#/usr/bin/python def Z_Score(data): lenth = len(data) total = sum(data) ave = float(total)/lenth tempsum = sum([pow(data[i] - ave,2) for i in range(lenth)]) tempsum = pow(float(tempsum)/lenth,0.5) for i in range(lenth): data[i] = (data[i] - ave)/temp

在Kivy中,通过pyjnius扩展能够间接调用Java代码,而pyjnius利用的是Java的反射机制.可是在Python对象和Java对象中转来转去总让人感觉到十分别扭.好在android提供了binder这个进程间通信的功能,Java中的Service也是基于Binder的C++代码封装来实现进程间通信的,这也为从Python代码中绕开pyjnius直接訪问Java代码提供了可能,既然Java的Service是基于C++的封装来实现的,也相同能够在Python中封装相同的C++代码,这篇文

1 原则 在开始讨论Python社区所采用的具体标准或是由其他人推荐的建议之前,考虑一些总体原则非常重要. 请记住可读性标准的目标是提升可读性.这些规则存在的目的就是为了帮助人读写代码,而不是相反. 本小节讨论你所需记住的一些原则. 1.1 假定你的代码需要维护 人们很容易倾向相信某时所完成的工作在未来不需要添加一部分或对其维护.这是由于很难预料到未来的需求,以及低估自己造成Bug的倾向.然而,所写代码很少不被修改一直存在. 如果你假设自己所写代码会"一劳永逸"的无需之后进行阅读.调试

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

点这里 现在的大多数 Python 代码格式化工具(比如:autopep8 和 pep8ify)是可以移除代码中的 lint 错误.这显然有些局限性.比如:遵循 PEP 8 指导的代码可能就不会被格式化了,但这并不说明代码看起来就舒服. 译注:lint 是最著名的C语言工具之一,是由贝尔实验室SteveJohnson于1979在PCC(PortableC Compiler)基础上开发的静态代码分析,一般由UNIX系统提供.与大多数C语言编译器相比,lint可以对程序进行更加广泛的错误分析,是一种

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(

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

学习资料: https://github.com/hhatto/autopep8 背景 autopep8 会根据 PEP 8 样式文档来格式化 python 代码.它使用 pep8 来决定代码的哪部分需要被格式化. autopep8 可以修复 pep8汇报的大部分格式问题. PEP8 是 Python Enhancement Proposal 的缩写,翻译过来就是 python 增强建议书, 是python的一个官方样式指导.它规定了一些比较好的编码方式,比如用4个空格代替缩进等等. PEP 0

学习资料: https://github.com/google/yapf 背景 现在的大多数 Python 代码格式化工具(比如:autopep8 和 pep8ify)是可以移除代码中的 lint 错误.这显然有些局限性.比如:遵循 PEP 8 指导的代码可能就不会被格式化了,但这并不说明代码看起来就舒服. 但 YAPF 独辟蹊径.它脱胎于由 Daniel Jasper 开发的 clang-format.大体上来说,这个算法获取代码,然后把初始代码重新编排,即便初始代码并没有违背规范,也可使其达

前言: Life is short ,you need python. --Bruce Eckel 我与2048的缘,不是缘于一个玩家,而是一次,一次,重新的ACM比赛.四月份校赛初赛,第一次碰到2048,两周后决赛再次遇到2048,后来五月份的广东省赛,又出现了2048.在这三次比赛过程中,我一次2048都没玩过..全靠队友的解释,直到昨天,我突然想起写个2048吧,于是下了个2048玩了几盘,之后就開始用python来写了,心想就不写界面了,为了简洁. 我对python并不熟悉,可是我在之前

在html文件里写python语法的内容,的注意事项: 1:python程序中的变量通过以下方法传入到html: 1:通过全局变量 :全局变量是不须要用$def with语法实现传递的,仅仅要定义了 在html中就能够用,样例例如以下: =================================================================== #模板公共变量,以下能够定义全部的html文件都要用到的变量 ,不须要复杂的 $def with (va,vb) t_glob

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

前言: Life is short ,you need python. --Bruce Eckel 我与2048的缘,不是缘于一个玩家.而是一次,一次,重新的ACM比赛.四月份校赛初赛,第一次碰到2048,两周后决赛再次遇到2048,后来五月份的广东省赛,又出现了2048. 在这三次比赛过程中,我一次2048都没玩过..全靠队友的解释,直到昨天.我突然想起写个2048吧,于是下了个2048玩了几盘,之后就開始用python来写了,心想就不写界面了,为了简洁. 我对python并不熟悉,可是我在之

在交互模式下,python代码可以立即执行,所以这很方便我们进行代码测试 1.命令窗口,输入python (如果没配置环境变量则需带python安装目录的绝对路径) >>> 这个就是进入python 交互模式的符号 2.测试代码:定义两个变量,输出他们四则运算结果: 从中我们可以看出,在交互模式下,可以直接定义变量.赋值和各种表达式,按回车后即可打印相应的结果 再看上图,可以看出交互模式下python的变量类型定义不需要指定,但是如果变量的值是一个字符串,则逻辑运算+ 是连接的意思 当然

200行Python代码实现2048 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用 使用GVim编辑器输入实验所需的代码及文件,使用LX终端(LXTerminal)运行所需命令进行操

原论文: http://papers.nips.cc/paper/6907-lightgbm-a-highly-efficient-gradient-boosting-decision-tree.pdf lightgbm原理: gbdt困点: gbdt是受欢迎的机器学习算法,当特征维度很高或数据量很大时,有效性和可拓展性没法满足.lightgbm提出GOSS(Gradient-based One-Side Sampling)和EFB(Exclusive Feature Bundling)进行改进

Python 有很多优雅有趣的代码写法,同时还很简短,以至于当我刚开始接触这个编程语言的时候,就爱不释手.而前几天的编程语言榜单中 Python 也超越了 Java 成为了第一,挺替 Python 开心的. Python 到底有多有趣呢?一行代码告诉你! 1)画爱心 print(''.join([''.join([('sergiojune'[(x-y)%10]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3 这个可谓是表白神器,每逢过节

随机森林入门攻略(内含R.Python代码) 简介 近年来,随机森林模型在界内的关注度与受欢迎程度有着显著的提升,这多半归功于它可以快速地被应用到几乎任何的数据科学问题中去,从而使人们能够高效快捷地获得第一组基准测试结果.在各种各样的问题中,随机森林一次又一次地展示出令人难以置信的强大,而与此同时它又是如此的方便实用. 需要大家注意的是,在上文中特别提到的是第一组测试结果,而非所有的结果,这是因为随机森林方法固然也有自己的局限性.在这篇文章中,我们将向你介绍运用随机森林构建预测模型时最令人感兴趣

Python的初学者,开发者都应该知道的代码可读性提高技巧,本篇主要介绍了如下内容: PEP 8是什么以及它存在的原因 为什么你应该编写符合PEP 8标准的代码 如何编写符合PEP 8的代码 为什么我们需要PEP 8? PEP 8 的存在是为了提高Python代码的可读性的.但为什么可读性如此重要?为什么编写可读代码是Python语言的指导原则之一? 正如Guido van Rossum所说:“代码的阅读频率远高于编写代码的频率”.比如,你可能花费几分钟或一整天的时间编写一段代码.一旦你写完它,

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