的一个函数,从结果可以看到func函数和print函数的内存地址是一样的. 这应该是python底层定义的,为了便于管理Python的各种函数和自己项目中定义的函数,可以想到,也许其他的地方也是这个管理机制呢.…

简介 numpy 创建的数组都有一个shape属性,它是一个元组,返回各个维度的维数.有时候我们可能需要知道某一维的特定维数. 二维情况 >>> import numpy as np >>> y = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) >>> print(y) [[1 2 3] [4 5 6]] >>> print(y.shape) (2, 3) >>> print(y.shape[0]) 2 &…

在工作学习中会碰到一些python中变量与内存层面的问题理解,虽然是在不断的解决,但是并没有做过这方面的总结. 变量:用来标识(identify)一块内存区域.为了方便表示内存,我们操作变量实质上是在操作变量指向的那块内存单元.编译器负责分配.我们可以使用Python内建函数id()来获取变量的地址 变量名:是一个标识符(dientify),用来代之一块内存空间,使用这个变量名,我们可以很方便的操作这块内存区域. 内存:内存是我们电脑硬件,用来存放数据,形象的理解就是内存有一个一个的小格子组成,…

2.0 序 在所有的python内建对象中,整数对象是最简单的对象.从对python对象机制的剖析来看,整数对象是一个非常好的切入点.那么下面就开始剖析整数对象的实现机制 2.1 初识PyLongObject python中整数这个概念的实现是通过PyLongObject结构体来完成的,之前说过python中的对象本质上就是c语言中的malloc为结构体在堆上申请的一块内存,那么python中整数对象就是一个PyLongObject结构体实例.在上一章初探python对象体系的时候,我们看到了定…

深入理解python中函数传递参数是值传递还是引用传递 目前网络上大部分博客的结论都是这样的: Python不允许程序员选择采用传值还是传 引用.Python参数传递采用的肯定是"传对象引用"的方式.实际上,这种方式相当于传值和传引用的一种综合.如果函数收到的是一个可变对象(比如字典 或者列表)的引用,就能修改对象的原始值--相当于通过"传引用"来传递对象.如果函数收到的是一个不可变对象(比如数字.字符或者元组)的引用,就不能 直接修改原始对象--相当于通过&quo…

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…

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…

在python中,基本上使用的是引用,那么就会造成一个隐式的内存共享,特别是在容器对象中,例如list,dictionary 对于不可变对象,是不会造成隐式的内存共享情况,如下所示: >>> alist = [0]*5 >>> print alist [0, 0, 0, 0, 0] >>> alist[0]= 'kel' >>> alist ['kel', 0, 0, 0, 0] 以上为不可变对象数字类型,数字是不可变对象,在每次都会…