# 鞍点: 所在行的最大值,所在列的最小值 import random A = [[random.randint(1,100) for j in range(5)]for i in range(5)] #生成5*5随机数组 # print(A) for row in range(5): max = A[row][0] maxcol = 0 #初始化 #step1 每行最大元素的列 for col in range(1,5): if A[row][col]>max: maxcol = col #

递归实现 1: #递归实现 def factorial(n): if n == 0: return 1 else: return n * factorial(n - 1)# 递归实现 递归实现 2: #一行代码实现 def factorial(n): #如果n等于1或者等于0 将返回1否则返回n*factorial(n-1) return 1 if (n==1 or n==0) else n * factorial(n - 1) 迭代实现 3: #阶乘的迭代实现 #在python3中reduce

在现在的异常机制处理的比较完善的编码系统里面,让计算机完全崩溃无法操作的代码还是不多的.今天就无意运行到这段python代码,运行完,计算机直接崩溃,任务管理器都无法调用,任何键都用不了,只能强行电源关机.稍微分析了下,应该是list对iterator object处理有漏洞,导致程序无法响应,内存占用迅速暴涨,不过也还是不能解释为什么终结进程都不行.有没有人能帮忙回答下原因呢?先谢谢了 这是一段关于yield的代码: def yield_2(): a, b = 0, 1 while 1: yi

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 一.说明 今天看到微信群里一道六年级数学题,如下图,求阴影部分面积 看起来似乎并不是很难,可是博主添加各种辅助线,写各种方法都没出来,不得已而改用写Python代码来求面积了 二.思路介绍 1.用Python将上图画在坐标轴上,主要是斜线函数和半圆函数 2.均匀的在

1.计算1~100的数之和----for循环实现1~100的和 sum1 = ,): sum1 = sum1 + i i += print(f"1-100之间的和是:{sum1}") ----while实现1~100的和 sum1 = i = while True: sum1 = sum1 + i : break i += print(sum1) 2.计算1~100里面偶数之和 sum1 = ,): == : sum1 = sum1 +i i += print(f"1-100

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

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

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

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

深入理解 GIL:如何写出高性能及线程安全的 Python 代码 本文由 伯乐在线 - 郑芸 翻译.未经许可,禁止转载!英文出处:A. Jesse.欢迎加入翻译组. GIL对多线程的影响:http://www.dabeaz.com/python/UnderstandingGIL.pdf 前引 6岁时,我有一个音乐盒.我上紧发条,音乐盒顶上的芭蕾舞女演员就会旋转起来,同时,内部装置发出“一闪一闪亮晶晶,满天都是小星星”的叮铃声.那玩意儿肯定俗气透了,但我喜欢那个音乐盒,我想知道它的工作原理是什么.

import tkinter import tkinter.messagebox import math class JSQ: def __init__(self): #创建主界面 self.root = tkinter.Tk() self.root.minsize(270, 330) self.root.maxsize(270, 330) self.root.title('小可乐的计算器') #定义一个变量赋值给页面label self.result = tkinter.StringVar()

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

目录 Python代码统计工具 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 Python代码统计工具 标签: Python 代码统计 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(一)~(三)>中的C代码统计工具进行扩展,以支持Python脚本自身的行数统计. 一. 问题提出 此前实现的C代码统计工具仅能分析和统计C语言代码文件,但其设计思想也适用于Python代码及其他编码语言. Python行数统计的难点在于注释行,因为Python有两种注释方式:简单明了的单行注释和复杂含糊的

kNN(k-nearest neighbor algorithm)算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.简单地说,K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. - 优点:精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定. - 缺点:计算复杂度高.空间复杂度高. - 适用数据范围:数值型和标称型. 举个简单的例子,一群男生和一群女生,我们知道他们的身高和性别. 如下表格: 身高 性别 165 女 16

有如下R(5,4)的打分矩阵:(“-”表示用户没有打分) 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列,n表示user个数,m行表示item个数 那么,如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)? ——矩阵分解的思想可以解决这个问题,其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题). 矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积:R(n,m)≍ P(n,K)*Q(K,m) 矩阵分解的过程中,将原始的评分矩阵分解成两个矩阵和的乘积:  矩阵P(n,K)表示n

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

个人分类: 机器学习 本文为吴恩达<机器学习>课程的读书笔记,并用python实现. 前一篇讲了线性回归,这一篇讲逻辑回归,有了上一篇的基础,这一篇的内容会显得比较简单. 逻辑回归(logistic regression)虽然叫回归,但他做的事实际上是分类.这里我们讨论二元分类,即只分两类,y属于{0,1}. 选择如下的假设函数: 这里写图片描述 其中: 这里写图片描述 上式称为逻辑函数或S型函数,图像如下图: 这里写图片描述 可以看到,当z趋向正无穷,g(z)趋向1,当z趋向负无穷g(z)趋