解释Range函数 Range函数可以用来创建一个整数列表，一般用在for循环中。它有3种使用方法。 Range函数可以接受1到3个参数，参数必须是整数。...请注意：我已经将range的每种用法包装在一个递推式构造列表（list comprehension）中，以便我们可以看到生成的值。...列表和数组有什么区别？ 注意：Python的标准库有一个array（数组）对象，但在这里，我特指常用的Numpy数组。 列表存在于python的标准库中。数组由Numpy定义。...记住，数组不是列表。数组来自Numpy和算术函数，例如线性代数。 我们需要使用Numpy的连接函数concatenate()来实现。...字典和列表的查找速度哪个更快？ 在列表中查找一个值需要O（n）时间，因为需要遍历整个列表，直到找到值为止。 在字典中查找一个值只需要O（1）时间，因为它是一个哈希表。
如果是同步，线程会等待接受函数的返回值（或者轮循函数结果，直到查出它的返回状态和返回值）。如果是异步，线程不需要做任何处理，在函数执行完毕后会推送通知或者调用回调函数。...在web项目中，这是很可怕的。所以我们需要引入非阻塞。非阻塞就是为了让一个响应的操作，不影响另一个响应。否则，当A用户在访问某个耗时巨大的网页时，B用户只能对着白板发呆。...那么，我们该如何实现自己的非阻塞sleep呢。 （tornado的sleep，原理十分复杂。以后再细说。） 场景二：轮循非阻塞 实现非阻塞场景，关键在于函数不能阻塞住当前线程。...# timer是生成器，这是我们可以在单线程下切换timer上下文的关键。...上面的代码中，在一个while循环中轮循timer的状态。由于timer存在于wait中。所以需要把timer“提取”出来。
今天我想和大家分享 4 个省时的 Python 技巧，可以节省 10~20% 的 Python 执行时间。 反转列表 Python 中通常有两种反转列表的方法：切片或 reverse() 函数调用。...这两种方法都可以反转列表，但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表，而切片方法会创建一个新列表。 但是他们的表现呢？哪种方式更有效？...of 5: 10.7 usec per loop 这两种方法都可以反转列表，但需要注意的是内置函数 reverse() 会更改原始列表，而切片方法会创建一个新列表。...与其他编程语言不同，Python 不需要使用临时变量来交换两个数字或值。...但是，在 for 循环中使用函数需要更长的执行时间，因为每次迭代都会调用该函数。 相反，如果在函数内部实现了 for 循环，则该函数只会被调用一次。 为了更清楚地解释，让我们举个例子！
我们可以直接在“for”循环中使用这个对象，或者通过调用 list() 方法将它转换成一个元组列表。...生成器使我们能够保持函数或步骤的执行，只要我们想保留它。然而，这里有几个例子说明使用生成器是有益的。 我们可以用生成器替换循环，以有效地计算涉及大数据集的结果。...与集合不同，列表可以包含具有相同值的项目。 在 Python 中，列表有一个count() 函数，它返回特定项目的出现次数。 计算单个项目的出现次数。...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。...# 创建一个空数组 numpy.empty(shape=(0,0)) 回到目录 ---- 总结——100 个基本 Python 面试题 我已经写了很长一段时间的技术博客，这是我的一篇面试题分享。
对于这种两个变量进行值互换的运算，其它编程语言几乎都是通过第三方变量来“暂存”中间数据的方式来完成的，例如最初有“x=3”和“y=4”两个赋值语句，分别将3和4这两个数据给变量x和y；接着需要再通过三个赋值语句完成...x和y数据的互换：“z=x”、“x=y”和“y=z”，意思分别是`“将x的值（3）给z”、“将y的值（4）给x”和“将z的值（3）给y”，此时x的值变成4、y的值变成3。...Fibonacci数列值之间使用一个空格来分隔（默认是回车）。...2.randint()生成随机整数后存入集合“去重” 与法1类似，只不过是使用集合而非列表来存储生成的随机数：“my_set = set()”，建立一个空集合；接着，仍然是在while循环中，通过randint...2.使用列表推导式 Python的列表推导式非常灵活，能够以非常简洁的方式来快速生成满足特定需求的列表。
