numpy库数组拼接np.concatenate 原文:https://blog.csdn.net/zyl1042635242/article/details/43162031 思路:numpy提供了numpy.concatenate((a1,a2,...), axis=0)函数.能够一次完成多个数组的拼接.其中a1,a2,...是数组类型的参数 示例3: >>> a=np.array([1,2,3])>>> b=np.array([11,22,33])>>

2.1 Built-in Functions The Python interpreter has a number of functions built into it that are always available. They are listed here in alphabetical order. __import__( name[, globals[, locals[, fromlist]]]) This function is invoked by the import sta

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

Python中包含了许多内建的语言特性,它们使得代码简洁且易于理解.这些特性包括列表/集合/字典推导式,属性(property).以及装饰器(decorator).对于大部分特性来说,这些"中级"的语言特性有着完善的文档,并且易于学习. 但是这里有个例外,那就是描述符.至少对于我来说,描述符是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性.这里有几点原因如下: 有关描述符的官方文档相当难懂,而且没有包含优秀的示例告诉你为什么需要编写描述符(我得为Raymond Hettinger辩护一

简介 装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能,我们也称之为AOP(面向切面编程) 原理 实现装饰器的最主要的原因是python中一切皆为对象,我们会把方法看做一个对

Python中内置数据类型list,tuple,dict,set的区别和用法 Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能.这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set.这里对他们进行一个简明的总结. List 字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示,可以这样定义一个List: ? 1 L = [12, 'China', 19.998] 可以看到并不要求元素的类型都是一样的.当然也可以定义一个空的

Python 中的数据结构 “数据结构”这个词大家肯定都不陌生,高级程序语言有两个核心,一个是算法,另一个就是数据结构.不管是c语言系列中的数组.链表.树和图,还是java中的各种map,随便抽出一个就可以虐我们千万遍.Python作为高级程序语言的一种,它的数据结构即继承了传统数据结构的本职工作,又提高了办事效率,可谓青出于蓝而胜于蓝.免去了繁琐的指针操作,使用起来真是神清气爽吖! 好啦,下面就切入正题吧~ Python中常见的数据结构可以统称为容器(container).其中序列(如列表和元

在python中编程导入压缩包,利用zipfile包,从zipinfo读取文件名总是出错,创建的文件名是乱码,写入pgsql更是出错. 但在ubuntu下测试却正常,在windows下测试总是失败. if not hdfs.exists_file_dir(dir): hdfs.make_dir(dir) hdfs.create_file(hpath, zip.read(info)) # There is no official file name encoding for ZIP files.

Python语言简洁明了,可以用较少的代码实现同样的功能.这其中Python的四个内置数据类型功不可没,他们即是list, tuple, dict, set.这里对他们进行一个简明的总结. List 字面意思就是一个集合,在Python中List中的元素用中括号[]来表示,可以这样定义一个List: L = [12, 'China', 19.998] 可以看到并不要求元素的类型都是一样的.当然也可以定义一个空的List: L = [] Python中的List是有序的,所以要访问List的话显然

1. 函数式编程 1)概念 函数式编程是一种编程模型,他将计算机运算看做是数学中函数的计算,并且避免了状态以及变量的概念.wiki 我们知道,对象是面向对象的第一型,那么函数式编程也是一样,函数是函数式编程的第一型.在面向对象编程中,我们把对象传来传去,那在函数式编程中,我们要做的是把函数传来传去,而这个,说成术语,我们把他叫做高阶函数.飞林沙 2)特点 计算视为视为函数而非指令 纯函数式编程:不需变量,无副作用,测试简单(每次的执行结果是一样的) 支持高阶函数,代码简洁 2. python支持

转自:http://www.blogjava.net/vagasnail/articles/301140.html?opt=admin 介绍下Python 中 map,reduce,和filter 内置函数的方法: 一:map map(...) map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list 说明: 对sequence中的item依次执行function(item),执行结果输出为list. 例子: >>> map(str, ran

