import numpy as np numpy模块的array相乘时,有两种方式:一是矩阵形式,二是挨个相乘. 需要用矩阵形式相乘时,则要用np.dot()函数. #矩阵与矩阵相乘a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])c = a.copy()print(a * c)print(np.dot(a, c))#a*c 得出的结果是a和c中每个元素依次相乘,为3x3的矩阵#np.dot(a, c) 得到的结果是a和c进行矩阵相乘,为3x3的矩阵 #矩阵与向量:

如何为元组中的每个元素命名 简述 当对象数据格式固定时,用元组比列表更节省内存空间, 我们使用索引访问元组元素,但是这种访问方式会降低程序的可读性. 举个栗子 对于学生的信息,我们有固定的数据格式,我们可以用元组表示, 但是在我们使用它的时候并不知道stu1[1],stu[2]具体代表什么信息, 这就大大降低了程序的可读性 stu1 = ("tom", 16, "male") def fun1(stu): if stu1[1]: pass if stu1[2] ==

#检测一个字符串中,是否包含某个子串,是返回T,否返回Frequire(stringr) require(stringr) test <- c("这里有天气热敏感冒","好天气","感冒了,也要加油","感?冒","","不是","感冒?不是!") str_detect(test,"感冒") num_dec <- 0;loops <

Surf算法是一把牛刀,我们可以很轻易的从网上或各种Opencv教程里找到Surf的用例,把例程中的代码或贴或敲过来,满心期待的按下F5,当屏幕终于被满屏花花绿绿的小圆点或者N多道连接线条霸占时,内心的民族自豪感油然而生,仿佛屠龙宝刀在手,屁颠屁颠的很开心. 如果对Surf的探究或者使用到此为止,我觉得只是用Surf这把牛刀吓唬了一个小鸡仔,万里长征才刚刚开始第一步,最少有三个问题需要得到解答: 1. 保存特征点信息的keyPoints向量内每个元素包含有哪些内容? 2. 通过comput方法生

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])

在使用 OpenGL 的应用程序中,当我们指定了模型的顶点后,顶点依次会变换到不同的 OpenGL 空间中,最后才会被显示到屏幕上.在变换的过程中,通过使用矩阵,我们更高效地来完成这些变换工作. 本篇博客主要介绍的是矩阵以及矩阵在空间几何中的应用.关于 OpenGL 空间,我把它们安排在了另一篇博客OpenGL 的空间变换(下):空间变换 中来介绍. 本篇博客主要分为两部分:矩阵基础和矩阵在空间几何中的应用.对熟悉矩阵的读者来说,可以跳过矩阵基础直接阅读第二部分. 矩阵基础 数学上,一个 mxn

一.基础数据类型 1.(基础)固定大小矩阵类 matx 说明: ①    基础矩阵是我个人增加的描述,相对于Mat矩阵类(存储图像信息的大矩阵)而言. ②    固定大小矩阵类必须在编译期间就知晓其维度(矩阵大小)和类型(矩阵元素类型),用于某些特定的矩阵运算.数据存储也在栈上. ③    机器视觉领域,通常这些矩阵一般是2x2或3x3维度,较少有4x4维矩阵用于大量的转换工作.故Matx.hpp头文件被专门设计来容纳这类操作. ④    实际运用中单纯的运算matx矩阵操作是不执行的,通常都是

Python 矩阵(线性代数) 这里有一份新手友好的线性代数笔记,是和深度学习花书配套,还被Ian Goodfellow老师翻了牌. 笔记来自巴黎高等师范学院的博士生Hadrien Jean,是针对"花书"的线性代数一章,初来乍到的小伙伴可以在笔记的辅佐之下,了解深度学习最常用的数学理论,加以轻松的支配. 把理论和代码搭配食用,疗效更好.笔记里列举的各种例子,可以帮初学者用一种更直观实用的方式学好线代.开始前,你需要准备好Numpy和Python. 然后来看一下,要走怎样一个疗程--

本篇博文跟上一篇[Python][flask][flask-wtf]关于flask-wtf中API使用实例教程有莫大的关系. 简介:Flask-Login 为 Flask 提供了用户会话管理.它处理了日常的登入,登出并且长时间记住用户的会话. 直白的讲,flask-login包为用户管理了涉及到用户登录相关的缓存(Session)管理. Posted by Alima | cnblogs. 一.安装(Install) PC环境:Windows 7,Python 3.5.2. PS:此次配置环境阶

python笔记之提取网页中的超链接 对于提取网页中的超链接,先把网页内容读取出来,然后用beautifulsoup来解析是比较方便的.但是我发现一个问题,如果直接提取a标签的href,就会包含javascript:xxx和#xxx之类的,所以要对这些进行特殊处理. #!/usr/bin/env python #coding: utf-8 from bs4 import BeautifulSoup import urllib import urllib2 import sys reload(sy

title: Python 装饰器装饰类中的方法 comments: true date: 2017-04-17 20:44:31 tags: ['Python', 'Decorate'] category: ['Python'] --- 目前在中文网上能搜索到的绝大部分关于装饰器的教程,都在讲如何装饰一个普通的函数.本文介绍如何使用Python的装饰器装饰一个类的方法,同时在装饰器函数中调用类里面的其他方法.本文以捕获一个方法的异常为例来进行说明. 有一个类Test, 它的结构如下: clas

