python中常用的导包的方法               导入包和包名的方法:1.import package.module 2.from package.module import  * 例一: #second.py def register(): print('this is a register page') #first.py页面调用registe()方法时 #1. import zero.second zero.second.register() #2. from zero.seco

☞ ░ 前往老猿Python博文目录 ░ 一.简介 MoviePy是一个用于视频编辑的Python模块,可用于进行视频的基本操作(如剪切.拼接.标题插入).视频合成(也称非线性编辑).视频处理或创建高级效果. 它可以读写最常见的视频格式,MoviePy能处理的视频是ffmpeg格式的,老猿理解支持的文件类型至少包括:*.mp4 *.wmv *.rm *.avi *.flv *.webm *.wav *.rmvb等 . MoviePy使用ffmpeg读取.导出视频和音频文件,使用ImageMagi

概念: 模块: 模块是一种以.py为后缀的文件,在.py文件中定义了一些常量和函数.模块的名称是该.py文件的名称.模块的名称作为一个全局变量__name__的取值可以被其他模块获取或导入. 模块的导入通过ipmort来实现,导入模块的方式如下: import 特定模块名称 库: Python中的库是借用其他编程语言的概念,没有特别具体的定义,Python库着重强调其功能性.在Python中,具有某些功能的模块和包都可以被称作库.模块有诸多函数组成,包由诸多模块机构化组成,库中也可以包含包.模块

从C.DS.计组一路折磨过来, 几乎都在采用过程化.函数式的编程思想.初接触面向对象的项目开发,经过了三周的对多项式求导问题的迭代开发,经历了设计.coding.测评环节,算是对面向对象有了一定的认识,这个过程总结了一些经验,在这里希望和大家一起share,欢迎大家给我提意见. 一.关于代码架构 1.第一次作业 主要设置了3个class PolyComputer作为主类,进行I/O操作,正则表达式匹配,项的提取,合并同类型,排序这些操作 PolyTerm表示每一项,包含项的基本特征系数和指数,c

2019面向对象课设第一单元总结 一.三次作业总结 1. 第一次作业 1.1 需求分析 第一次作业的需求是完成简单多项式导函数的求解,表达式中每一项均为简单的常数乘以幂函数形式,优化目标为最短输出.为了满足优化目标,我们需要将含有相同指数的项进行合并. 1.2 实现方案 根据需求,我们很容易就能想到利用HashMap构建常数和幂指数的对应关系(再加上这是第一次作业,本以为只是让我们借此熟悉一下Java语法,于是并没有考虑程序可扩展性),于是仅建立了Polynomial多项式类和用作主函数的Tes

第一次作业 需求简要说明 针对符合规定的多项式表达式输出其符合格式规定的导函数多项式,格式错误输出WRONG FORMAT! 带符号整数 支持前导0的带符号整数,符号可省略,如: +02.-16>.19260817等. 幂函数 一般形式 由自变量x和指数组成,指数为一个带符号整数,如:x ^ +2. 省略形式 当指数为1的时候,可以采用省略形式,如:x. 项 变量项 带有系数的幂函数,如:2 * x ^ 2.-1 * x. 系数为1的时候,可以省略系数或表示为正号开头的形式,如:x ^ 2.+

  有时候我们需要进行一些复杂的数学计算,比如求导, 求积分,解方程,还是用abcd字母代表变量的方程等,这就需要进行复杂的数学运算还需要具备良好的数学基础.不过现在有一个非常方便的在线工具,只需要几秒钟, 就能告诉我们所有的答案. sage  &ems;sage是一个免费开源的数学计算软件系统, 里面包含了许多的package,比如NumPy, SciPy, matplotlib, Sympy, Maxima, GAP, FLINT, R 等.默认情况下,既可以运行sage自身的语法, 也兼容

Autograd: 自动求导 pyTorch里神经网络能够训练就是靠autograd包.我们来看下这个包,然后我们使用它来训练我们的第一个神经网络. autograd 包提供了对张量的所有运算自动求导.它是一种在运行时才被定义的,意味着反向传播只有再代码运行的时候才会计算,每次循环的时候都可以不同,就是说可以有不同的计算图. 用以下几个例子来看autograd: 张量 torch.Tensor 是torch库的核心类.如果你把Tensor类的 .requires_grad 设置为True,它就会

本节内容: 一.模块及使用 1.模块及使用 2.起别名.from导入 3.自执行与模块 二.包的使用 2.1 包中模块的使用:import 2.2 包的嵌套 2.3 包中模块的使用:from ...import 2.4 导包的两种方式 2.5 关于__init__ 一.模块及使用 1.模块 一系列功能的集合体 2.定义模块 创建一个py文件就是一个模块,该py文件名就是模块名 3.为什么要使用模块 1.从文件级别组织代码,使同特性的功能统一管理 2.可以使用系统或第三方模块(拿来主义),来提高开

