翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
转载的https://www.cnblogs.com/chendai21/p/8125422.html
创建数据- 首先创建自己的数据集进行分析。这可以防止阅读本教程的用户下载任何文件以复制下面的结果。我们将此数据集导出到文本文件，以便您可以获得的一些从csv文件中提取数据的经验
右键此电脑-->属性-->高级系统设置-->环境变量-->系统变量中找到Path双击-->将安装python的目录添加即可。
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问题：在不使用硬编码的前提下创建以下模式。仅使用 NumPy 函数和以下输入数组 a。
这个习题涵盖了前面提到的知识点，包括输入、列表操作和使用 max() 函数来获取列表中的最大值。
输出列表的最大值与最小值。题中有一个包含数字的列表 [11, 39, 100, 48, 392, 10, 9]，使用 for 循环输出这个列表的最大值与最小值。
选自Machine Learning Plus 作者：Selva Prabhakaran 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 本 NumPy 测试题旨在为大家提供参考，让大家可以使用 NumPy 的更多功能。问题共分为四个等级，L1 最简单，难度依次增加。机器之心对该测试题进行了编译介绍，希望能对大家有所帮助。每个问题之后附有代码答案，参见原文。 原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/ 如果你想先回顾一下 Num
原文链接：https://www.machinelearningplus.com/101-numpy-exercises-python/
原文地址：https://www.pyimagesearch.com/2015/01/26/multi-scale-template-matching-using-python-opencv/
通知：这篇文章主要简单介绍Python的基本数据结构、容器、列表、字典、集合、元组、函数和类等知识点 Python Numpy学习教程 Author: Justin Johnson Interpreter：Amusi Date: 2018-03-24 Reference: [1]：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/ [2]：https://github.com/kuleshov/cs228-material/blob/master/tu
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
我们继续研究算法面试题型中最复杂的动态规划类型。题目如下：给定一个含有正整数的数组，请给出算法将其分成两个子数组，使得他们的元素和相等。例如给定数组[2,3, 5, 6]，它可以分割成两个数组[2,6]，[3,5]，两个字数组的和都是8.
python 中的索引从 0 开始。在上面的块中，整数 6、4、1、5、9 是数组元素，0、1、2、3、4 是各自的索引值。
既然来了，何不认真读完此文呢？每天多花20分钟，做一些别人不愿做的事，坚持下去，会有一个结果的。废话少说，通过此文，你将会学到如下知识：
直接选择排序是一种简单的排序算法。它的工作原理是每一次从未排序部分选出最小（或最大）的一个元素，存放到排序序列的起始位置，然后再从剩余未排序元素中继续寻找最小（或最大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到所有元素均排序完毕。这种算法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是待排序元素的数量，因此在处理大数据集时效率较低。然而，它的实现简单，对于小规模的数据排序是一个不错的选择。
计算机视觉领域中，目标检测一直是工业应用上比较热门且成熟的应用领域，比如人脸识别、行人检测等，国内的旷视科技、商汤科技等公司在该领域占据行业领先地位。相对于图像分类任务而言，目标检测会更加复杂一些，不仅需要知道这是哪一类图像，而且要知道图像中所包含的内容有什么及其在图像中的位置，因此，其工业应用比较广泛。那么，今天将向读者介绍该领域中表现优异的一种算算法——“你只需要看一次”（you only look once，yolo），提出该算法的作者风趣幽默可爱，其个人主页及论文风格显示了其性情，目前该算法已是第三个版本，简称YoLo V3。闲话少叙，下面进入教程的主要内容。 在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。主要内容有：
找到老师。老师被学生包围住了，请分别使用 for 循环、index 方法从下面列表中找到老师的位置并返回下标。学生以及老师的位置如下列表所示： [‘student’, ‘student’, ‘student’, ‘student’, ‘teacher’, ‘student’, ‘student’, ‘student’]
接上期：第二章 Oracle Database In-Memory 体系结构(IM-2.1)
Python基础 # 向控制台输出内容结束后,不换行 print("*",end="") # 自带换行 print("") %d 以十进制输出数字 %x 以十六进制输出数字 列表 List（列表） 用 [] 定义，数据 之间使用 , 分隔 也叫作数组数组 name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"] # API In [1]: name_list. name_list.append name_list.count name_list.insert n
