## 最近两天的成果 ''' ########################################## # # # 不忘初心 砥砺前行. # # 418__yj # ########################################## ''' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import pearsonr import dat

定义: 中缀表达式: 在通常的表达式中,二元运算符总是置于与之相关的两个运算对象之间,这种表示法也称为中缀表达式 后缀表达式: 又叫逆波兰表达式 ,不包含括号,运算符放在两个运算对象的后面,所有的计算按运算符出现的顺序,严格从左向右进行(不再考虑运算符的优先规则,如:(2 + 1) * 3 , 即2 1 + 3 * 一个字符串表达式s = “9 + ( 3 - 1 ) * 3 + 10 / 2”)求值的过程分为两步 (一) 将 中缀表达式s变为后缀表达式s_after = "9 3 1 - 3

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

if __name__== "__main__" 的意思(作用)python代码复用 转自:大步's Blog  http://www.dabu.info/if-__-name__-__main__-mean-function-python-code-reuse.html 有人在学习python脚本时会发现有的脚本下面有几行代码;   1 2 if __name__== "__main__": main() 不明白其中的意思,其实这就是方便我们代码复用的,我们可以在

1 原则 在开始讨论Python社区所采用的具体标准或是由其他人推荐的建议之前,考虑一些总体原则非常重要. 请记住可读性标准的目标是提升可读性.这些规则存在的目的就是为了帮助人读写代码,而不是相反. 本小节讨论你所需记住的一些原则. 1.1 假定你的代码需要维护 人们很容易倾向相信某时所完成的工作在未来不需要添加一部分或对其维护.这是由于很难预料到未来的需求,以及低估自己造成Bug的倾向.然而,所写代码很少不被修改一直存在. 如果你假设自己所写代码会"一劳永逸"的无需之后进行阅读.调试

树结构是一种抽象数据类型,在计算机科学领域有着非常广泛的应用.一颗树可以简单的表示为根, 左子树, 右子树. 而左子树和右子树又可以有自己的子树.这似乎是一种比较复杂的数据结构,那么真的能像我们在标题中所说的那样,用一行Python代码就可以实现吗? 一行代码实现? 由于树形结构的外层和内层有着相似的结构,所以多可以用递归的方式定义树.再利用Python中提供的defaultdict,我们就可以很轻松地定义树了,而且只有一行代码. from collections import defaultd

ROS系统中提供了测试框架,可以实现python/c++代码的单元测试,python和C++通过不同的方式实现, 之后的两篇文档分别详细介绍各自的实现步骤,以及测试结果和覆盖率的获取. ROS系统中python代码测试介绍 关于测试代码的写法细节请参考官方wiki文档,http://wiki.ros.org/unittest,本文主要说明使用中的坑. ROS中python代码的测试可以有两种实现方式一是节点级的集成测试,可以测试节点创建和消息收发的整个过程:二是代码级的单元测试,在测试用例中导入

xgboost入门非常经典的材料,虽然读起来比较吃力,但是会有很大的帮助: 英文原文链接:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/ 原文地址:Complete Guide to Parameter Tuning in XGBoost (with codes in Python) 译注:文内提供的代码和运行结果有一定差异,可以从这里下

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

pythonic如果翻译成中文的话就是很python.很+名词结构的用法在中国不少. 以下为了简略,我们用P表示pythonic的写法,NP表示non-pythonic的写法,当然此P-NP非彼P-NP. 为什么要追求pythonic? 相比于NP,P的写法简练,明确,优雅,绝大部分时候执行效率高,代码越少也就越不容易出错.我认为好的程序员在写代码时,应该追求代码的正确性,简洁性和可读性,这恰恰就是pythonic的精神所在. 对于具有其他编程语言经验而初涉Python的程序员(比如我自己)来说

摘要 本文给出主Python版本标准库的编码约定.CPython的C代码风格参见​PEP7.本文和​PEP 257 文档字符串标准改编自Guido最初的<Python Style Guide>, 并增加了Barry的​GNU Mailman Coding Style Guide的部分内容.本文会随着语言改变等而改变.许多项目都有自己的编码风格指南,冲突时自己的指南为准. 本文给出主Python版本标准库的编码约定.CPython的C代码风格参见PEP7. 本文和PEP 257 文档字符串标准改

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

Josh Triplett以一个“笑点”开始了他在PyCon 2015上的演讲:移植Python使其无需操作系统运行:他和他的英特尔同事让解释器能够在GRUB引导程序.BIOS或EFI系统上运行.连演讲的休息时间也没放过,他有很多有趣的要说的事情,还有许多让人大开眼界的演示. Python在Boot Loader上运行的最初想法是能够测试硬件,像BIOS,可扩展固件接口(EFI)以及高级配置和电源接口(ACPI),而无需去写一些“一次性测试项目“程序集.传统来说,英特尔已经写了很多针对DOS(B

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

学习资料: https://github.com/google/yapf 背景 现在的大多数 Python 代码格式化工具(比如:autopep8 和 pep8ify)是可以移除代码中的 lint 错误.这显然有些局限性.比如:遵循 PEP 8 指导的代码可能就不会被格式化了,但这并不说明代码看起来就舒服. 但 YAPF 独辟蹊径.它脱胎于由 Daniel Jasper 开发的 clang-format.大体上来说,这个算法获取代码,然后把初始代码重新编排,即便初始代码并没有违背规范,也可使其达

Python 代码实现模糊查询 1.导语: 模糊匹配可以算是现代编辑器(如 Eclipse 等各种 IDE)的一个必备特性了,它所做的就是根据用户输入的部分内容,猜测用户想要的文件名,并提供一个推荐列表供用户选择. 样例如下: Vim (Ctrl-P) Sublime Text (Cmd-P) '模糊匹配'这是一个极为有用的特性,同时也非常易于实现. 2.问题分析: 我们有一堆字符串(文件名)集合,我们根据用户的输入不断进行过滤,用户的输入可能是字符串的一部分.我们就以下面的集合为例: >>&

Python社区有句俗语:“python自己带着电池” ,别自己写计时框架.Python 2.3 具备一个叫做 timeit 的完美计时工具可以测量python代码的运行时间. timeit模块 timeit 模块定义了接受两个参数的 Timer 类.两个参数都是字符串. 第一个参数是你要计时的语句或者函数: 传递给 Timer 的第二个参数是为第一个参数语句构建环境的导入语句. 从内部讲, timeit 构建起一个独立的虚拟环境, 手工地执行建立语句,然后手工地编译和执行被计时语句. 一旦有了

将Python代码嵌入C++程序进行编写的实例,python嵌入 把python嵌入的C++里面需要做一些步骤 安装python程序,这样才能使用python的头文件和库 在我们写的源文件中增加“Python.h”头文件,并且链入“python**.lib”库(还没搞清楚这个库时静态库还是导出库,需要搞清楚) 掌握和了解一些python的C语言api,以便在我们的c++程序中使用 常用的一些C API函数 在了解下面的函数之前有必要了解一下**PyObject***指针,python里面几乎所有