♣ 题目部分 在Oracle中，如何在不执行SQL的情况下获取执行计划？ ♣ 答案部分 1、“EXPLAIN PLAN FOR SQL”不实际执行SQL语句，生成的计划未必是真实执行的计划。...但是，必须要有PLAN_TABLE表，可以执行脚本“@?/rdbms/admin/utlxplan.sql”来创建。...2、SQL*Plus的AUTOTRACE功能，命令：SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN。...除SET AUTOTRACE TRACEONLY EXPLAIN外其它的AUTOTRACE方式均实际执行SQL。...但是，如果该命令后执行的是DML语句，那么该DML语句是确实被Oracle实际执行过的。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。
在这篇博客中，将学习如何在 PyTorch 中实现逻辑回归。 1. 数据集加载 在这里，我将使用来自 sklearn 库的乳腺癌数据集。这是一个简单的二元类分类数据集。...接下来，可以使用内置函数从数据集中提取 X 和 Y，代码如下所示。...在Pytorch 需要使用张量。因此，我们使用“torch.from_numpy()”方法将所有四个数据转换为张量。 在此之前将数据类型转换为 float32很重要。...因此，使用代码中所示的view操作执行此更改。对 y_test 也做同样的操作。...输入通过之前定义的 2 个层。此外，第二层的输出通过一个称为 sigmoid的激活函数。 激活函数用于捕捉线性数据中的复杂关系。在这种情况下，我们使用 sigmoid 激活函数。
回答： Self是类的实例或对象。在Python中，这明确包含为第一个参数。但是，在Java中不是这种情况，它是可选的。它有助于区分具有局部变量的类的方法和属性。...回答：可以使用pop（） 或 remove（） 方法删除数组元素 。这两个函数的区别在于前者返回删除的值，而后者不返回。...在原始副本中所做的更改不会影响使用该对象的任何其他副本。由于为每个被调用的对象制作了某些副本，因此深层复制会使程序的执行速度变慢。 Q50。如何在Python中实现多线程？...可以使用pass 关键字创建它 。但是，您可以在类本身之外创建此类的对象。在PYTHON中，PASS命令在执行时不执行任何操作。这是一个空语句。...NumPy和SciPy有什么区别？ 答： 在理想情况下，NumPy除了数组数据类型和最基本的操作外，将不包含任何内容：索引，排序，重塑，基本的元素函数等。 所有数字代码都将驻留在SciPy中。
喜欢就点关注吧! Python是目前编程领域最受欢迎的语言。在本文中，我将总结Python面试中最常见的100个问题。...self是类的实例或对象。在Python中，self包含在第一个参数中。但是，Java中的情况并非如此，它是可选的。它有助于区分具有局部变量的类的方法和属性。...Q44、什么是python的内置类型？ Python中的内置类型如下：整型、浮点型、复数、字符串、布尔等。 Q45、NumPy中有哪些操作Python列表的函数？ Python的列表是高效的通用容器。...NumPy数组更快，你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。 Q46、如何将值添加到python数组？...原始副本中所做的更改不会影响使用该对象的任何其他副本。由于为每个被调用的对象创建了某些副本，因此深拷贝会使程序的执行速度变慢。 Q50、如何在Python中实现多线程？
