说实话昨天的文章划水了，阅读量就是最好的证明。这里读者的水平还是很高的，一看就看出了我的偷懒，标题 Python 的整数有边界么？肯定没有啊，于是就不打开看了。不过今天，我想接着昨天的话题，聊一聊 Python 是如何实现整数相加而不溢出的？
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
题目： 给定2个数组（不是有序的），再给定一个目标值target,找到两个数组元素和小于等于目标值target的最大值的所有组合 示例一： 数组a 为[3, 8,5] 数组b 为[2, 1,4] 目标值10 输出：（8,2） 因为 8+2<=10 示例二 数组a为 [5, 7, 2] 数组b为[4, 2, 1] 目标值10 输出为(5, 4), (7,2)因为5+4=7+2<=10 代码参考 """ 作者：上海-悠悠 python QQ交流群：730246532 联系微信/QQ: 283340479 ""
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
作者：乐雨泉(yuquanle)，湖南大学在读硕士，研究方向机器学习与自然语言处理。
Numpy（Numeric Python）是一个用python实现的科学计算的扩展程序库。包括：1、一个强大的N维数组对象Array；2、比较成熟的（广播）函数库；3、用于整合C/C++和Fortran代码的工具包；4、实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。
深度学习：作为机器学习的一个子域，关注用于模仿大脑功能和结构的算法：人工神经网络。
链接：https://leetcode-cn.com/problems/two-sum
https://leetcode-cn.com/problems/find-pivot-index/
掌握一门编程语言最好的办法或许是将它的编译器设计出来。毫无疑问那些开发Python编译器的人应该是世界上对Python了解最深刻的人群之一。我用python开发过不少程序，但是每次反思或复盘的时候总是感觉对Python的认知还不到位，由此也看了很多讲Python的书，但看的时候感觉好像懂了，但过了一段时间后又忘了，也就是说单纯看书很难将某一项技术完全内化。当然技能的掌握必然要从实践中来，但是我发现在使用Python开发程序时，我总是使用它的一部分功能就够了，或者说居于我的思维模式限制，我在使用python开发时总是落入一个套路，这使得我只能掌握python技术的冰山一角，就如同井底之蛙一样只了解一小块内容，为了能够打破认知局限，让我自己能更全面的对python的设计原理有更深入的了解，我打算尝试做一个能运行的python编译器。
pip install jupyter notebook -i Simple Index
Numpy 是用 python封装的科学计算库，是一个精简版matlab 。 下面总结下在模拟脊回归的超参数：收缩率，与权重参数的关系时，用到的一些numpy运算规则，顺便扩展下其他的相关运算。 1 矩阵相加 原来A和B还能这样相加，请看下列： A = np.array( [1,2,3] ) np.shape(A) (3,) B= np.array([ [10],[11]] ) np.shape(B) (2,1) A+B array([[11, 12, 13], [12, 13, 14]])
我们在上一节中看到，NumPy 的通用函数如何用于向量化操作，从而消除缓慢的 Python 循环。向量化操作的另一种方法是使用 NumPy 的广播功能。广播只是一组规则，用于在不同大小的数组上应用二元ufunc（例如，加法，减法，乘法等）。
今天这题目很有趣，困难级别，但被我一脸懵逼、试着试着就给搞定了。当然，我是忽略了其中的关键要求，没有办法，带上这个要求我暂时还搞不定，先浑水摸鱼下吧。
上面这么一道题，是我在刷题的时候遇到的，其实这道题也不难，就是list的元素和，判断最后是否满足 左边的等于后边的和，返回索引。
给定一个整数类型的数组 `nums`，请编写一个能够返回数组**“中心索引”**的方法。
因为很大的数已经超过了计算机可以存储，虽然 Python3 中的整型是没有限制内存大小的，但是不代表其他语言没有内存限制，所以一般将两个整数直接相加并不现实
Given an array of integers nums, write a method that returns the "pivot" index of this array.
