原文标题:Why you should forget ‘for-loop’ for data science code and embrace vectorization 作者:Tirthajyoti Sarkar 翻译:杨金鸿 校对:丁楠雅 本文长度为1986字,建议阅读5分钟 数据科学需要快速计算和数据转换的能力。Python中的NumPy对象提供了优于常规编程结构算法,比如for循环。如何用简单的代码来演示它呢在11月27日至12月3日的KDnugget网站上,这篇文章被转载最多(http
3.不带条件的for循环,将会一直循环,直到循环体内有break或者return跳出循环
工作中总是有很多工作需要重复性来完成,比如每天都需要执行一次备份、每天都需要分析一次业务的access.log日志,每分钟都需要监测一次主机的状态等等工作,这些重复性的工作我们一般都是使用脚本来完成,对于不需要频繁执行的任务,可以结合计划任务➕脚本完成,但是系统的计划任务只能精确到分,不能满足更频繁的重复工作。
NumPy是Python中科学计算的基础软件包。 它是一个提供多了维数组对象,多种派生对象(如:掩码数组、矩阵)以及用于快速操作数组的函数及API, 它包括数学、逻辑、数组形状变换、排序、选择、I/O 、离散傅立叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。
其中,第4行的i表示循环变量,for,in,后面的冒号都是固定格式,而’I love python’是字符串。
else-if结构实际上是 if-else 结构的多层嵌套,它明显的特点就是在多个分支中只执行一个语句组,而其他分支都不执行,所以这种结构可以用于有多种判断结果的分支中。
背景:Python是一种解释型的编程语言,基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码,而是直接执行。而对于C、C++等编译性语言就需要在执行代码前将其编译为机器指令。 但是,解释型代码的速度比编译型代码要慢,为了使得python代码更快,最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。(注意:numpy和scipy是诸如C、C++等编译型语言编写实现的)
在numpy中,当需要循环处理数组中的元素时,能用内置通函数实现的肯定首选通函数,只有当没有可用的通函数的情况下,再来手动进行遍历,遍历的方法有以下几种
在计算机科学中,for循环(英语:for loop)是一种编程语言的迭代陈述,能够让程式码反复的执行。它跟其他的循环,如while循环,最大的不同,是它拥有一个循环计数器,或是循环变数。这使得for循环能够知道在迭代过程中的执行顺序。
变量p编译都不通过, 因为最后的}换行了, 换行必须要有逗号. 写成pp的样子就可以了
python由于它动态解释性语言的特性,跑起代码来相比java、c++要慢很多,尤其在做科学计算的时候,十亿百亿级别的运算,让python的这种劣势更加凸显。
根据用户提供的文章内容,撰写摘要总结。
php遍历三种方法: for循环遍历数组 foreach语句遍历数组 while() list() each() ---- for循环遍历: 其他语言遍历的方式(只有这种方式) PHP遍历的方法不是我
三大结构 顺序 分支 循环 `分支 `分支的基本语法 if 条件表达式: 语句1 语句2 语句3 ...... 条件表达式就是计算结果必须为布尔值的表达式 表达式后面的冒号不能少 注意if后面的出现的语句,如果属于if语句块,则必须同一个锁紧等级 条件表达式结果为True执行if后面的缩进的语句块 # if语句练习 # 如果age小于18岁,则打印信息“去叫家长” age = 17 if age < 18: print(
嵌套循环是一个很重要的循环格式。特别是对于后期的数组,排序,链表等等内容都有着直接的关系,所以这里必须要学明白,我们使用打印型号的方式来练习它。一定要熟练掌握。
个人主页:天寒雨落的博客_CSDN博客-python,c++,安装教程领域博主 💬 刷题网站:一款立志于C语言的题库网站蓝桥杯ACM训练系统 - C语言网 (dotcpp.com) 特别标注:该博主将长期更新c语言内容,初学c语言的友友们,关注博主不迷路! 目录 前言 一、for语句的一般形式 1.说明 2.实例 3.代码 4.运行结果 5.易错点 6.相关报错 二、省略式 1.说明 2.省略 1.省略表达式1 2.省略表达式2 3.省略表达式3 三、小试牛刀 1.题目 2.代码
本文简单介绍NumPy模块的两个基本对象ndarray、ufunc,介绍ndarray对象的几种生成方法及如何存取其元素、如何操作矩阵或多维数组、如何进行数据合并与展平等。最后说明通用函数及广播机制。
🎬 鸽芷咕:个人主页 🔥 个人专栏:《C语言初阶篇》 《C语言进阶篇》