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

XML是实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,XML文件格式如下: <data> <country name="Liechtenstein"> <rank updated="yes">2</rank> <year>2023</year> </country> <country name="Singapore"> <rank updated=&

进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 一.上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术. 不过首先说明一点术语.当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态.通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪里,还有执行时的环境情况等所有有关的信息. 当我们说“上下文切换”的时候,表达的是一种从一个上下文切换到另一个上下文执行的技术.而“调度”指的是决定哪个上下文可以获得接

1. 创建函数 一个函数代表一个行为并且返回一个结果(包括None),在Python中使用def关键字来定义一个函数,如下: def hello(name): print 'hello,' + name + '!' 接下来调用函数,并查看其返回值: # output: # hello,gy! # None print hello('gy') 可以看到hello函数首先打印了:Hello,gy!,然后我们又将其返回值也打印出来,在这里因为没有返回具体的值,所以返回了None. 下面我们可以定义一个

python 的PIL安装是一件很蛋痛的事, 如果你要在python 中使用图型程序那怕只是将个图片从二进制流中存盘(例如使用Scrapy 爬网存图),那么都会使用到 PIL 这库,而这个库是出名的难安装. 它的表现为,如果你使用 Scrapy 的ImagePipeline 它就会默认使用PIL,如果没有正确安装图型解码器那会都会出现以下的错误: IOError: decoder jpeg not available 在网上找过很多方法都还是不行,也不明究竟,开始以为是 PIL 这个库的安装有问

class MyTest: myname = 'peter' # add a instance attribute    def __init__(self, name):        self.name = name # class access class attribute    def sayhello(self):        print "say hello to %s" % MyTest.myname # instance can access class attri

注意:对于我这个以前用c/c++的同学来说,可能一开始学习pyhon时有点不适应的,为什么呢?因为吧,python中,没有这玩意:{},也不用每句话才用分号分开的.python中通过缩进来分块的,一行占个句话就可以啦.下面的学习基于python2.7 from __future__import division 开始啦,边学习边作笔记 参考http://www.liaoxuefeng.com/,另外,还有其它的一些资料. 基本输入输出语句print和raw_input(): #输入语句: >>

Q-Q图主要可以用来回答这些问题: 两组数据是否来自同一分布 PS:当然也可以用KS检验,利用python中scipy.stats.ks_2samp函数可以获得差值KS statistic和P值从而实现判断. 两组数据的尺度范围是否一致 两组数据是否有类似的分布形状 前面两个问题可以用样本数据集在Q-Q图上的点与参考线的距离判断:而后者则是用点的拟合线的斜率判断. 用Q-Q图来分析分布的好处都有啥?(谁说对了就给他) 两组数据集的大小可以不同 可以回答上面的后两个问题,这是更深入的数据分布层面的

Python中的高阶函数与匿名函数 高阶函数 高阶函数就是把函数当做参数传递的一种函数.其与C#中的委托有点相似,个人认为. def add(x,y,f): return f( x)+ f( y) print add(-18,11,abs) 它将这么执行: abs(-18) + abs(11) 结果则会是: 29 map()函数 map()是 Python 内置的高阶函数,它接收一个函数 f 和一个list,并通过把函数 f 依次作用在 list 的每个元素上,得到一个新的 list 并返回.

深拷贝和浅拷贝 浅拷贝的时候,修改原来的对象,浅拷贝的对象不会发生改变. 1.对象的赋值 对象的赋值实际上是对象之间的引用:当创建一个对象,然后将这个对象赋值给另外一个变量的时候,python并没有拷贝这个对象,而只是拷贝了这个对象的引用. 当对对象做赋值或者是参数传递或者作为返回值的时候,总是传递原始对象的引用,而不是一个副本.如下所示: >>> aList = ["kel","abc",123] >>> bList = aLi