Python之所以能成为深度学习领域最受宠的编程语言，其中Python三剑客的NumPy、Pandas和Matplotlib功不可没。这3个库分别用于科学计算、数据分析和数据可视化。本系列文章作为深度学习的前传，将开始介绍这3个函数库的核心使用方法，首先介绍一下NumPy。
为了让我们开始使用Theano并获得我们正在使用的感觉，让我们做一个简单的函数：将两个数字加在一起。这里是你怎么做：
施工计划来到数据分析以及爬虫部分，Python领域，提到数据，自然会联想到一个包，NumPy，它太通用了，Pandas，SciPy，Tensorflow，scikit-learn 都选它为基础框架，所以Python生态里，掌握NumPy几乎是必须的。
要求时间复杂度是O(n)。如果有多对数字的和等于输入的数字，输出任意一对即可。例如输入数组1、2、4、7、11、15和数字15。由于4+11=15，因此输出4和11。
我们是这样定义数组中心索引的：数组中心索引的左侧所有元素相加的和等于右侧所有元素相加的和。
最近有些学员问我，Python到底是强类型语言，还是弱类型语言。我就直接脱口而出：Python是弱类型语言。没想到有一些学员给我了一些文章，有中文的，有英文的，都说Python是强类型语言。我就很好奇，特意仔细研究了这些文章，例如，下面就是一篇老外写的文章：
日常学习任务实在是太多，所以很久没有更新博客了，今天开始刷题，从最简单的开始吧！ 给定一个整数类型的数组 nums，请编写一个能够返回数组**“中心索引”**的方法。
使用嵌套列表和NumPy包的Python矩阵。矩阵是一种二维数据结构，其中数字按行和列排列。
It’s easy to index and slice NumPy arrays regardless of their dimension,meaning whether they are vectors or matrices. 索引和切片NumPy数组很容易，不管它们的维数如何，也就是说它们是向量还是矩阵。 With one-dimension arrays, we can index a given element by its position, keeping in mind that indices start at 0. 使用一维数组，我们可以根据给定元素的位置对其进行索引，记住索引从0开始。 With two-dimensional arrays, the first index specifies the row of the array and the second index 对于二维数组，第一个索引指定数组的行，第二个索引指定行 specifies the column of the array. 指定数组的列。 This is exactly the way we would index elements of a matrix in linear algebra. 这正是我们在线性代数中索引矩阵元素的方法。 We can also slice NumPy arrays. 我们还可以切片NumPy数组。 Remember the indexing logic. 记住索引逻辑。 Start index is included but stop index is not,meaning that Python stops before it hits the stop index. 包含开始索引，但不包含停止索引，这意味着Python在到达停止索引之前停止。 NumPy arrays can have more dimensions than one of two. NumPy数组的维度可以多于两个数组中的一个。 For example, you could have three or four dimensional arrays. 例如，可以有三维或四维数组。 With multi-dimensional arrays, you can use the colon character in place of a fixed value for an index, which means that the array elements corresponding to all values of that particular index will be returned. 对于多维数组，可以使用冒号字符代替索引的固定值，这意味着将返回与该特定索引的所有值对应的数组元素。 For a two-dimensional array, using just one index returns the given row which is consistent with the construction of 2D arrays as lists of lists, where the inner lists correspond to the rows of the array. 对于二维数组，只使用一个索引返回给定的行，该行与二维数组作为列表的构造一致，其中内部列表对应于数组的行。 Let’s then do some practice. 然后让我们做一些练习。 I’m first going to define two one-dimensional arrays,called lower case x and lower case y. 我首先要定义两个一维数组，叫做小写x和小写y。 And I’m also going to define two two-dimensional arrays,and I’m going to denote them with capital X and capital Y. Let’s first see how we would access a single element of the array. 我还将定义两个二维数组，我将用大写字母X和大写字母Y表示它们。让我们先看看如何访问数组中的单个元素。 So just typing x square bracket 2 gives me the element located at position 2 of x. 所以只要输入x方括号2，就得到了位于x的位置2的元素。 I can also do slicing. 我也会做切片。 So