机器学习: 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说,就是计算机从数据中学习规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。
下面,语句就是声明了一个可以存储100个整数的数组。可以根据你的实际需求,更换int类型为你需要的数据类型。
机器学习 机器学习研究的是计算机怎样模拟人类的学习行为,以获取新的知识或技能,并重新组织已有的知识结构使之不断改善自身。简单的说,就是计算机从数据中学习规律和模式,以应用在新数据上做预测的任务。 深度学习概念 深度学习指的是训练神经网络,有时候规模很大。 线性回归 回归函数,例如在最简单的房价预测中,我们有几套房屋的面积以及最后的价格,根据这些数据来预测另外的面积的房屋的价格,根据回归预测,在以房屋面积为输入x,输出为价格的坐标轴上,做一条直线最符合这几个点的函数,将它作为根据面积预测价格的根据,这条线就是
for语句实际上解决的是循环问题。在很多的高级语言中都有for循环(for loop)。for语句是编程语言中针对可迭代对象的语句,它的主要作用是允许代码被重复执行。看一段来自维基百科的介绍:
scala 中的object是单例对象,相当于java中的工具类,可以看成是定义静态的方法的类。object不可以传参数。另:Trait不可以传参数
这一系列《数据分析工具篇》的开篇,也是数据分析流程中开始和结束的动作,数据导入之后,紧接着需要做的就是对数据的处理,我们会花费几篇的时间,来和大家聊一下常用的处理逻辑和常见的几个包,在数据处理过程中,常用的处理逻辑主要有:for循环优化、广播应用方案以及整体(集合)运算方法,特别是for循环,可以说百分之九十九的函数会出现for循环;常见的包主要有:pandas、pyspark、numpy,这三个包可谓是人尽皆知,特别是前两个,一个是小数据使用的包,一个是大数据使用的包,随着python的不断丰富,这两个包越来越完善,今天我们先了解一下for循环的优化方法:
学习如何用神经网络的思维模式提出机器学习问题、如何使用向量化加速你的模型。 先介绍一些名词 training set (训练集) feature vector(特征向量) classifier(分类器) calculus(微积分) 循环(loop) 数据集(datasets) vectorization (向量化) matrix(矩阵) vector(向量) 本周用到的一些符号【Notation】 (x,y)表示一个单独的样本 x是xn维的特征向量 标签y值为0/1 训练集由m个训练样本构成 (x^
Python中常用的基本数据结构有很多,通常我们在进行简单的数值存储的时候都会使用list来进行,但是list的缺点在于对于每一个元素都需要有指针和对象,对于数值运算来说,list显然是比较浪费内存和CPU计算时间的。为了弥补这种结构的不足,Numpy诞生了,在Numpy中提供了两种基本的对象:ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组,ufunc则是能够对数组进行处理的函数。
开发中总有一些细枝末节的东西是容易出错的地方,搜集总结下,避免再次掉入坑中。
给定一个二进制字符串不带前导零(即:以0开头),如果s最多包含一个连续的1段,返回true 。否则,返回false。
NumPy是用于Python的科学计算库。它是数据科学领域中许多其他库(例如Pandas)的基础。
从机器学习学python(四)——numpy矩阵广播及一些技巧 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 在学ng的深度学习微专业时,其中有几节课讲到numpy的一些基本用法,主要是广播。 1、基本运算 考虑下面一个3*4的矩阵,要给每列求和,并且要求出每个元素占本列的百分比,这里不需要用到for循环,直接用numpy的方法即可。 假设矩阵A是3*4的矩阵,则B=A.sum(axis=0)返回的是对矩阵A每一列求和结果的行向量,同理A.sum(axis=1) 返回的是对矩阵A每一行求和结果的列向量。 接下
#介绍 数组相当于一些元素的集合,可以从中拿取相关的元素数据,将内容放在()小括号里面,数组之间的元素使用空格来分隔,下标从0开始。
区间本质:两个值之间的间隔。这两个值通常是数字:一个是起始值,一个是结束值。使用 ..来表示
JS数组遍历,基本就是for,forin,foreach,forof,map等等一些方法,以下介绍几种本文分析用到的数组遍历方式以及进行性能分析对比
Go语言是一个静态强类型的语言 Go语言的安装与其他语言有所不同。通过官网下载压缩包(或msi)来自定义文件夹安装。
经过我们前面的学习,我们已经能够在终端中输入命令来完成一些常用的操作,但是都是一条一条地输入命令,如果需要执行的命令一旦多起来,就会很麻烦。那么有没有一种方式可以将很多条命令放到一个文件里面,然后直接运行这个文件便可执行这些命令?当然有,这就是我们接下来要介绍的shell脚本!
