前言 typing 是在 python 3.5 才有的模块 前置学习 Python 类型提示:https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15145380.html 常用类型提示 https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15150315.html 类型别名 https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15153883.html NewType https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15153886.

1.type 获取数据类型 2.dtype 数组元素的类型 3.astype 修改数据类型

python中dtype,type,astype的区别 type() dtype() astype() 函数名称 用法 type 返回参数的数据类型 dtype 返回数组中元素的数据类型 astype 数据类型转换 type() #type用于获取数据类型 import numpy as np a=[1,2,3] print(type(a)) #>>><class 'list'> b=np.array(a) print(type(b)) #>>><cl

一.列表排序  # python中对列表排序有sort.sorted两种方法,其中sort是列表内置方法,其帮助文档如下:In [1]: help(sorted) Help on built-in function sorted in module builtins: sorted(iterable, /, *, key=None, reverse=False) Return a new list containing all items from the iterable in ascendi

在看别人写的代码时,看到的不知道的函数,就在这里记下来. 原文是这样用的: weights = ones((numfeatures,1)) 在python中help(): import numpy as np help(np.ones) Help on function ones in module numpy.core.numeric: ones(shape, dtype=None, order='C') Return a new array of given shape and type,

#!/usr/bin/python # Filename: using_sys.py import sys print 'The command line arguments are:' for i in sys.argv: print i print '\n\nThe PYTHONPATH is', sys.path, '\n' 输出结果如下 它如何工作 首先,我们利用 import 语句 输入 sys 模块.基本上,这句语句告诉 Python,我们想要使用这个模块.sys 模块包含了与 Py

Python中的参数 1. python函数参数有多重形式: * test(arg1,arg2,`*args`) * test(arg1,arg2,`*args`,`**kwargs`) 2. 其中比较糊弄人的是:*args和**kwargs *args 变长的占位参数列表 - <class 'tuple'> **kwargs 变长的键值对参数列表 - <class 'dict'> 3. 什么是占位参数: test(arg1,arg2) 参数括弧中列出的标识符就是占位参数 *arg

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=&

我想将 b = {'a':234,'b':1,'c':2,'e':2387} 分别按照key和value进行排序,该怎样办呢? Python中比较常用的排序有两个函数, 一.定义 (1)一个是List数据结构中的sort >>> help(list.sort)Help on method_descriptor: sort(...) L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) -- stable sort *IN PLACE*; cmp(x, y)

类似其它的语言, Python 中的函数使用小括号( () )调用.函数在调用之前必须先定义.如果函数中没有 return 语句, 就会自动返回 None 对象.      Python 是通过引用调用的. 这意味着函数内对参数的改变会影响到原始对象.不过事实上只有可变对象会受此影响, 对不可变对象来说, 它的行为类似按值调用. 如何定义函数 def function_name([arguments]): "optional documentation string" function

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

Python发展至今,已经有越来越多的人使用python进行科学技术,NumPY是python中的一款高性能科学计算和数据分析的基础包. ndarray ndarray(以下简称数组)是numpy的数组对象,需要注意的是,它是同构的,也就是说其中的所有元素必须是相同的类型.其中每个数组都有一个shape和dtype. shape既是数组的形状,比如 import numpy as np from numpy.random import randn arr = randn(12).reshape(

除了在Matlab中使用PRTools工具箱中的svm算法,Python中一样可以使用支持向量机做分类.因为Python中的sklearn也集成了SVM算法. 一.简要介绍一下sklearn Scikit-Learn库已经实现了所有基本机器学习的算法,具体使用详见官方文档说明:http://scikit-learn.org/stable/auto_examples/index.html#support-vector-machines skleran中集成了许多算法,其导入包的方式如下所示, 逻辑

#简单介绍============================================================== YAML使用寄主语言的数据类型,这在多种语言中流传的时候可能会引起兼容性的问题. YAML语法规则: http://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-cn-yamlintro/ http://www.yaml.org/ 事例: name: Tom Smith age: 37 spouse: name: Jane Smith

<构建之法:现代软件工程>中第2章对效能分析进行了介绍,基于的工具是VSTS.由于我教授的学生中只有部分同学选修了C#,若采用书中例子讲解,学生可能理解起来比较困难.不过所有这些学生都学习过Python,因此我就基于书中对效能分析的介绍,结合Python效能分析工具的文档以及互联网上的博客,准备了一份关于效能分析的讲座,内容如下. 什么是效能分析? 这部分的讲解和书中类似.不过有两个问题: 为什么是效能不是效率,两者之间究竟有什么区别?这是学生提出的问题.个人觉得二者之间的差别不大. 效能分析

作为一名新手Python程序员,你首先需要学习的内容之一就是如何导入模块或包.但是我注意到,那些许多年来不时使用Python的人并不是都知道Python的导入机制其实非常灵活.在本文中,我们将探讨以下话题: 常规导入(regular imports) 使用from语句导入 相对导入(relative imports) 可选导入(optional imports) 本地导入(local imports) 导入注意事项 1.常规导入 常规导入应该是最常使用的导入方式,大概是这样的: import s

默认参数:  Python是支持可变参数的,最简单的方法莫过于使用默认参数,例如: def getSum(x,y=5): print "x:", x print "y:", y print "x+y :", x + y getSum(1) # result: # x: 1 # y: 5 # x+y : 6 getSum(1,7) # result: # x: 1 # y: 7 # x+y : 8 可变参数: 另外一种达到可变参数 (Variabl

Pandas基于两种数据类型: series 与 dataframe . 1.Series 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签.类似于Numpy中元素带标签的数组.其中,标签可以是数字或者字符串. import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 5, np.nan, 6, 8]) print(s) 输出: 0    1.0 1    2.0 2    5.0 3    NaN 4    6.0

关于python中的矩阵乘法,我们一般有两种数据格式可以实现:np.array()类型和np.mat()类型: 对于这两种数据类型均有三种操作方式: (1)乘号 * (2)np.dot() (3)np.multiply() 而这三种操作方式在操作这两种数据格式时又有点区别,下面一一列出来: import numpy as np #np.array() type #1. np.dot() a = np.array([[1 , 2] , [3 , 4]] , dtype = np.float) b

给出定义: re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) Return the string obtained by replacing the leftmost non-overlapping occurrences of pattern in string by the replacement repl. If the pattern isn’t found, string is returned unchanged. repl can be

python中的list是一种有序集合,可以随时增删元素: # -*- coding: utf-8 -*- frameID = 1 frameID_list = [] frameID_list.append(frameID) print (frameID_list) frameID = 2 frameID_list.append(frameID) print (frameID_list) name = 'SRX' frameID_list.append(name) print (frameID_