三、append函数实例 1 在列表中添加单个元素方法一 首先导入numpy库，然后用np.append函数给列表添加单个元素，具体代码如下： 2 在列表中添加单个元素方法二 接着看下在列表中添加单个元素方法二...3 在列表中添加列表 接着看下在列表中添加列表，具体代码如下： import numpy as np list3 = ['西瓜', '哈密瓜', '榴莲'] list3.append(['莲雾',...在使用append函数时，需注意以下两点： 1.性能问题：由于numpy.append()是一个低级函数，因此它在大型数组上可能效率不高。...如果需要频繁地添加元素，考虑使用其他方法，如列表推导式或numpy的numpy.concatenate()函数。...至此，Python中的append函数已讲解完毕，如想了解更多Python中的函数，可以翻看公众号中“学习Python”模块相关文章。
第二种方法中，唯一必须重写的方法是run()。 Q18.如何在python中使用三元运算符？ Ternary运算符是用于显示条件语句的运算符。这包含true或false值，并且必须为其评估语句。...map函数执行作为第一个参数给出的函数，该函数作为第二个参数给出的iterable的所有元素。如果给定的函数接受多于1个参数，则给出了许多迭代。 Q85.如何在NumPy数组中获得N个最大值的索引？...4）NumPy数组更快 你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。 Q88.解释装饰器的用法 Python中的装饰器用于修改或注入函数或类中的代码。...使用装饰器，您可以包装类或函数方法调用，以便在执行原始代码之前或之后执行一段代码。装饰器可用于检查权限，修改或跟踪传递给方法的参数，将调用记录到特定方法等 Q89.NumPy和SciPy有什么区别？...Q90.如何使用NumPy / SciPy制作3D绘图/可视化？ 与2D绘图一样，3D图形超出了NumPy和SciPy的范围，但就像2D情况一样，存在与NumPy集成的包。
在 Python 中命名一些常用的内置模块？ Python 中的局部变量和全局变量是什么？ python 是否区分大小写？ Python 中的类型转换是什么？ Python 中有哪些内置类型？...在 Python 中解释“re”模块的 split（），sub（），subn（）方法。 什么是负指数，为什么使用它们？ 什么是 Python 包？ 如何在 Python 中删除文件？...什么是 python 的内置类型？ NumPy 阵列在（嵌套）Python 列表中提供了哪些优势？ 如何将值添加到 python 数组？ 如何删除 python 数组的值？...数据分析 - Python 面试问题 什么是 Python 中的 map 函数？ python numpy 比列表更好吗？ 如何在 NumPy 数组中获得 N 个最大值的索引？...你如何用 Python / NumPy 计算百分位数？ NumPy 和 SciPy 有什么区别？ 如何使用 NumPy / SciPy 制作 3D 绘图/可视化？
Q-4：在 Python 中使用“~”获取主目录的过程是什么？ Q-5：Python 中可用的内置类型有哪些？ Q-6：如何在 Python 应用程序中查找错误或执行静态分析？...Q-46：你如何在 Python 中使用 split() 函数？ Q-47：Python 中的 join 方法有什么作用？ Q-48：Title() 方法在 Python 中有什么作用？...Q-98：在没有明确提及的情况下，你如何计算列表中每个项目的出现次数？ Q-99：什么是 NumPy，它比 Python 中的列表好在哪里？...使用 NumPy 读取和写入项目更快。 使用 NumPy 比使用标准列表更方便。 NumPy 数组更高效，因为它们增强了 Python 中列表的功能。...回到目录 ---- Q-100：在 Python 中创建空的 NumPy 数组有哪些不同的方法？ 我们可以应用两种方法来创建空的 NumPy 数组。 创建空数组的第一种方法。