依靠这些属性，我就能够生成一些 HTML，并确保生成的内容与他给我们的内容相类似。 这是使用绝对定位来完成的，就像他的例子一样： ? ▲答案：3 这种方法也可以处理更大一些的数据集，如下图： ?...顺序迭代 由于内存比函数调用的堆栈要大，所以我的下一个想法是在一个循环中完成整个事情。我们将跟踪节点列表的列表。我们将不断添加它们，并将它们链接在一起，直到退出循环。...通过将节点拆分成 3 个更小的数组，我们可以减少内存占用，以及需要在列表的列表中执行的循环次数。尽管如此，这并不能解决所有颜色都相同的情况下会出现的问题，因此我们并不会使用此方法修改递归版本。...这是一个很大的主题，很多地方都需要解释。另外，虽然它使用了递归结构，但它可能并不会想你所期望的那样比while循环还快。...我还为具有 X 和 Y 值的未知项列表编写了一个节点生成器。听起来是不是很熟悉？我同样需要使网格位居屏幕中央。不过，要做到这点，在 HTML 中比在游戏引擎中要更容易实现。
原文链接： http://jalammar.github.io/visual-numpy/ 创建数组 我们可以创建一个NumPy数组(也就是强大的ndarray)，方法是传递一个python列表并使用...将它们按位置相加(即添加每一行的值)就像输入data + ones一样简单: ? 当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象使我不必在循环中编写这样的计算程序，这让我耳目一新。...创建矩阵 我们可以传递python列表的列表的形状如下，让NumPy创建一个矩阵来表示它们: np.array([[1,2],[3,4]]) ?...点乘 算术的一个关键区别是使用点乘和矩阵乘法。NumPy给每个矩阵一个点乘dot()方法，我们可以用它来执行点积操作与其他矩阵: ?...我们不仅可以在矩阵中聚合所有的值，还可以使用axis参数跨行或跨列聚合: ? 暂时翻译到这里，后面还有更多的内容，需要的同学可以留言，我会翻译后面的内容。
变量 程序运行期间内容可以发生改变的量 首先需要创建一个变量并且使用的格式 数据类型、变量名称 变量名称 = 数据值； 将右边的数据值，赋值交给左边的变量 变量的基本使用 int public class...一旦执行，立刻跳过当前次循坏剩余内容，马上开始下一次循坏 死循环 循环的嵌套写法 集成开发环境 概念：一条龙服务，就是啥都帮你做了 Idea的项目结构 首先需要将你对应的...jdk给对应上 然后会生成src文件 在里面新建一个package 文件名需要公司的网址倒过来 随便搞2下 需要自行关闭的....教程失败 流程： 创建项目=>取名字并且选中jdk=>生成src文件=>在src文件中创建包=>然后再建立类 方法的回顾 这边还是选用一般的方式去执行，高度集成化的方式将在具体开发中重新学习 定义方法...，全都是统一的什么类型 左侧的中括号，代表我是一个数组 左侧的数组名称，给数组取一个名字 右侧的new代表创建数组的动作 右侧的数据类型，必须和左侧的数据类型保持一致 右侧中括号的长度，也就是数组当中，
顺序迭代 由于内存比函数调用的堆栈要大，所以我的下一个想法是在一个循环中完成整个事情。我们将跟踪节点列表的列表。我们将不断添加它们，并将它们链接在一起，直到退出循环。...但该算法的一个缺陷是，它执行得相当慢。在上述代码的性能评估中，我没有考虑到循环列表的列表的情况，这显然对性能有很大的影响。 随机迭代 我想采用递归方法背后的思路，并以迭代方式进行应用。...通过将节点拆分成 3 个更小的数组，我们可以减少内存占用，以及需要在列表的列表中执行的循环次数。尽管如此，这并不能解决所有颜色都相同的情况下会出现的问题，因此我们并不会使用此方法修改递归版本。...这是一个很大的主题，很多地方都需要解释。另外，虽然它使用了递归结构，但它可能并不会想你所期望的那样比while循环还快。...这使得使用者可以通过键盘上的方向键来移动世界地图。 我还为具有 X 和 Y 值的未知项列表编写了一个节点生成器。听起来是不是很熟悉？我同样需要使网格位居屏幕中央。
