使用append函数的时候 , 要把扩展后的新slice重新赋值给原变量名 , 因为当底层数组的空间不足的时候 , 会扩充内存空间 ,内存空间会重新分配 通常我们并不知道append调用是否导致了内存的重新分配...因此，通常是将append返回的结果直接赋值给输入的slice变量： runes = append(runes, r) gofly客服代码中的使用是: result := make([]interface
在读《流畅的Python》时，偶然看到下面的语句： with urlopen(URL) as remote, open(JSON, 'wb') as local: local.write(remote.read...()) 突然才发现，原来多个with语句可以写到一起!...这样写每个with语句需要缩进一次，阅读起来逻辑不连续，而且很容易超过每行的字符限制，导致需要换行等问题，不是很方便。...同时看 with 语句的官方文档，发现从Python 3.10版本起，还可以用括号将多个with语句括起来: with ( open("face_model_choice.txt") as f,
<parameter name="a_id" class="java.util.List"/> <queryString language="SQL"> <![...
Numpy基础 1、创建ndarray数组 使用array函数，它接受一切序列型的对象，包括其他数组，然后产生一个新的Numpy数组。 嵌套序列将会被转换成一个多维数组。...上述语句选出的是元素（1,0）、（5,3）、（7，1）、（2,2）。 上述语句按0、3、1、2列的顺序依次显示1、5、7、2行。下述语句能实现同样的效果。...也可以按columns(行)进行重新索引，对于不存在的列名称，将被填充空值。 对于不存在的索引值带来的缺失值，也可以在重新索引时使用fill_value给缺失值填充指定值。...2、丢弃指定轴上的项 使用drop方法删除指定索引值对应的对象。 可以同时删除多个索引对应的值。 对于DataFrame，可以删除任意轴上（columns）的索引值。...这些运算默认都是针对于行的运算，通过使用axis=1进行列的运算。 Describe既不是约简型也不是累计型，他是用于一次性产生多个汇总统计指标的运算。
多维切片和省略 [] 运算符里还可以使用以逗号分开的多个索引或者是切片，外部库 NumPy 里就用到了这个特性，二维的 numpy.ndarray 就可以用 a[i, j] 这种形式来获取，抑或是用...省略（ellipsis）的正确书写方法是三个英语句号（…），而不是 Unicdoe 码位 U+2026 表示的半个省略号（…）。...在 NumPy 中，… 用作多维数组切片的快捷方式。如果 x 是四维数组，那 么 x[i, …] 就是 x[i, :, :, :] 的缩写。...给切片赋值 如果把切片放在赋值语句的左边，或把它作为 del 操作的对象，我们就 可以对序列进行嫁接、切除或就地修改操作。...，那么赋值语句的右侧必须是个可迭代 对象。
Python global 语句的作用 在编写程序的时候，如果想要**改变(重新赋值)**函数外部的变量，并且这个变量会作用于许多函数中，就需要告诉 Python 程序这个变量的作用域是全局变量，global...语句可以实现定义全局变量的作用。...语句块，则执行。...（对变量进行重新赋值除外 rebind the reference in the method） 将不可变对象：字符串string、元组tuple、数值numbers，作为参数传递给函数，函数内部将其改变后...为什么说 Python 是动态语言 在 Python 中，等号 = 是赋值语句，可以把任意数据类型赋值给变量，同样一个变量可以反复赋值，而且可以是不同类型的变量，例如： a = 100 # a是int
选择多个单元格： Shift+J或Shift+Down选择下一个单元格，也可以使用Shift+K或Shift+Up选择向上一个单元格。...一旦我们选择了多个单元格，就可以对它们进行批量的删除/复制/剪切/粘贴/运行，这个功能在需要修改部分脚本是是很有帮助的。 可以使用Shift+M合并多个单元格。 ?...2、漂亮的显示变量 我们都知道，通过使用变量名或语句的未赋值输出完成Jupyter单元格，Jupyter将显示该变量，而不需要print语句。...但是鲜为人知的是，我们可以修改一个 ast_note_interactivity 选项，使Jupyter对自己行中的任何变量或语句执行此操作，这样我们就可以一次看到多个语句的值。...我们要时刻谨记，MarkDown 是 Jupyter 的非常重要的一部分，一定要好好利用 17、在一个notebook中使用不同的kernel运行代码 如果需要，可以将多个内核中的代码合并到一个notebook
首先，代码导入了 NumPy 库，并使用不同的函数创建了多个数组。...首先，代码导入了 NumPy 库，并使用了不同的函数和操作符创建了多个数组。...由于NumPy数组是按列存储的，因此对二维数组使用sum()函数将对每一列进行求和。结果赋值给变量c1。.../data2_2.txt' 的文件，并使用 with 语句将文件对象赋值给变量 fp。...语句将文件对象赋值给变量 fp2。