1. 迭代器 迭代器是访问集合元素的一种方式.迭代器对象从集合的第一个元素开始访问,直到所有的元素被访问完结束.迭代器只能往前不会后退,不过这也没什么,因为人们很少在迭代途中往后退.另外,迭代器的一大优点是不要求事先准备好整个迭代过程中所有的元素.迭代器仅仅在迭代到某个元素时才计算该元素,而在这之前或之后,元素可以不存在或者被销毁.这个特点使得它特别适合用于遍历一些巨大的或是无限的集合,比如几个G的文件. 特点: a)访问者不需要关心迭代器内部的结构,仅需通过next()方法或不断去取下一个内容

python中关于删除list中的某个元素,一般有三种方法:remove.pop.del 1.remove: 删除单个元素,删除首个符合条件的元素,按值删除 举例说明: >>> str=[1,2,3,4,5,2,6] >>> str.remove(2) >>> str [1, 3, 4, 5, 2, 6] 2.pop: 删除单个或多个元素,按位删除(根据索引删除) >>> str=[0,1,2,3,4,5,6] >>>

Python 练习 标签: Python Python练习题 Python知识点 二. 使用random中的randint函数随机生成一个1~100之间的预设整数让用户键盘输入所猜的数,如果大于预设的数,屏幕显示"太大了,请重新输入"如果小于预设的数,屏幕显示"太小了,请重新输入"如此循环,直到猜中,显示"恭喜你,猜中了!共猜了N次"N为用户猜测次数. 答案: import random def guess_number(): true_num

Python编码规范:IF中的多行条件 转载 2017年03月08日 09:40:45 http://blog.csdn.net/wsc449/article/details/60866700 有时我将IF中的长条件分解成几行.最明显的方法是: if (cond1 == 'val1' and cond2 == 'val2' and cond3 == 'val3' and cond4 == 'val4'): do_something 在视觉上不是非常非常有吸引力,因为动作与条件混合.但是,这是使用

题目描述: 一个数组里,除了三个数是唯一出现的,其余的数都出现了偶数次,找出这三个数中任意一个.比如数组序列为[1,2,4,5,6,4,2],只有1.5.6这三个数字是唯一出现的,数字2.4均出现了偶数次,只需要输出数字1.5.6中的任意一个就行. 分析: 题目得出的信息: (1)数组中的元素一定为奇数个: (2)由于只有三个数字均出现过一次,显然这三个数字不相同,因此,这三个数字对应的二进制也不可能完全相同. 解题思路: 因此可知:必定能找到二进制数中的某一个bit来区分这三个数(这一个bit

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难易程度:★★★ 阅读点:python;web安全; 文章作者:xiaoye 文章来源:i春秋 关键字:网络渗透技术 前言 python是门简单易学的语言,强大的第三方库让我们在编程中事半功倍,今天,我们来谈谈python多线程在渗透测试中的应用,本文,我们将编写一个简易c段存活主机扫描脚本,以及一个python版本的多线程御剑--目录扫描工具 一.python 多线程 python多线程有几种写法 1. thread模块 python的一个多线程模块,小脚本可以用,但是有瑕疵,比如不稳定,线程

用python批量向数据库(MySQL)中导入数据 现有数十万条数据,如下的经过打乱处理过的数据进行导入 数据库内部的表格的数据格式如下与下面的表格结构相同 Current database: python_test_1 +-------+-------------+------+-----+---------+----------------+ | Field | Type | Null | Key | Default | Extra | +-------+-------------+----

[转]Python之向日志输出中添加上下文信息 除了传递给日志记录函数的参数(如msg)外,有时候我们还想在日志输出中包含一些额外的上下文信息.比如,在一个网络应用中,可能希望在日志中记录客户端的特定信息,如:远程客户端的IP地址和用户名.这里我们来介绍以下几种实现方式: 通过向日志记录函数传递一个extra参数引入上下文信息 使用LoggerAdapters引入上下文信息 使用Filters引入上下文信息 一.通过向日志记录函数传递一个extra参数引入上下文信息 前面我们提到过,可以通过向日

今天写代码的时候遇到一个小问题,Python中要删除列表中的所有元素.Python本身就提供了pop.remove.del这些删除的函数.我想着用循环实现,结果很麻烦.几番周折上了stackoverflow.大神们提供了简单的方法. users = ['admin','mike','john','lili','luxi'] n = 5 del users[-n:] print(users) 最后输出是[]