Python专家编程系列: 5. 下划线在命名中的约定(Underscores in Python)
在正式写代码之前,先唠叨几句环境的搭建。当时搭建环境的时候也是费了一番辛苦。【叹气】
python 默认使用的是 double 精度, 浮点数在计算机中都是以二进制保存,当有无法精确表示的二进制数字时便会产生截断, 这就导致了在有限精度下,电脑为自己把精度范围外的小数“掐掉”,导致结果不准确。
前言 整个快速教程直接上例子,具体对Cython的使用可以看参考文章。以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cython 0.24 版本上进行。 正文 准备工作 假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数,函数原型如下: // 对in_array中的前size个数求cos值,并存放在out_array对应位置上 void cos_doubles(double * in_array, double * out_array, int size
北京 | 深度学习与人工智能研修 12月23-24日 📷 再设经典课程 重温深度学习 正文共2583个字,7张图,预计阅读时间:7分钟。 前言 整个快速教程直接上例子,具体对Cython的使用可以看参考文章。以下工作均在Windows 10 + Python 2.7 + NumPy 1.11.0 + Cython 0.24 版本上进行。 正文 准备工作 假设现在我们用C实现了一个可以用在数组上的cos函数,函数原型如下: // 对in_array中的前size个数求cos值,并存放在out_array对应位
在本系列前面所有文章中,我们分别介绍了 argparse、docopt 和 click 的主要功能和用法。它们各具特色,都能出色地完成命令行任务。argparse 是面向过程的,需要先设置解析器,再定义参数,再解析命令行,最后实现业务逻辑。docopt 先用声明式的语法定义出参数,再过程式地解析命令行和实现业务逻辑。click 则是用装饰器的方式进一步简化显式的命令调用逻辑,但仍然不够面向对象。
项目中可能会经常用到第三方库,主要是出于程序效率考虑和节约开发时间避免重复造轮子。无论第三方库开源与否,编程语言是否与当前项目一致,我们最终的目的是在当前编程环境中调用库中的方法并得到结果或者借助库中的模块实现某种功能。这个过程会牵涉到很多东西,本篇文章将简要的介绍一下该过程的一些问题。
Python.NET 是一个包,几乎给Python程序员 与 .NET 公共语言运行时 (CLR) 和 为 .NET 开发人员提供功能强大的应用程序脚本工具。它 允许 Python 代码与 CLR 交互,也可用于 将 Python 嵌入到 .NET 应用程序中。
金融领域也是 Python 的重要方向之一,我知道有一些读者就是冲着做量化交易才接触 Python 的。今天给大家分享一个使用 Python 的期货交易API。
写python的时候,大多数场景下,我都是if else选手,因为最核心的逻辑几乎都是通过if else语句来实现的。关于匿名函数这块儿,其实可以用常见的循环等方法来实现,但是如果你想成为一个python的高手,匿名函数还是必须要了解的。因为匿名函数,能够让你的代码足够简洁,
在Python中,下划线(_)是特殊的。如果您是python程序员,对于for _ in range(10),以及__init__(self)的语法可能比较熟悉。
Python解释器可以执行的指令称为语句。例如,a = 1是一个赋值语句。if陈述,for陈述,while陈述等是其他种类的陈述,稍后将进行讨论。
在计算机科学中,字符串模糊匹配( fuzzy string matching)是一种近似地(而不是精确地)查找与模式匹配的字符串的技术。换句话说,字符串模糊匹配是一种搜索,即使用户拼错单词或只输入部分单词进行搜索,也能够找到匹配项。因此,它也被称为字符串近似匹配。
项目Github地址:https://github.com/lava/matplotlib-cpp
我们定义了一个 Python 的方法,方法接收一些参数,但是调用的时候想将这些参数用命令行暴露出来。
SymPy是用于符号数学的Python库。 它旨在组建功能齐全的计算机代数系统(CAS),同时保持代码尽可能的简单,以使其易于理解和易于扩展。 SymPy完全用Python编写。
当调用接受数值输入参数的 Python 函数时,MATLAB 会将双精度值转换为最适合在 Python 语言中表示该数据的类型。例如,要调用 Python math 模块中的三角函数,请传递 MATLAB 双精度值。
作者:李三石 来源:my.oschina.net/leili 我花了相当多的阅读和编码时间才最终理解Java Lambdas如何在概念上正常工作的。我阅读的大多数教程和介绍都遵循自顶向下的方法,从用例开始,最后以概念性问题结束。在这篇文章中,我想提供一个自下而上的解释,从其他已建立的Java概念中推导出Lambdas的概念。 首先介绍下方法的类型化,这是支持方法作为一流公民的先决条件。基于此,Lambdas的概念是被以匿名类用法的进化和特例提出的。所有这一切都通过实现和使用高阶函数映射来说明。 这篇文章
诚然,编译器可以为你生成高性能的代码,但是你真的需要编译器吗?另一种方法是用 Assembly 编写程序,虽然有点夸大,但这种方法有两个主要缺陷:
Function objects can carry more information through an interface than a "plain" pointer to function. In general, passing function objects gives better performance than passing pointers to functions.