1 分层索引（见上一篇文章） 2 联合与合并 （1）数据库风格的联合 数据集的联合将通过一个或多个键进行联合，这些操作与数据库类似。pandas通过merge函数进行联合。...import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'a', 'b']...下面是左连接的一个例子： pd.merge(df1, df2, how = 'left', on = 'key') #以df1的key列作为连接标准 由结果可知，左连接将左表的连接列全部保留，右表中没有的将会赋值为...当使用多个键进行合并，传入一个列名列表，即on=['key1', 'key2']。...本章的数据规整到此结束，目前已经了解了pandas的基础知识，包括数据导入、清洗和重新规整。
链式赋值 如果需要让多个变量引用同一个对象，则可以使用链式赋值： >>> x = y = z = 2 >>> x, y, z (2, 2, 2) 非常有逻辑且优雅，对吧？...链式比较 多个比较语句也可以合成一个Python表达式，只需将多个比较运算符连起来即可。...如下写法也是正确的： >>> 2 4 True 甚至可以将多个比较连起来： >>> x = 2 >>> y = 8 >>> 0 < x < 4 < y < 16 True 多重赋值 你可以使用元组解包...，在一条语句中给多个变量赋值： >>> x, y, z = 2, 4, 8 >>> x 2 >>> y 4 >>> z 8 注意第一条语句中的2, 4, 8相当于一个元组(2, 4, 8)。...矩阵转置 虽然在处理矩阵时人们通常会使用numpy（或类似的库），但利用zip也可以实现矩阵转置： >>> x = [(1, 2, 4), ('u', 'v', 'w')] >>> y = zip(*
动态图特性使得Tensorflow可以使用python的if语句和循环语句来控制模型的结构，而不用通过tf.cond这种难用的函数来控制模型的解构。...可以看出，leakly relu需要条件语句来控制流程，上面代码在老版本TensorFlow里是不可行的，因为条件语句的判断会发生在定义静态图的阶段，而定义静态图的阶段连输入数据是啥都不知道。...通常构建单一的包含了一系列参数的图, 并且创建多个模型的副本来映射到不同tasks。...而另一种分布式训练器的方法使用多张图，一张图对应一个worker，并且每张图都包含了一系列的参数的集合和一份模型的赋值。...这种方法就需要使用多个tf.Session对象：每个worker过程都会包含一个，不过不同的Session会指向不同的目标worker。
先使用“heads = 35”和“feet = 94”两个赋值语句，保存鸡和兔的总头数和总脚数； 接着使用range()函数进行for循环，让鸡的数目从1开始计数加1循环，循环体中的if条件为“2x +...对于这种两个变量进行值互换的运算，其它编程语言几乎都是通过第三方变量来“暂存”中间数据的方式来完成的，例如最初有“x=3”和“y=4”两个赋值语句，分别将3和4这两个数据给变量x和y；接着需要再通过三个赋值语句完成...4.sample()随机多个“取样” Random中的sample()功能是从序列中随机多个“取样”。...3.借用numpy库中的arange() numpy库中有个与Python的range()函数功能类似的arange()，它是支持浮点数运算的，而且同样是使用“初始值、终值、步长”三个类似的参数进行调用...在使用“import numpy as np”语句以np为别名导入numpy库之后，再使用“my_list = list(np.arange(0,1,0.01))”语句，即可将arange()生成的ndarray
下标从0开始 对于10个元素，写成[0, 10)比[1, 11)更合理，理由如下： 好用的切片 以上两个数学理论给切片使用带来了很多好处： Python里的范围（range）也是忽略最后一个元素，下标从...切片有一个强大功能是给切片赋值，如果把切片放在赋值语句的左边，或把它作为del操作的对象，我们就可以对序列进行嫁接、切除或就地修改操作。...，那么赋值语句的右侧必须是个可迭代对象，即使只有单独一个值，否则会报错： >>> l[2:5] = 100 Traceback (most recent call last): File "<input...示例： >>> import numpy >>> a = numpy.arange(12) >>> a array([ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10...切片赋值是切片另一个强大功能，需要注意的是赋值语句的右侧必须是个可迭代对象。 参考资料： 《流畅的Python》 https://blog.wz52.cn/archives/174.html
调试过程通常是在有问题的行前面添加一个 print 语句，以打出每个张量的形状。这需要编辑代码添加调试语句并重新运行训练过程。或者，我们可以使用交互式调试器手动单击或键入命令来请求所有张量形状。...下面是一个包含张量维度错误的硬编码单（线性）网络层的简单 NumPy 实现。...此外，这个异常也无法区分在 Python 的一行中的多个矩阵乘法。 接下来，让我们看看 TensorSensor 如何使调试语句更加容易的。...如果我们使用 Python with 和tsensor 的 clarify()包装语句，我们将得到一个可视化和增强的错误消息。...为了演示 TensorSensor 在这种情况下是如何分清异常的，我们需要给语句中使用的变量（为 h _ 赋值）一些伪定义，以得到可执行代码: nhidden = 256 Whh_ = torch.eye