self是类的实例或对象。在Python中，self包含在第一个参数中。但是，Java中的情况并非如此，它是可选的。它有助于区分具有局部变量的类的方法和属性。...[:: – 1]用于反转数组或序列的顺序。 Q22、如何在Python中随机化列表中的元素？ 可以使用shuffle函数进行随机列表元素。...Q44、什么是python的内置类型？ Python中的内置类型如下：整型、浮点型、复数、字符串、布尔等。 Q45、NumPy中有哪些操作Python列表的函数？ Python的列表是高效的通用容器。...NumPy数组更快，你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。 Q46、如何将值添加到python数组？...原始副本中所做的更改不会影响使用该对象的任何其他副本。由于为每个被调用的对象创建了某些副本，因此深拷贝会使程序的执行速度变慢。 Q50、如何在Python中实现多线程？
采用分布式存储、分布式计算，是目前解决大规模计算的通用方法，让你吃100个馒头，估计一礼拜也吃不完，做慈善，一人一个分给班里的同学，几分钟就没了，吃不完的那个放学别走。...2、举栗说明 今天我们不讲分布式计算，先看看如何在单机上达到最优的计算性能。 以下的示例，用python语言模拟求1亿条订单金额的平均值。...2.2 内置 sum 函数上场 不过我们知道python有内置的sum函数，是不是会快一点？让我们来试试： 结果： 不到十秒，快了一点点，但还是不理想。...2.3 神兵numpy 听说有个numpy库，可以向量化（vectorization）执行各种运算，牵到台上看看： 结果： 哎呀48毫秒，真心牛逼啊，足足快了几百倍，比Go、Java都快，不信你可以自己写个...2.3 没完 听说还有个叫numba的，看简写nb也很NB，要不把刚才的那些再跑一遍瞧瞧： 可以看出numba对For Loop的提升明显，对内置sum和numpy向量化影响不大。
避免使用循环，而是使用 Pandas 的内置函数进行操作。...使用 Pandas 的内置函数 Pandas 提供了多个优化的内置函数，例如 apply、map、transform 等，它们在执行时会更高效。...使用适当的数据类型 选择合适的数据类型可以减少内存使用，提高性能。使用 astype 方法转换数据类型。...使用合适的数据结构 在某些情况下，使用其他数据结构如 NumPy 数组或 Python 内置的数据结构可能更为高效。...性能测试与优化 使用 %timeit 或 timeit 模块对不同的实现方式进行性能测试，并选择最优的方法。
为了一劳永逸地巩固我对这些概念的理解，并为大家免去一些StackOverflow的搜索，我在文章中整理了自己在使用Python，NumPy和Pandas时总是忘记的东西。...单行List Comprehension 每次需要定义某种列表时都要写for循环是很乏味的，好在Python有一种内置的方法可以用一行代码解决这个问题。...* Line 8是对for loop的单行简化 请参阅上图和下文的示例，比较一下在创建列表时，你通常使用的for循环样板和以单行代码创建这二者之间的差别。...Lambda函数用于在Python中创建小型的，一次性的和匿名的函数对象。基本上，它们可以让你“在不创建新函数的情况下”创建一个函数。...我希望我介绍的这些在使用Python做数据科学时经常遇到的重要但又有点棘手的方法、函数和概念能给你带来帮助。 而我自己在整理这些内容并试图用简单的术语来阐述它们的过程中也受益良多。
以下是一些重要的基础概念： 变量与数据类型： 学习如何声明变量以及Python中的常见数据类型，如整数、浮点数、字符串等 条件与循环： 理解条件语句（如if-else）和循环语句（如for和while...），以便根据不同情况执行代码 函数： 学习如何定义和调用函数，以及函数在代码组织中的作用 2....文件操作 学习如何在Python中进行文件读写操作，这在处理数据和持久化存储时非常重要 打开与关闭文件： 使用open()函数打开文件，并在操作结束后及时关闭 读写操作： 学习如何读取文件内容、...模块与库 Python拥有丰富的模块和库，扩展了语言的功能，提供了各种预先编写好的代码： 导入模块： 使用import关键字导入现有模块，如math、random等 常用库： 学习使用第三方库，...如NumPy进行数值计算，Pandas进行数据分析，Matplotlib进行数据可视化等 5.