本文简单的使用matlab自带的代码生成器,分别生成了dll的文件和python的可安装包。未来为了性能可以优先考虑这样的作法,而且matlab的算法编写可真的太容易了。
ps: 模型可以在不同语言通用,所以可以使用python训练模型,然后提供给其他语言使用,比如Java
每当出现编程速度竞赛时,Python通常都会走到最底层。有人说这是因为Python是一种解释语言。所有的解释语言都很慢。但是我们知道Java也是一种语言,它的字节码由JVM解释。
虽然我们不是伯克利的学生,没办法提交实验,得到老师的反馈。但是大部分问题我们还是可以进行本地测试的,能够实时地看到我们的结果是否正确,因此是一个很好的锻炼机会。
matplotlib-cpp是Matplotlib(MPL)为C++提供的一个用于python的matplotlib绘图库的C++包装器。它的构建类似于Matlab和matplotlib使用的绘图API。
提到编写命令行工具,你可能会想到用 sys.argv 或者标准库 argparse,没错,这两个很常用,不过情况复杂时没有那么方便和高效,因此今天分享两个工具,让你编写命令行工具不费吹灰之力。
这段时间,一直利用晚上的空余时间在学习微积分,想将研究微积分作为自己的一项业余爱好,就好比研究Excel一样,奇怪吧!我自己也觉得很奇怪,但自己就是这样,奇怪的爱好,一个奇怪的人!
给大家介绍一个C++上简单高效的图表绘制与数据可视化的神器 matplotlib-cpp。先交代我的系统配置跟软件版本信息
Python解释器可以执行的指令称为语句。例如, a=1是一个赋值语句。 if、 for、 while等其它语句我们后续再讨论。
笔者最近参与了一个项目,其目的是提升一个python程序的运行速度。其中一个手段就是利用cython来优化原来的python代码。笔者之前没有接触过cython,所以这次属于在实践中学习新知识。
找到Matlab安装根目录,比如D:\matlab,然后进入D:\matlab\extern\engines\python目录中,Shift+右键-->“在此处打开命令窗口”,
这两天发现了一款有趣的数据库DuckDB,它的设计思路来源于sqlite,但是与sqlite不同的是,sqlite是行式数据库,而DuckDB是列式数据库。除此以外,两者非常相似:两个都是基于本地文件系统设计的,都有着完整的数据库体系(客户端、SQL解析器、SQL优化器和存储引擎等等),安装和使用都非常方便。在一些数据分析场景下,比如临时跑个数,不想安装MySQL或者分布式数据库等,应该大有可为。下面基于DuckDB的官方文档和相关博客,做一些简单介绍。
总结就是,暂时没有直接添加列的办法,只能先读入python,利用pandas写一个dataframe,加入新的列,再将整备好的dataframe写入数据库。
这个函数将存储常量 2 以及变量名 number,但显然它不能包含 number 的实际值,因为只有在函数实际运行时才会给该参数赋值。
本文介绍了一种使用Iron.js在.NET程序中运行JavaScript脚本的方法,通过动态语言运行时(DLR)实现。该方法可以方便地为动态语言添加自定义逻辑,提高开发效率。
问起面向对象的三大特性,几乎每个人都能对答如流:封装、继承、多态。今天我们就要来说一说 Python 中的多态。
在大多数编程语言中,下划线是命名变量或者函数名称时的连字符,但是,在Python语言中,不仅如此。如果你是一名Python程序员,对于诸如 _ in range(10) , __init__(self) 之类的下发肯定熟知。
大家好, 我是等天黑, 今天给大家介绍一个功能完善, 性能强悍的图表组件库 ScottPlot, 当我第一次在 github 上看到这个库, 我看不懂,但我大受震撼, 这么好的项目当然要分享出来了。
