我正在使用一个只接受numpy.array对象的python库。然而,我的数据是高维的,并且非常稀疏,为了让库获得整个数据,将其加载到内存中的效率非常低。我想在一个内存高效的python对象中包装一个稀疏矩阵。我找到了scipy.sparse,但是这个库的方法(显然)拒绝了数据类型。我希望稀疏矩阵对象是隐藏(包装)在numpy对象后面的。
In [16]: x
Out[16]:
<3x3 sparse matrix of type '<type 'numpy.float64'>'
with 6 stored elements in Co
我有类似于以下的东西:
public interface A
{
....
}
public abstract class AbstractClass implements A
{
// Implements some methods from interface
....
}
public abstract class GroupOne extends AbstractClass
{
// Implements some methods from interface
// Define couple of abstract methods
...
我目前正在学习Python,我遇到了一个我想知道的表示法:
import taskmanager as tm
#........
@tm.task(str)
def feat(folder):
BLA BLA BLA ...
代码是来自的一个小片段(该文件包含了使用@符号的其他几个符号)。这是python中常见的符号吗?它意味着什么?或者这仅仅是在这种特殊情况下与任务管理器一起使用的表示法还是什么的!?
我尽了最大的努力在google上查这个,但是在我的搜索中,@-标志被去掉了(太短了,太特殊了)。在Stackoverflow上也会发生同样的情况。
先谢谢你
许多语言都支持 (a.k.a )。功能重载)开箱即用。然而,Python似乎选择了退出它。不过,我可以想象可能有一个技巧或一个库能够在Python中实现它。有人知道这样的工具吗?
例如,在Haskell中,可以使用它为不同类型生成测试数据:
-- In some testing library:
class Randomizable a where
genRandom :: a
-- Overload for different types
instance Randomizable String where genRandom = ...
instance Randomizable