from numpy import *   a1 =[[1,2,3],[4,5,6]] #列表 print('a1 :',a1) #('a1 :', [[1, 2, 3], [4, 5, 6]])   a2 = array(a1) #列表 -----> 数组 print('a2 :',a2) #('a2 :', array([[1, 2, 3],[4, 5, 6]]))   a3 = mat(a1) #列表 ----> 矩阵 print('a3 :',a3) #('a3 :', matrix(

两眼论&矩阵变现理论结合打造赚钱大模式 围棋有一个基本规则,就是一块棋有两只真眼,就是活棋. 围棋没有复杂的规则,它最有趣的地方是没有太多的规则和限制,由此演变出了大千世界,所以古人云“棋如人生”也是有一定的道理. 两眼起源于围棋,棋盘上必须有两只眼才能变活棋,为了生存必须努力的扩大自己的生存空间. 两眼论教我们应该在极不确定的时代,利用自己的能力尽力的减少这样的不确定性,将这种能力转换为自己的优势并努力的扩大它. 老喻(喻颖正)的“两眼论”很有启发:两只眼可以活好,三只眼活得自由. 围棋这个游

Python两个变量的值进行交换的方法 使用第三方变量: '''这是第一种赋值方法,采用第三方变量''' c = a a = b b = c 使用两个变量: '''使用两个变量''' a = a+b #取两个数的和 b = a-b #然后a-b等于a然后赋值给b a = a-b #然后a-b等于b然后赋值给a,完成值的交换 使用两个变量的另一种方法: a,b = b,a

python 两个队列进行对比 list01 = [1,2,3,4] list02 = [1,3,5] for i01 in list01: is_in_02 = False for i02 in list02: if i01 == i02: is_in_o2 = True print(i01,i02,'YES') break if not is_in_02: print(i01, ' ', 'NO') for i02 in list02: is_in_01 = False for i01 in

Python 的 Pandas 对矩阵的行进行求和: 若使用 df.apply(sum) 方法的话,只能对矩阵的列进行求和,要对矩阵的行求和,可以先将矩阵转置,然后应用 df.apply(sum) 即可. data_file = '..\\data\\result_0621_onlyClusters.csv' df = pd.read_csv(data_file) # print(df) # 对行进行求和 # 先对矩阵进行转置 df_T=df.T df['sum'] = df_T.apply(s

Python实现打印螺旋矩阵功能的方法 本文实例讲述了Python实现打印螺旋矩阵功能的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.问题描述 输入N, 打印 N*N 螺旋矩阵 比如 N = 3,打印: 1 2 3 8 9 4 7 6 5 N = 4,打印: 1 2 3 4 12 13 14 5 11 16 15 6 10 9 8 7 二.思路 常规法是不断的对数据边界进行判断会很复杂,不妨考虑通过递归的解决每一层的数字. 三.代码     #coding:utf-8 n=int(raw_inpu

numpy是Python用来科学计算的一个非常重要的库,numpy主要用来处理一些矩阵对象,可以说numpy让Python有了Matlab的味道. 实际的应用中,矩阵的合并是一个经常发生的操作,如何利用numpy来合并两个矩阵呢?我们可以利用numpy向我们提供的两个函数来进行操作. 首先我们先随机的生成两个矩阵 import numpy as np ###矩阵a a=np.floor(10*np.random.rand(2,2)) ###a a array([[ 8., 5.], [ 1.,

(原创文章转载请标注来源) 在学习机器学习的过程中经常会用到矩阵,那么使用numpy扩展包将是不二的选择 建议在平Python中用多维数组(array)代替矩阵(matrix) 入门请考 http://old.sebug.net/paper/books/scipydoc/numpy_intro.html# import numpy np 1. 读写数组,这里可以看成矩阵 #返回值格式(评分,信任表,用户个数,项目个数)  a = np.arange(0,12,0.5).reshape(4,-1)

代码: #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @author: 侠之大者kamil @file: 2.回形矩阵.py @time: 2016/3/21 10:51 """ def sankeMatric(n): m = [[0] * n for x in range(n)] p = 0 q = n-1 t = 1 while p < q: for i in range(p,q): m[p][

近日写代码又遇到两个 Python 的坑,觉得值得记录. 递归传参问题 Python 里传参的实现是 assignment,但由于 Python 里都是对象,除了几个基本类型,assignment 基本都是引用的赋值,因此在递归里,你传的参数很可能就被下一层修改掉,例如: def some_func(A): # do your routines some_func(A) 如果这个A是个 mutable 的对象,而你的函数里对A有修改,那每一层递归都是修改同一个对象A. 我是在写一个解数独的程序时