依靠这些属性，我就能够生成一些 HTML，并确保生成的内容与他给我们的内容相类似。 这是使用绝对定位来完成的，就像他的例子一样： ? 答案：3 这种方法也可以处理更大一些的数据集，如下图： ?...顺序迭代 由于内存比函数调用的堆栈要大，所以我的下一个想法是在一个循环中完成整个事情。我们将跟踪节点列表的列表。我们将不断添加它们，并将它们链接在一起，直到退出循环。...通过将节点拆分成 3 个更小的数组，我们可以减少内存占用，以及需要在列表的列表中执行的循环次数。尽管如此，这并不能解决所有颜色都相同的情况下会出现的问题，因此我们并不会使用此方法修改递归版本。...这是一个很大的主题，很多地方都需要解释。另外，虽然它使用了递归结构，但它可能并不会想你所期望的那样比while循环还快。...这使得使用者可以通过键盘上的方向键来移动世界地图。 我还为具有 X 和 Y 值的未知项列表编写了一个节点生成器。听起来是不是很熟悉？我同样需要使网格位居屏幕中央。
我们还可以通过调用aList[::-1]来反转列表，我发现这种技术非常优雅。 ? 列表也可以解压成单独的元素，或者使用星号将元素和子列表混合。...Zip函数创建一个迭代器，用于聚合来自多个列表的元素。...它允许在for循环中并行遍历列表并并行排序。可以使用星号解压缩它。...它是一个经常在for循环中使用的自动计数器，因此在for循环中不再需要通过counter = 0和counter += 1来创建和初始化计数器变量。...换句话说，它们动态地生成值，并且不将以前的值存储在内存中，因此我们只能对它们进行一次迭代。 它们通常用于读取大文件或使用关键字yield生成无限序列。我经常发现它在我的大多数数据科学项目中很有用。
，这是一个增强的 Python 解释器，或者使用 Jupyter 笔记本，这是最初在 IPython 项目中创建的基于 Web 的代码笔记本。...要创建一个，你需要传递一个类型或函数，用于为字典中的每个槽生成默认值： In [115]: from collections import defaultdict In [116]: by_letter...列表、集合和字典推导 列表推导是 Python 语言中一个方便且广泛使用的特性。它们允许您通过过滤集合的元素，将通过过滤的元素转换为一个简洁的表达式来简洁地形成一个新列表。...普通函数一次执行并返回一个结果，而生成器可以通过暂停和恢复执行每次使用生成器时返回多个值的序列。...生成器表达式 另一种生成器的方法是使用生成器表达式。这是列表、字典和集合推导的生成器类比。
为了测试这个说法，我们将开发算法来生成随机图，并检查它们是否连通。 2.4 生成图 我将首先生成一个完全图，这是一个图，其中每个节点都彼此连接。...这是一个生成器函数，它接收节点列表并枚举所有不同的偶对。如果你不熟悉生成器函数，你可能需要阅读附录？，然后回来。...最初，已访问的集合是空的，我们创建一个名为stack的列表，跟踪我们发现但尚未处理的节点。最开始，栈包含单个节点start。 现在，每次在循环中，我们： 从栈中删除一个节点。...(n, p) for p in ps] 这是我们看到的使用 NumPy 的第一个例子。...为了计算y，我使用列表推导来迭代ps的元素，并计算出每个值为p的随机图的连通概率。 图（？）展示了结果，竖直的线为p*。从 0 到 1 的转变发生在预测的临界值附近。在对数刻度上，这个转变大致对称。
---- Zip 函数创建一个迭代器，该迭代器聚合来自多个列表的元素。...它允许在 for 循环中并行遍历列表并并行排序。它可以用星号来解压缩。...它是一个经常在 for 循环中使用的自动计数器，不需要在 for 循环中创建和初始化计数器变量 by counter=0 和 counter+=1。...换句话说，它们会动态生成值，而不会将以前的值存储在内存中，因此我们只能对它们进行一次迭代。 它们通常用于读取大文件或使用关键字 yield 生成无限序列。...我经常发现它在我的大多数数据科学项目中很有用。