这种算法是普通的红包算法,每个人的红包金额是随机分配的。分配过程中,每个人的红包金额的上限是当前红包总金额除以当前剩余人数,这样能够保证每个人最终都能获得一定的红包金额。 2. 普通红包平均算法
使用 python 实现深度学习时, python 中的 NumPy 库高效易用,令人惊艳。但因为刚入门 python ,过于精简的语法反而让我感到不适应,所以想着 C/C++ 是否也存在这样的矩阵处理库,答案是肯定的。尽管如此,还是总想着自己模仿着使用 C++ 写一个矩阵工具,所以就有了这篇文章。 ps:如果真的想要使用 C++ 进行科学计算,还是得使用正儿八经的处理库。
Python 是数据科学 (DS) 和机器学习 (ML) 中最常用的脚本语言之一。根据“PopularitY of Programming Languages”,Python 是 Google 上搜索次数最多的语言。除了作为将各种 DS/ML 解决方案连接在一起的出色胶水语言之外,它还有许多库可以对数据进行方便处理。
来源:DeepHub IMBA 本文约2400字,建议阅读9分钟 国外大佬将通过分析,证明Python 3.14 将比 C++更快。 Python 是数据科学 (DS) 和机器学习 (ML) 中最常用的脚本语言之一。根据“PopularitY of Programming Languages”,Python 是 Google 上搜索次数最多的语言。除了作为将各种 DS/ML 解决方案连接在一起的出色胶水语言之外,它还有许多库可以对数据进行方便处理。 我们以前也发过文章做过一些3.11 版的测试。因为这个版本
本章简要概述了 C++11 标准的 SWIG 实现。SWIG 的这一部分仍在进行中。
大家都知道,Python 和 SAS 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库,一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费,且费用较高,一般互联网公司无法承担,更多的是在银行等传统金融机构中使用,不过这两年由于Python太火,原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。
谈到python,我们就不得不说python里面的一些黑魔法,例如我们的高阶函数就是黑魔法其中之一。
今天给大家介绍的项目是来自谷歌开源的Python Fire,可以从任何 Python 代码生成命令行接口(command line interfaces (CLIs)),简单地调用任意 Python 程序中的 Fire 函数以将那个程序自动地转化为 CLI。截止发稿前,该项目已经在github获得15600+⭐,接近1000次fork。为什么这个项目这么火爆呢?俩字:『好用』......
https://lightgbm.readthedocs.io/en/latest/Installation-Guide.html#macos
前一段时间疯狂的学python,也逐渐认识到了python在某些方面的局限性以及写python在某些方面对自身锻炼不足。于是重新拾起大一曾经参加过的acm,准备用C好好加强自己造轮子的能力。
这篇文章分享了一个视频防抖的策略,这个方法同样可以应用到其他领域,比如常见的关键点检测,当使用视频测试时,效果就没有demo那么好,此时可以考虑本文的方法去优化。 分享这些demo并不一定所有人都会用到,但是在解决实际问题的时候,可以提供一个思路去解决问题。希望能给我一个三连,鼓励一下哈
《Python黑帽子:黑客与渗透测试编程之道》的读书笔记,会包括书中源码,并自己将其中一些改写成Python3版本。书是比较老了,anyway,还是本很好的书
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