注意,变量名和等号之间不能有空格,这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时,变量名的命名须遵循如下规则:
一、贪婪算法介绍 算法基本思路:从问题的某一个初始解出发一步一步地进行,根据某个优化测度,每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据,他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时,就不把该数据添加到部分解中,直到把所有数据枚举完,或者不能再添加算法停止。(摘自 贪婪算法_百度百科) 简单直接的描述,就是指每步都选择局部最优解,最终得到的就是全局最优解。 二、引入:集合覆盖问题 假设你办了个广播节目,要让全美个州的听众都收听得到,为此,你需要决定在哪些广播台播出。在
一、自动生成100个Li思路: 1、html布局,在button中做点击事件 2、获取将要放置li的container容器,定义li,并拼接成字符串str,同时用数组形式保存四种颜
在写shell脚本时,常常会用到循环语句。这里简单总结下常用的3种循环语句,以便以后能快速地参考写出,废话不说,开始
最近看了网上的某公开课,其中有讲到forkjoin框架。在这之前,我丝毫没听说过这个东西,很好奇是什么东东。于是,就顺道研究了一番。
在用Python进行矩阵运算(尤其是大型矩阵运算)的时候,最忌讳的是写循环,循环的执行效率极其的低,想要提高计算效率,有很多方法可以尝试,今天我们就来看一下如何在仅基于numpy的条件下,召唤一些技巧来加速矩阵的计算效率。
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
语句和表达式是 Rust 语言实现逻辑控制的基本单元。 在 Rust 程序里面,语句(Statement)是执行一些操作但不返回的指令,表达式(Expressions)计算并产生一个值。表达式可以是语句的一部分,反过来,语句也可以是表达式的一部分。
广播 for循环计算 a = np.array([1,2,3,4]) b = np.array([10,20,30,40]) c = a * b 输出[ 10 40 90 160] 切片 取值[0,0],[1,1],[2,0] import numpy as np x = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) y = x[[0,1,2], [0,1,0]] print (y) start: end:step 切片范围,end默认-1 [1,2]
go语言易于实现高并发,简易聊天室如下: package main import ( "fmt" "net" ) /* 主go程:创建监听socket,for循环accept获取到客户端的conn,开启goroutine HandlerConnect HandlerConnect:创建用户结构体,存入onlineMap,发送用户登录广播 Manager:监听全局的channel message,将读到的消息广播给onlineMap中的所有用户 WriteMsgToClient:读取每个用户自带cha
"Never, never, never, never give up." -----Winston Leonard Spencer Churchill
如果很多操作步骤忘记可以参考链接: Quartus II实验一 运算部件实验:加法器
Shell的数组就是把有限个元素(变量或字符内容)用一个名字命名,然后用编号对它们进行区分的元素集合。这个名字就称为数组名,用于区分不同内容的编号就称为数组下标。组成数组的各个元素(变量)称为数组的元素,有时也称为下标变量 数组也是一种变量变量,所以变量子串的相关功能数组也同样适用,数组下标默认是从0开始计数的。
python数据科学基础库主要是三剑客:numpy,pandas以及matplotlib,每个库都集成了大量的方法接口,配合使用功能强大。平时虽然一直在用,也看过很多教程,但纸上得来终觉浅,还是需要自己系统梳理总结才能印象深刻。本篇先从numpy开始,对numpy常用的方法进行思维导图式梳理,多数方法仅拉单列表,部分接口辅以解释说明及代码案例。最后分享了个人关于axis和广播机制的理解。
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