不幸的是，尽管 TensorFlow 已经出现了两年之久，我们还是很难找到一篇能够全面「冷静评价」TensoFlow 的文章。 或许这是因为我用了一个错误的搜索引擎？...你需要定义一个图，然后以字典的形式传递数据，同时不要忘了在图的中间层添加输出，否则你将无法获得它的值。虽然这很麻烦，但还是可行的。 想要有条件地执行几个层？...总之，对公众来说，TensorFlow 并不像是一个完全开源的项目，我很同意。...虽然 PyTorch 的例子比 TensorFlow 少一行代码，但其中的计算过程要更加清晰易懂，训练循环中的句法和真实的学习过程要匹配得多： 1....我开发它就是为了让我这样的人能够轻松解耦并追踪使用所有库的模型的表现，我也实现了 Tensorboard 不能提供的很多有用特性。 ?
import numpy as np 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array（）来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可： ? 一旦创建了数组，我们就可以尽情对它们进行操作。 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」，我们还可以进行如下操作： ?...创建矩阵 我们可以传递下列形状的 python 列表，使 NumPy 创建一个矩阵来表示它： np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法（ones()、zeros()...让我们看看用数字表示以下文字的步骤： 模型需要先查看大量文本，再用数字表示这位诗人的话语。我们可以让它处理一个小数据集，并用它来构建一个词汇表（71,290 个单词）： ?
如果我们的节点没有被扫描，调用getousids并等待它被扫描完。这是同步的，但可能需要一些时间。 当它返回一个邻近列表时，检查那些与最大邻近列表相对的列表。如果较大，则存储该值。...如果我把所有东西都改成单一颜色，我就会遇到堆栈溢出。这是因为我们的递归函数经历了10K次递归。 顺序迭代 由于内存比函数调用堆栈大，我的下一个想法是在一个循环中完成整个操作。 我们将跟踪节点列表。...我花了一个晚上的大部分时间试图记住如何动态地更改循环中的索引，然后记得while（true）。自从我写了传统的循环以来，我已经完全忘记它了。 既然我有了武器，我就准备进攻。...我甚至不能告诉你，甚至我自己都不确定从头到尾它会发生什么。 我们没有添加到以前扫描的ID列表中，而是从remainingnodes数组中拼接出值。 太懒惰！...它有一个预定义的节点列表，我实时处理这个列表。这使得你可以通过点击(左)、(右)、(上)和(下)键在世界地图上移动，即使角度略有偏差。 我还为具有X和Y值的未知项列表编写了一个节点生成器。
import numpy as np 01 创建数组 我们可以通过传递一个 python 列表并使用 np.array() 来创建 NumPy 数组（极大可能是多维数组）。...我们只需传递希望 NumPy 生成的元素数量即可： ? 一旦创建了数组，我们就可以尽情对它们进行操作。 02 数组运算 让我们创建两个 NumPy 数组来展示数组运算功能。...当我开始学习这些工具时，我发现这样的抽象让我不必在循环中编写类似计算。此类抽象可以使我在更高层面上思考问题。 除了「加」，我们还可以进行如下操作： ?...创建矩阵 我们可以传递下列形状的 python 列表，使 NumPy 创建一个矩阵来表示它： np.array([[1,2],[3,4]]) 我们也可以使用上面提到的方法（ones()、zeros()...我们可以让它处理一个小数据集，并用它来构建一个词汇表（71,290 个单词）： ? 这个句子可以被分成一个 token 数组（基于通用规则的单词或单词的一部分）： ?
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