要了解NumericalPython软件包的第一件事情是，NumericalPython不会让您去做标准Python不能完成的任何工作。它只是让您以快得多的速度去完成标准Python能够完成的相同任务。实际上不仅仅如此；许多数组操作用Numeric或者Numarray来表达比起用标准Python数据类型和语法来表达要优雅得多。不过，惊人的速度才是吸引用户使用NumericalPython的主要原因。其实，NumericalPython只是实现了一个新的数据
系统 2019-09-27 17:49:51 1895
一个最最简单的例子：绘制一个从0到360度完整的SIN函数图形importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasptx=np.arange(0,360)#如果打印x，NumPy会给你很好看的打印格式#print(x)y=np.sin(x*np.pi/180)pt.plot(x,y)pt.xlim(0,360)pt.ylim(-1.2,1.2)pt.title("SINfunction")pt.show()效果图如下：下面我们加
系统 2019-09-27 17:49:36 1895
#reversed()#l=[1,2,3,4,5]#l.reverse()#print(l)#l=[1,2,3,4,5]#l2=reversed(l)#print(l2)#保留原列表，返回一个反向的迭代器#l=(1,2,23,213,5612,342,43)#sli=slice(1,5,2)#print(l[sli])#print(l[1:5:2])#print(format('test','<20'))#print(format('test','>40'
系统 2019-09-27 17:49:17 1895
NumPy是一个优秀的科学计算库，提供了很多实用的数学函数、强大的多维数组对象和优异的计算性能，不仅可以取代Matlab和Mathematica的许多功能，而且业已成为Python科学计算生态系统的重要组成部分。但与这些商业产品不同，它是免费的开源软件。本书从NumPy安装讲起，逐渐过渡到数组对象、常用函数、矩阵运算、线性代数、金融函数、窗函数、质量控制等内容，致力于向初中级Python编程人员全面讲述NumPy及其使用。另外，通过书中丰富的示例，你还将学
系统 2019-09-27 17:47:44 1895
eval方法可以直接利用c语言的速度，而不用分配中间数组，不需要中间内存的占用.如果包含多个步骤，每个步骤都要分配一块内存importnumpyasnpimportpandasaspdimporttimeitdf=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(10000000),'b':np.random.randn(10000000),'c':np.random.randn(10000000),'x':'x'})#printdfst
系统 2019-09-27 17:47:34 1895
#coding=utf-8#!/usr/bin/envpython"""convertimagetopdffile"""#Author:mrbeannimportosimportsysimportglobimportplatformfromreportlab.lib.pagesizesimportletter,A4,landscapefromreportlab.platypusimportSimpleDocTemplate,Imagefromreportl
系统 2019-09-27 17:47:09 1895
原文链接：https://jinshuju.net/f/kb1Bcq♚作者：jclian，喜欢算法，热爱分享，希望能结交更多志同道合的朋友，一起在学习Python的道路上走得更远！当我们在写程序的时候，我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题，但是，编写大量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。在Python中，我们可以借助一些标准模块来帮助我们自动完成测试过程，比如：unittest:一个通用的测试框架；doctest:一个更简单的模块，
系统 2019-09-27 17:46:11 1895
1.使用.logfile方法#!/usr/bin/envpythonimportpexpectimportsyshost="146.11.85.xxx"user="inteuser"password="xxxx"command="ls-l"child=pexpect.spawn('ssh-l%s%s%s'%(user,host,command))child.expect('password:')child.sendline(password)childlo
系统 2019-09-27 17:57:01 1894
本章包括：1、了解卷积神经网络（convnets）2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%，而convnet的测试精度为99.3%：我们将错误率降低了68%（相对）。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢？为了回答这个问题，让我们深入研究conv2d和ma
系统 2019-09-27 17:55:54 1894
1致谢感谢网友LCQ的帮助，原文链接如下：https://www.cnblogs.com/lucaq/p/7051237.html2前言今天在学习函数式编程~想用三元条件运算，以前用这个是在Java里面，（Java，要加油呀！），原先以为Python里面可能没有这种运算，后来咨询了一下度娘，原来是有的，感兴趣的同学也可以看看前面的参考链接~3Python中的三元表达式我们可以举一个形象的例子，来说明Python中的三元表达式：returnAifA>Bels
系统 2019-09-27 17:55:25 1894
第二天的内容就好玩一些了，展示了python强大的各种模块。第一个是网页表白神器，原来用python能够直接做一个网页页面，以前还以为这是js才能做的呢。表白的方式也有意思，可以加载一张头像图片和背景图，在网页里用ctrl+F搜索一个数字，就能在网页里看到这个数字被标记，组合成“iloveyou”等字样。第二个是天气预报，能访问一个天气数据的网址，从那里拿到数据，显示出来，这种从网络上调用数据过来处理的方式以前没有接触过，用法可以很多。第三个是脸部识别，能
系统 2019-09-27 17:50:13 1894
3.插入排序（简单插入排序）3.1算法思想如果有一个已经有序的数据序列，要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数，但要求插入后此数据序列仍然有序，这个时候就要用到一种新的排序方法——插入排序法,插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、长度增加1的有序数据。插入排序的基本思想是：每步将一个待排序的记录，按其关键码值的大小插入前面已经排序的文件中适当位置上，直到全部插入完为止。同样，这个算法不需要额外的存储空间，空间复杂
系统 2019-09-27 17:49:40 1894
当你开始着手部署应用时，最简单的方式莫过于使用管理员身份重启my_app或者所有服务，使产品升级至当前版本。开始的时候一切都很好，但是最终你会发现一旦应用启动以后，在重启期间去尝试连接会得到众多HTTP503错误。最后你可能发现Gunicorn和uWSGI可以在不关闭套接字的情况下重新加载你的应用，这样在你的应用启动时，网络请求仅仅是被延时了一点点。只要你的应用不会花费很长时间在启动上，它就会工作的很好。不幸的是，现有的许多应用可能会花费1分钟的时间在启动
系统 2019-09-27 17:49:22 1894
python基础学习笔记（十二）2013-05-1621:47虫师阅读(...)评论(...)编辑收藏模块前面有简单介绍如何使用import从外部模块获取函数并且为自己的程序所用：>>>importmath>>>math.sin(0)#sin为正弦函数0.0模块是程序任何python程序都可以作为模块导入。假设写如下程序，并且将它保存为以C:\python\hello.py#hello.pyprint"hello,world!"下面通过python解释器调
系统 2019-09-27 17:48:50 1894
1、安装setuptools命令如下：wget--no-check-certificatehttps://pypi.python.org/packages/source/s/setuptools/setuptools-19.6.tar.gz#md5=c607dd118eae682c44ed146367a17e26tar-zxvfsetuptools-19.6.tar.gzcdsetuptools-19.6python3setup.pybuildpython
系统 2019-09-27 17:48:33 1894
