在Matlab中,不建议使用这种类型的算法(“增长数组”
mine = []
for i=1:100,
mine = [mine,randn(1)]
end
然而,似乎Python的许多示例都显示了这种算法(尽管这是一个非常糟糕的示例):
import numpy.random as rand
mine = []
for i in range(100):
mine.append(rand.random(1)[0])
我想知道为什么--有什么不同?
我对Python非常陌生,我只是在尝试代码,突然发现了一些非常烦人的东西。
# (mports
import random
import math
import time
import os
import sys
import csv
# Main
def clear():
os.system("cls")
Population = 2
timetaken = 0
while True:
timetaken += 1
PossibleBirths = Population / 2
PossibleBirths = int(Poss
我试着训练一个neural network来识别A到J的手写信件。我有一套200000码的训练。每个训练集都是784像素值的列表。我的神经网络有input layer of size 784,hidden layer of size 50和output layer of size 10。
我正在使用python的fmin_cg库的scipy最小化函数。我面临的问题是,每次迭代都要花费大量的时间。
第一次迭代几乎花了7-10分钟。
第二次迭代耗时20分钟。
第三名还在跑。
这可能是因为我的电脑过时了,只有2GB的内存和一个缓慢的处理器,但是我以前用training set of size 500
我正在尝试优化一些python代码(以加速一些矩阵运算),我的代码类似于这个(我的真实数据集也类似于'gps'),
import numpy as np
gps = [np.random.rand(50,50) for i in xrange(1000)]
ips = np.zeros( (len(gps),len(gps)), dtype='float32')
for i in xrange(len(gps)):
for j in xrange(0,i+1):
ips[i,j]= f.innerProd(gps[i],gps[j])
ip
在日常编码问题中,Miller&Wu有以下问题:给定一个整数数组,返回一个新数组,其中新数组中的每个元素都是原始输入数组中该元素右边的较小元素数。
他们建议的解决方案是(在python中):
import bisect
def smaller_counts(lst):
result = []
seen = []
for num in reversed(lst):
i = bisect.bisect_left(seen, num)
resul.append(i)
bisect.insort(seen, num)
return
我正在尝试创建一个Node类型的3D网格(一个定制的数据类型)。
要创建一个2D网格,我通常使用以下公式:
其中,i是一维循环中的当前迭代,而gridsize是网格的一个轴的大小。
x = i % gridsize,
y = floor(i / gridsize)
例如,在Python中:
from math import floor
grid = list()
gridsize = 3 # 3x3 grid
for i in range(gridsize**2):
x = i % gridsize
y = floor(i / gridsize)
g
我现在正在开发一个Python应用程序,它使用PyQt5和CFFI绑定到libgphoto2。
我有这段代码,它将每隔1/60秒轮询相机一次,以获得预览图像,然后计划在屏幕上绘制它。
def showPreview(self):
# Do we have a camera loaded at the moment?
if self.camera:
try:
# get data from the camera & turn it into a pixmap
self.__buffer = self.came