那么数据科学中，我们又需要掌握哪些基础知识点才能满足使用需求呢？...在很多情况下，当我们需要用到函数来解决特定任务时，可以通过查找内置函数或使用一个Python包来解决。...在大多数情况下，Numpy是一个更好的选择。 与在Python中常规的list不同，Numpy数组中的元素只能有一个类型。...基本的统计操作 分析数据首先需要熟悉数据，Numpy中有很多种方法可以做到这一点。下面是统计数据的基本方法。 np.mean() –会返回数组内元素的算术平均值（元素的总和除以元素的长度）。...Numpy中的一些基本的函数在Python的列表中也存在，如 np.sort() 和np.sum() 。但是需要注意的是，Numpy在数组中会强制执行单一类型，这会加快程序的计算速度。
数据类型：Python有许多内置的数据类型，包括：整数（int）：表示整数值，如1、10、-5等。浮点数（float）：表示有小数部分的数值，如3.14、2.0等。...了解函数的定义和调用、参数传递、返回值、局部变量与全局变量、匿名函数等内容，以及模块的导入、使用和创建。熟悉Python内置的数据结构，如列表、元组、集合、字典等，及其常用操作方法和特性。...学习如何在Python中打开、读取、写入和关闭文件，以及文件处理方法和一些常用文件操作。了解异常的概念，学习如何捕获和处理异常，以及Python异常处理的常见用法。...理解类与对象的概念、属性与方法的定义与使用，以及继承、多态等面向对象编程的相关知识。熟悉Python标准库中常用模块的功能和用法，如os、sys、re、datetime等。...了解如何安装和使用常见的第三方库，如NumPy、Pandas、Matplotlib等，对数据处理、科学计算、可视化等方面有一定的了解。通过实际项目和练习，巩固基础知识，提高编程能力。
这是堆叠和串联之间的区别。但是，这里的描述有些棘手，因此让我们看一些示例，以了解如何更好地理解这一点。我们将研究在PyTorch，TensorFlow和NumPy中的堆栈和串联。我们开始做吧。...如何在张量中添加或插入轴 为了演示添加轴的想法，我们将使用PyTorch。...这意味着我们正在扩展现有轴的长度。 当我们叠加的时候，我们创建了一个新的轴这是以前不存在的这发生在我们序列中的所有张量上，然后我们沿着这个新的序列。 让我们看看如何在PyTorch中实现这一点。...现在，我们只需要对所有张量执行此操作，就可以沿着第二个轴对它们进行分类。检查unsqueeze的输出可以帮助使这一点变得可靠。...要在TensorFlow中做到这一点，我们使用tf.concat（）函数，而不是指定一个dim（如PyTorch），而是指定一个axis。这两个意思相同。
接下来，我们介绍熟悉的属性机制，然后深入探讨 Python 中对象属性访问如何在较低级别使用描述符工作。解释了函数、方法和描述符之间的关系。...但是当处理内置类型如list、str、bytearray，或者像 NumPy 数组这样的扩展类型时，解释器会采取一种快捷方式。...在"特殊方法的使用方式"中，我描述了当 x 是内置类型的实例时，len(x) 的运行速度非常快。对于 CPython 的内置对象，不调用任何方法：长度直接从 C 结构体中的一个字段读取。...在见识了使用+和*进行连接的微妙之后，我们可以将话题转向另一个与序列相关的重要操作：排序。 list.sort与内置的sorted的比较 list.sort方法原地对列表进行排序，即不创建副本。...内存视图本质上是 Python 中的一个广义 NumPy 数组结构（不涉及数学）。它允许您在不复制字节的情况下在数据结构之间共享内存（例如 PIL 图像、SQLite 数据库、NumPy 数组等）。
输入： 输出： 答案： 10.没有硬编码的情况下，在numpy中如何生成自定义序列？ 难度：2 问题：创建以下模式而不使用硬编码。只能使用numpy函数和输入数组a。...输入： 答案： 22.如何使用科学记数法（如1e10）漂亮地打印一个numpy数组？...难度：1 问题：使用科学记数法（如1e10）漂亮的打印数组rand_arr 输入： 输出： 答案： 23.如何限制numpy数组输出中打印元素的数量？...难度：1 问题：将python numpy数组a中打印的元素数量限制为最多6个。 输入： 输出： 答案： 24.如何在不截断的情况下打印完整的numpy数组？...输入： 答案： 63.如何在一维数组中找到所有局部最大值（或峰值）？ 难度：4 问题：在一维numpy数组a中查找所有峰值。峰值是两侧较小值包围的点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
