在Python3.5中,添加了类型注释(参见)。
是否有一种方法来定义递归类型注释,比如树状结构?
class Employee(object):
def __init__(self, name: str, reports: List[Employee]):
self.name = name
self.reports = reports
在上面,注释List[Employee]似乎不起作用。运行代码会导致以下错误:
NameError: name 'Employee' is not defined
我有一个简单的二叉树,它没有父指针。
class Node:
def __init__(self, val=0, left=None, right=None):
self.val = val
self.left = left
self.right = right
class Tree:
def __init__(self, root=None):
self.root = root
我需要自下而上遍历树,不能修改Node类,所以我想回忆一下父母。我可以这样修改Tree类:
class Tree:
def _
我正在从过程C编程转向OOP Python编程,在实现二进制搜索树时我遇到了一些问题。
如果要删除Tree_Node,我不能使它为空。在C语言中,我可以这样做,因为我将在函数中处理这个问题,如下所示:
void insert(Node tree, int key)
{
if (tree == null)
{
// deal with it
}
}
但是在使用OOP的python中,我不能使Tree_Node为空,因为它是一个类,它包含了我的所有方法。
class Tree:
# Tree methods
t =
是否有可能通过使用python代码改变matlab和jupyter笔记本中相同数据集的准确性?
对于相同的数据集,首先在matlab中应用,决策树法的准确率为96%,然后使用python代码将相同的数据集应用到jupyter笔记本中,通过k次交叉验证,C4.5 (决策树)的准确率为53%。
我不明白对于相同的数据集和相同的方法获得不同的准确性的问题在哪里。
我在python代码中的过程如下所示:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import tree
from sklearn.model_selection import
我正在使用python编写一个理想的气体模拟器,现在碰撞检测是程序中最密集的部分。不过目前,我只使用了8个内核中的一个。(我使用的是3.4 3770的i7 3770)
经过最小的googling搜索,我找到了python的多处理模块(2.7.4)。我已经试过了。经过一些思考,我意识到我真正可以并行运行的唯一事情就是在这里,我循环所有的粒子来检测碰撞:
for ball in self.Objects:
if not foo == ball:
foo.CollideBall(ball, self.InternalTimestep)
这里,foo是我正