） - 引用数据子集的任何赋值或访问方法，例如 data[1:5] 链式索引（Chaining） - 连续使用多个索引操作，例如data[1:5][1:3] 4 链式赋值 链式赋值是链式索引和赋值的组合...，首先，df[df['name']] 返回的是副本，也就是重新生成了一个对象，然后再对满足条件的行，其列score赋值，当然和原数据没有任何关系了。...Pandas 确定返回一个视图还是一个副本的逻辑，源于它对 NumPy 库的使用，这是 Pandas 库的基础。视图实际上是通过 NumPy 进入 Pandas 的词库的。...实际上，视图在 NumPy 中很有用，因为它们能够可预测地返回。由于 NumPy 数组是单一类型的，因此 Pandas 尝试使用最合适的 dtype 来最小化内存处理需求。...Pandas 兼顾多种索引功能，并且保持高效地使用其 NumPy 内核的能力。 最终，Pandas 中的索引被设计为有用且通用的方式，其核心并不完全与底层 NumPy 数组的功能相结合。
添加模块（pyc文件） python：-m指令可声称pyc文件或者py_compile模块的compile（'文件'）或者运行成功生成 virtual environment：虚拟环境，兼容多个...print(X)，repr(X)，str(X) __call__ 函数调用 X(*args, **kwargs) __getattr__ 点号运算 X.undefined __setattr__ 属性赋值语句...__delattr__ 属性删除 del X.any __getattribute__ 属性获取 X.any __getitem__ 索引运算 X[key]，X[i:j] __setitem__ 索引赋值语句...绘制时间、pyplot.show） sklearn、keras 机器学习更高层的封装 5.数组操作 python中三维数组的拆分，可以转换list为numpy.array...使用[:,0,:]或[:,1,:]的方式访问 6.python异步操作使用协程 参考： https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000
赋值表达式 Python 3.8最明显的变化就是赋值表达式，即:=操作符。赋值表达式可以讲一个值赋给一个变量，即使变量不存在也可以。它可以用在表达式中，无需作为单独的语句出现。...Python 3.8给typing添加了一些新元素，因此它能够支持更健壮的检查： final修饰器和Final类型标注表明，被修饰或被标注的对象在任何时候都不应该被重写、继承，也不能被重新赋值。...TypedDict可以用来创建字典，其特定键的值被限制在一个或多个类型上。注意这些限制仅用于编译时确定值的合法性，而不能在运行时进行限制。...Python 3.8引入的第5版pickle协议可以用一种新方法pickle对象，它能支持Python的缓冲区协议，如bytes、memoryviews或Numpy array等。...NumPy、Apache Arrow等外部库在各自的Python绑定中支持新的pickle协议。新的pickle也可以作为Python 3.6和3.7的插件使用，可以从PyPI上安装。
NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。...'> (3,) 1 2 3 # 重新赋值 a[0] = 5 print(a) out: [5 2 3] # 2维数组 b = np.array([[1,2,3],...a = np.arange(6) a[3] = 7 #先访问，再重新赋值 print(a) [0 1 2 7 4 5] 删除 可使用np.delete(ndarray, elements,...自己试一下 print(np.delete(a,[0],axis = 0)) 再有一点需要注意的是，如果你想让原数据保留删除后的结果，需要重新赋值一下才可以。...再一个就是，和delete一样，如果你想要更改原数据，需要重新赋值。
函数的返回值 python函数使用return语句返回 返回值 所有函数都有返回值，如果没有return语句，默认调用 return None return语句并不一定是函数的语句块的最后一条语句...一个函数可以存在多个return语句，但是只有一条可以被执行，如果没有一条return语句被执行到，隐式调用return None 如果有必要，可以显示调用return None，可以简写为...return 如果函数执行了return语句，函数就会返回，当前被执行的return语句之后的其他语句就不会被执行 作用： 结束函数调用和返回值 使用return返回值时，不能同时返回多个值...= x + 1，这里对x进行了重新赋值，而我们常说，赋值即定义，我们这里将 x + 1赋值给了x， 而这里的x + 1中的x从何而来，我们没有去定义，所以会出错，下面修改下： 也就是说： 我们在函数内单纯的引用这个变量时...，是不会出错的，只会记录一次引用次数，但是如果我们在函数内部重新赋值该变量，便需要重新定义了。
本篇文章主要是记录总结毕业论文中使用Pandas模块的常用操作，感兴趣的可以作为参考。...---- 一、多个Excel合并成1个Excel 图1 6年气象站点文件 图2 气象站点内容概要 如图，需要将6年的气象站点数据重新整理到一个Excel中。...假定大于600或小于10为异常值，需要删除，代码如下： import numpy as np df = pd.read_csv(file_ls[0], usecols = use_cols) print...再利用df.loc对满足条件的列赋值。 方法二利用.fillna对某一列的NaN赋值为-1，得到的为Series对象。再利用列赋值语句将原来的列覆盖。...结果如下： 以上就是在以前常使用的操作，总结下来就是数据的读取、筛选、合并、输出等环节。感谢阅读！
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