最近两天 Python 圈发生了一件大事,两个 Python 大佬撕逼了起来了. 不,其实是一个大佬(刘志军)被怼. 事情是这样的. 背景 人物介绍: 董明伟:公众号「Python 之美」的作者,似乎还写了一本书,我没看过,我听我 py 的同学说,还是挺牛逼的大佬,他称董大,下文我也称董大. 刘志军:公众号「Python 之禅」的作者,似乎他也写了一本书,我也没看,听 py 的同学说,他也听牛逼的,下文我称 刘大吧. 前两天董大曝光了潭州学院创始人 xxx ,招摇撞骗,自称自己是「 PyCon

dict1={1:[1,11,111],2:[2,22,222]}dict2={3:[3,33,333],4:[4,44,444]}合并两个字典得到类似 {1:[1,11,111],2:[2,22,222],3:[3,33,333],4:[4,44,444]}方法1: dictMerged1=dict(dict1.items()+dict2.items())方法2: dictMerged2=dict(dict1, **dict2)方法2等同于: dictMerged=dict1.copy()di

这两个函数主要提供,基于字典的访问局部和全局变量的方式.在理解这两个函数时,首先来理解一下python中的名字空间概念.Python使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹.名字空间只是一个字典,它的键字就是变量名,字典的值就是那些变量的值.实际上,名字空间可以象Python的字典一样进行访问 每个函数都有着自已的名字空间,叫做局部名字空间,它记录了函数的变量,包括函数的参数和局部定义的变量.每个模块拥有它自已的名字空间,叫做全局名字空间,它记录了模块的变量,包括函数.类.其它导入的模块.模块级的

/*********************************************************************  * Author  : Samson  * Date    : 09/19/2014  * Test platform:  *              Linux ubuntu 3.2.0-58-generic-pae  *              GNU bash, version 4.2.39  * ***********************

前段时间我研究了PIE SDK与Python的结合,已经能成功的通过C#调用Python,获得彩色直方图.(上一篇随笔中有分享:https://www.cnblogs.com/yuan1120/p/11126869.html ) 在上次成功的基础上,这次我打算通过C#调用Python,返回得到直方图矩阵的数组,方便用于各种特征值的计算. 结果如下图所示: 先打开一张栅格图片 开发环境:vs2013 framework4. python 3.7 通过Python中的这三个模块 PIL.numpy.

这两个函数主要提供,基于字典的访问局部和全局变量的方式.在理解这两个函数时,首先来理解一下python中的名字空间概念.Python使用叫做名字空间的东西来记录变量的轨迹.名字空间只是一个字典,它的键字就是变量名,字典的值就是那些变量的值.实际上,名字空间可以象Python的字典一样进行访问 每个函数都有着自已的名字空间,叫做局部名字空间,它记录了函数的变量,包括函数的参数和局部定义的变量.每个模块拥有它自已的名字空间,叫做全局名字空间,它记录了模块的变量,包括函数.类.其它导入的模块.模块级的

前言 本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. 作者:老方玩编程 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 如果你处于想学Python或者正在学习Python,Python的教程不少了吧,但是是最新的吗?说不定你学了可能是两年前人家就学过的内容,在这小编分享一波2020最新的Python教程.获取方式,私信小编 “ 资料 ”,即可免费获取哦! 财务Ex

python中有两种排序方法,list内置sort()方法或者python内置的全局sorted()方法 区别为: sort()方法对list排序会修改list本身,不会返回新list.sort()只能对list进行排序. sorted()方法会返回新的list,保留原来的list.sorted 可以对所有可迭代的对象进行排序操作. sort语法: list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False) cmp -- 可选参数, 如果指定了该参数会使用该参数的方

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-200142-id-3992553.html 有时候,为了需求,需要统计两个 list 之间的交集,并集,差集.查询了一些资料,现在总结在下面: 1. 获取两个list 的交集 print list(set(a).intersection(set(b))) 2. 获取两个list 的并集 print list(set(a).union(set(b))) 3. 获取两个 list 的差集 print list(set(b).diff

# coding=gbk from PIL import Image import numpy as np # import scipy def loadImage(): # 读取图片 im = Image.open("lena.jpg") # 显示图片 im.show() im = im.convert("L") data = im.getdata() data = np.matrix(data) # print data # 变换成512*512 data =

shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度. 1 >>> a=mat([[1,2,3],[5,6,9]]); 2 >>> a 3 matrix([[1, 2, 3], 4 [5, 6, 9]]) 5 >>> shape(a)[0] 6 2 7 >>> shape(a)[1] 8 3 如上面的a矩阵,2行3列;计算行使用shape(a)[0];计算列使用shape(a)[1];