列表（List）是Python中非常重要的内置数据类型。列表由一系列元素组成，所有的元组被包含在一对方括号中。列表被创建将后，可以执行添加、删除、修改操作。
之前的文章中，我们已经对 Python 有所了解了，并且也学会了 Pycharm 的安装及使用。现在该开始正式进入主题了，接下来就要学习 Python 的相关语法，以及如何使用他们进行编程。
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence，
1、Python是如何进行内存管理的？ Python的内存管理主要有三种机制：引用计数机制、垃圾回收机制和内存池机制。 a. 引用计数 当给一个对象分配一个新名称或者将一个对象放入一个容器（列表、元组或字典）时，该对象的引用计数都会增加。 当使用del对对象显示销毁或者引用超出作用于或者被重新赋值时，该对象的引用计数就会减少。 可以使用sys.getrefcount()函数来获取对象的当前引用计数。多数情况下，引用计数要比我们猜测的大的 多。对于不可变数据（数字和字符串），解释器会在程序的不同部分共享内存，
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence，也可以理解为 容器
Python逻辑运算符 逻辑“与”运算符 and 逻辑表达式 a and b 如果变量a，b中有一个是Flase，那么a and b为Flase 如果变量a，b都为True，那么a
从字面上看，上述语句创建了变量 lst 和 new_list，并且 lst 和 new_list 的赋值都为一个列表。但是，Python 的赋值语句并不会复制对象，而是会重新创建一个对象的引用。
序列对应于数学中的数列，它是一串有序的元素向量，当我们想要锁定数列中的某一个数值时，通过下标索引便可以准确地找出我们所需要的那个值。序列类型相比于集合类型在实际应用中使用频率更高。通用的序列操作，即字符串、列表 、元组都可以进行的操作，诸如索引、分片、序列相加、乘法、成员资格、长度、最小值、最大值等方法。
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通常，当面对大量数据时，第一步是计算相关数据的汇总统计信息。也许最常见的汇总统计数据是均值和标准差，它允许你汇总数据集中的“典型”值，但其他汇总也很有用（总和，乘积，中位数，最小值和最大值，分位数等）。
在Python中，可以使用内置函数max和min来分别找出一个列表中的最大值和最小值。这两个函数非常简单易用，无需编写任何复杂的代码即可找到指定列表中的最大或最小值。
在Python中，任何“东西”都是一个对象。当我们赋值整数给变量时，例如x = 1，我们告诉Python在引用x时，意味着Python指向整数类型对象1，以便对数值计算或其他方法使用值1。
列表（list）、 元组（tuple） 和字典（dict）是Python中非常常用的三种集合类型数据结构，这三种数据结构都可用于保存多个数据项，这对于编程而言是非常重要的。这是因为程序不仅需要使用单个变量来保存数据，还需要使用多种数据结构来保存大量数据，而列表、元组和字典就可满足保存大量数据的需求。
函数分为自定义函数和内置函数 python内置函数分类： 一、强制转换 int() / str() / bool() / list() / tuple() / dict() / set() 二、输入输出 input() / print() 三、数学相关 abs()：计算绝对值 sum()：求和 float()：转化为浮点型(小数) v = 55 v1 = float(55) print(v1) #55.0 补充：int(55.5) #只保留整数：55 max()：找到最大值 min()：找到最
运动检测是指检测物体相对于周围环境的位置是否发生了变化。接下来，让我们一起使用Python实现一个运动检测器应用程序吧！
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
线性查找算法是最简单的查找算法之一。线性查找算法的输入是一个数组或列表和项，该算法查找数组中是否存在该项。如果找到该项，则返回其索引；否则，可以返回null或你认为在数组中不存在的任何其他值。
之前学习的都是一些常用的方法，为了使我们的学习更加的完整，我们在这里学习一些特殊的方法。
在很多语言中都存在深浅拷贝两种拷贝数据的方式，Python中也不例外。本文中详细介绍了Python中的深浅拷贝的相关知识，文章的内容包含：
本系列是个人学习 Python 的学习笔记。董付国编著的 Python 程序设计（第三版）
in的方法只要会用了，那么not in也是同样的用法，只不过not in判断的是不存在。
Python学习入门基础 -- 第四章 列表、元组、字典、字符串变量使用、变量进阶
Winform控件是Windows Forms中的用户界面元素，它们可以用于创建Windows应用程序的各种视觉和交互组件，例如按钮、标签、文本框、下拉列表框、复选框、单选框、进度条等。开发人员可以使用Winform控件来构建用户界面并响应用户的操作行为，从而创建功能强大的桌面应用程序。
现在我们已经学习了什么是列表和如何使用循环，我们今天将学习如何使用列表。在Python中，列表对于任何程序都非常重要，所以，我们需要理解我们什么时候使用它们。
受以上因素影响，个人感受比较深的是对有招聘需求的团队来说面试质量低下，招人成本比较高，对面试者来说，面试过程也比较痛苦。
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