一. 基于度量的程序结构分析 1. 第一次作业 这次作业是我上手的第一个java程序,使用了4个类来实现功能.多项式采用两个arraylist来存,系数和幂指数一一对应. private ArrayList<BigInteger> coefs; private ArrayList<BigInteger> degrees; 四个类分别为 Poly类,代表表达式: PolyDiff类,代表求导运算: PolyParse类,封装了格式检查,encoding(输入的多项式转为内部存储形式)

目录 OO--求导作业总结 程序结构的分析 第一次作业 第二次作业 第三次作业 对多项式合法性判断的讨论 程序bug的分析 未通过的互测bug bug的位置与程序结构的关系 继承和接口的使用 互测 手动构造样例 对拍器评测 两种评测方式的优缺点 Applying Creational Pattern 总结 OO--求导作业总结 程序结构的分析 第一次作业 1.设计思路 在第一次作业中,我设计了两个类:PolyDerivation(主类).Poly.main(String[])函数存在于PolyD

模块是用来组织 Python 代码的方法,而包则是用来组织模块的. 当代码量很大时,我们一般会把代码分成几个有组织的代码段,然后每个代码段之间有一定的联系.代码单之间是共享的,所以Python允许调入一个模块,允许使用其他模块的属性利用之前的工作成果,实现代码重用.那些自我包含并且有组织的代码片段就是模块(module),将其他模块中属性附加到你的模块中的操作较导入(import) 模块是逻辑上的说法,而它们在物理层是一个个独立的文件,模块的文件名就是模块的名字加拓展名.py.与其他可以导入类的

最近在做的东西中有一件任务,相当于一个函数已知y来求x,网上找了各种办法最终得以实现.在此说明方法,并记录一些坑. 要求的函数比如:log(x) - log(1-x) + 2.2 * (1 -2x) 最好用的方法,利用Scipy.optimize中的fsolve函数. 在该方法中,我们可以调用scipy.optimize.fsolve来求解非线性方程(组),具体方法如下: from scipy.optimize import fsolve import numpy as np # 按格式要求定义

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

Pytorch Autograd (自动求导机制) Introduce Pytorch Autograd库 (自动求导机制) 是训练神经网络时,反向误差传播(BP)算法的核心. 本文通过logistic回归模型来介绍Pytorch的自动求导机制.首先,本文介绍了tensor与求导相关的属性.其次,通过logistic回归模型来帮助理解BP算法中的前向传播以及反向传播中的导数计算. 以下均为初学者笔记. Tensor Attributes Related to Derivation note: 以

OO第一单元作业总结 第一次作业 基于度量分析代码结构 基本算法 第一次作业是简单多项式导函数求解,不需要对输入数据的合法性进行判定, 基本思想是用 (coeff, expo)表示二元组 coeff*x**expo,而多项式中的每一项都可以以二元组的形式存储,这样做的好处在于多项式的每一项存储形式规范单一,求导规则随之变得很简单,再加上由于不需要考虑输入数据的合法性与否.化简相对简单,使得实现很快. 当然缺点也很明显,可拓展性很差,只能支持简单的多项式,下一次迭代必须得重构了. UML类图: 耦

Softmax是啥? Hopfield网络的能量观点 1982年的Hopfiled网络首次将统计物理学的能量观点引入到神经网络中, 将神经网络的全局最小值求解,近似认为是求解热力学系统的能量最低点(最稳定点). 为此,特地为神经网络定义了神经网络能量函数$E(x|Label)$,其中$x$为输入. $E(x|Label)=-\frac{1}{2}Wx \Delta Y  \quad where \quad \Delta Y=y-label$   (省略Bias项) 值得注意的是,这套山寨牌能量函

httplib httplib: https://docs.python.org/2/library/httplib.html python 的官方文档这样说明: This module defines classes which implement the client side of the HTTP and HTTPS protocols. It is normally not used directly — the module urllib uses it to handle URLs

http http: https://docs.python.org/3/library/http.html http是一个包,里面含有多个模块:http.client,http.server,http.cookies,http.cookiejar. http.client 对应python2.X 的 httplib 模块. 官方文档对 http.client的说明如下: This module defines classes which implement the client side of

文章目录 ★引子 ★求导 ★最初的想法 ★初步的想法 ★后来的想法 ★最后的想法 ★编程范式 ★结尾 首先声明一点,本文主要介绍的是面向对象(OO)的思想,顺便谈下函数式编程,而不是教你如何准确地.科学地用java求出函数在一点的导数. ★引子 def d(f) : def calc(x) : dx = 0.000001 # 表示无穷小的Δx return (f(x+dx) - f(x)) / dx # 计算斜率.注意,此处引用了外层作用域的变量 f return calc # 此处用函数作为返

自动求导机制 本说明将概述Autograd如何工作并记录操作.了解这些并不是绝对必要的,但我们建议您熟悉它,因为它将帮助您编写更高效,更简洁的程序,并可帮助您进行调试. 从后向中排除子图 每个变量都有两个标志:requires_grad和volatile.它们都允许从梯度计算中精细地排除子图,并可以提高效率. 艾伯特(http://www.aibbt.com/)国内第一家人工智能门户 requires_grad 如果有一个单一的输入操作需要梯度,它的输出也需要梯度.相反,只有所有输入都不需要梯度