Python没有真正的全局变量，在Java和C++中，全局变量则是程序级别的，站在它们的角度，那么python就是没有全局变量，而在python的角度，是有全局变量，python提供global关键字，可以修改全局变量，在python中的全局变量只是针对当前python文件/模块所定义的，python文件就是一个模块，独立的命名空间，模块内定义的变量就只属于该命名空间，so，python没有真正的全局变量，全局变量也只是文件级别。所以Python的全局变量
系统 2019-09-27 17:55:20 1990
引言：在阅读源码时，有很多简写的形式，其中一个比较常用的就是getattr()用来调用一个类中的变量或者方法，相关联的hasattr()、getattr()、setattr()函数的使用也一并学习了一下。正文：1.hasattr(object,name)判断object对象中是否存在name属性，当然对于python的对象而言，属性包含变量和方法；有则返回True，没有则返回False；需要注意的是name参数是string类型，所以不管是要判断变量还是方
系统 2019-09-27 17:54:58 1990
闭包是Python装饰器的基础。要理解闭包，先要了解Python中的变量作用域规则。变量作用域规则首先，在函数中是能访问全局变量的：>>>a='globalvar'>>>deffoo():print(a)>>>foo()globalvar然后，在一个嵌套函数中，内层函数能够访问在外层函数中定义的局部变量：>>>deffoo():a='freevar'defbar():print(a)returnbar>>>foo()()freevar闭包上面的嵌套函数就是
系统 2019-09-27 17:54:39 1990
Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix拥有array的所有特性。但在数组乘和矩阵乘时,两者各有不同,如果a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积如果a,b是数组的话,则a*b是数组的运算1.对数组的操作>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>>aarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>>b=a.copy
系统 2019-09-27 17:54:15 1990
本文主要借鉴并综合了以下两个博客的内容（样本生成和流图构建训练），并在其基础上绘制了拟合后的直线和“训练次数-代价函数值”曲线，可更直观的观察训练效果：https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.htmlhttps://www.cnblogs.com/selenaf/p/9102398.html具体步骤如下：步骤1.在很多情况下，初学者都没有样本库，一般可自建样本库。使用random函数随机初始化样本库：num_po
系统 2019-09-27 17:53:53 1990
本文借鉴于张广河教授主编的《数据结构》，对其中的代码进行了完善。从某源点到其余各顶点的最短路径Dijkstra算法可用于求解图中某源点到其余各顶点的最短路径。假设G=｛V，｛E｝｝是含有n个顶点的有向图，以该图中顶点v为源点，使用Dijkstra算法求顶点v到图中其余各顶点的最短路径的基本思想如下：使用集合S记录已求得最短路径的终点，初始时S={v}。选择一条长度最小的最短路径，该路径的终点w属于V-S，将w并入S，并将该最短路径的长度记为Dw。对于V-S
系统 2019-09-27 17:53:14 1990
非阻塞IO（non-blockingIO）Linux下，可以通过设置socket使其变为non-blocking。当对一个non-blockingsocket执行读操作时，流程是这个样子：从图中可以看出，当用户进程发出read操作时，如果kernel中的数据还没有准备好，那么它并不会block用户进程，而是立刻返回一个error。从用户进程角度讲，它发起一个read操作后，并不需要等待，而是马上就得到了一个结果。用户进程判断结果是一个error时，它就知道
系统 2019-09-27 17:53:07 1990
微信跳一跳辅助的python具体实现代码，供大家参考，具体内容如下这是一个2.5D插画风格的益智游戏，玩家可以通过按压屏幕时间的长短来控制这个「小人」跳跃的距离。可能刚开始上手的时候，因为时间距离之间的关系把握不恰当，只能跳出几个就掉到了台子下面。玩法类似于《flappybird》下载github的一个程序，但是在windows10下不能运行，原因是windows10下没有copy命令了，修改为Python自带的复制方法，即可完成。今天运行好像一开始不能正
系统 2019-09-27 17:52:44 1990
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系统 2019-09-27 17:52:43 1990
这个问题非常非常重要，搞了一晚上都没解决好，但是真的很简单很简单，如果你也是用的numpyarray,如果你也想得到输出矩阵的全部内容，而不是省略形式，[[0.102849430.09599310.00076021...,-0.010357750.025619380.09741836][-0.01446581-0.0427694-0.08351202...,0.024896150.05786737-0.01584686][-0.05037935-0.074
系统 2019-09-27 17:51:32 1990