numpy.argmin表示最小值在数组中所在的位置 a = [[1, 4, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果：0 a = [[4, 4, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果：2 #若有重复只显示第一个最小值的位置 a = [[0, 0, 2], [3, 4, 5]] b = np.argmin(a) 结果
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试和处理复杂用例时更具优势。
今天和大家讨论的算法是高精度，对应的LeetCode是第43题。题面其实没什么好说的，以字符串的形式给定两个数字，要求返回这两个数字的乘积。之所以是以字符串的形式给数字是因为这个数字可能会非常大，题目当中给定的范围是110位的数字。对于Python来说这不是问题，但是对于C++和Java等语言来说这么大的数字是无法以int类型存储的，所以必须要使用字符串来接收。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。除了数据切片和数据切块的功能之外，掌握numpy也使得开发者在使用各数据处理库调试 和 处理 复杂用例时更具优势。
NumPy是Python中用于数据分析、机器学习、科学计算的重要软件包。它极大地简化了向量和矩阵的操作及处理。python的不少数据处理软件包依赖于NumPy作为其基础架构的核心部分（例如scikit-learn、SciPy、pandas和tensorflow）。
https://leetcode-cn.com/problems/find-n-unique-integers-sum-up-to-zero/
在本文中，将介绍NumPy的主要用法，以及它如何呈现不同类型的数据（表格，图像，文本等），这些经Numpy处理后的数据将成为机器学习模型的输入。
由于a和b都比较大，所以不能直接使用语言中的标准数据类型来存储。对于这种问题，一般使用数组来处理。 定义一个数组A，A[0]用于存储a的个位，A[1]用于存储a的十位，依此类推。同样可以用一个数组B来存储b。 计算c = a + b的时候，首先将A[0]与B[0]相加，如果有进位产生，则把进位（即和的十位数）存入r，把和的个位数存入C[0]，即C[0]等于(A[0]+B[0])%10。然后计算A[1]与B[1]相加，这时还应将低位进上来的值r也加起来，即C[1]应该是A[1]、B[1]和r三个数的和．如果又有进位产生，则仍可将新的进位存入到r中，和的个位存到C[1]中。依此类推，即可求出C的所有位。 最后将C输出即可。
作者介绍：Runsen目前大三下学期，专业化学工程与工艺，大学沉迷日语，Python， Java和一系列数据分析软件。导致翘课严重，专业排名中下。.在大学60%的时间，都在CSDN。决定今天比昨天要更加努力。
今天，我们做一道 LeetCode 题目，开启咱们 【算法刷题日记】知识星球的第一道 LeetCode 题。题目的基本类型是 数组，考察点数组的索引、求和等，基本的算法分析能力。
给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数，并返回他们的数组下标。
给你一个下标从 0 开始的数组 nums ，数组中的元素都是 正 整数。请你选出两个下标 i 和 j（i != j），且 nums[i] 的数位和 与 nums[j] 的数位和相等。
读代码 第一层循环确定第一个数 7[0]，range(0+1,4)也就是range(1,4) 即1,2,3 通过遍历相加每个数对比目标traget 是否相等返回两个数下标即可
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 target 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案。但是，数组中同一个元素在答案里不能重复出现。你可以按任意顺序返回答案。 具体题目链接
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OpenCV是一个基于BSD许可（开源）发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成，同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)。
将矩阵A和B运算的结果放在B里面，运算结束后确实不需要分配新的内存(如果数据精度、数组大小都一致的话)。但在运算的过程中，应该是需要给AB运算的结果暂时分配一个新的内存来存放，运算完成后将结果再放回B所占的内存空间中，计算过程中用到的暂时内存随即释放。
对于非向量化,我们要求得z的值,必须用到for循环,但是当数据量非常庞大的时候,for循环所用的时间会比较多,这个时候可以使用向量运算来提高速度
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