根据D3单元格的值,到“图书定价!$A$3:图书定价!$B$19”范围内进行匹配,根据精确匹配到的行,最终显示第二列的值。
当今众多的基于Python的AI框架(如MindSpore、PyTorch等)给了开发者非常便利的编程的条件,我们可以用Python的简单的语法写代码,然后由框架在后端自动编译成可以在GPU上高效计算的程序。而对于一些定制化比较高的算法,MindSpore也支持了相关的接口,允许开发者自己开发相应的CUDA算子(需要统一接口),然后编译成.so动态链接库,再用MindSpore内置的函数加载为本地算子。本文针对这种方案写一个简单的示例。
学习了Python相关数据类型,函数的知识后,利用字符串的分割实现了输入任意多个数据,并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串,以空格为分隔符,将分割的数据存入列表(lst1)中,将lst1中的数据转存入另一个空列表(lst)中,转存时将字符串转化为整型,从而利用函数求出lst中数的和、平均值,是Python基础(5)中结尾程序的升级版。
本文教程操作环境:windows7系统、Python 3.9.1,DELL G3电脑。
本篇文章我们来介绍下Python函数式编程的知识。最主要的一点,Python中的函数是对象,可以复制给变量!好了,我们来介绍几个Python函数式编程中的要点,包括高阶函数、匿名函数、装饰器、偏函数等等。精彩内容,不容错过!
“ 函数式编程(Functional Programming)或者函数程序设计,是一种编程范型。”
NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块,我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是,首先,它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二,速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字,这是一个0和1之间完全平坦的分布,因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样,先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现,我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组,我只需插入该数组的大小,在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中,我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数,第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中,我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需
同If语句一样,循环语句也是编程语言的一个必备基本单元。一般而言,Python有两种方式可以实现循环语句,一种是for另一种便是while,我们先从稍微简单一点的for开始学习。在开始使用for之前,我们需要介绍一个配套的概念,列表,这也是我们在前面的课程中不断提到的一个重要概念。列表简单理解起来就是一堆变量的集合,我们用中括号[ ]将列表中元素放进去,列表里的元素用逗号隔开。我们将会在下一课中详细介绍列表。
装饰器的概念有点类似于数学中的泛函,是函数的函数。其输入参数为一个方法,输出为另一个方法。
花下猫语:最近,读者微信群里又频繁聊到了 Python 的性能问题,这真是老生常谈了。我想起自己曾收藏过几篇关于如何提升性能的文章,似乎挺有帮助的,便去联系了下作者,现在已经取得转载授权啦。今天分享其中一篇,后续还会有其它相关分享,希望对读者们也有所帮助。
成功!说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。
第一第二课已经讲了notebook的基础使用,python的基础语法及常用的数据结构及其运算,包括:
众所周知,Python的for循环本质上要比C慢很多。 而且深度学习和机器学习算法严重依赖通过for循环执行的矩阵运算。
函数是 Python 内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。
当我们知道半径r的值时,就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积:
在开始深入探讨多重分派这个主题之前,我们先问自己一个简单的问题:分派到底是什么意思?用最简单的术语来解释,分派的意思就是发送!
2. 从函数开始 2.1. 定义一个函数 如下定义了一个求和函数: def add(x, y): return x + y 关于参数和返回值的语法细节可以参考其他文档,这里就略过了。 使用lambda可以定义简单的单行匿名函数。lambda的语法是: lambda args: expression 参数(args)的语法与普通函数一样,同时表达式(expression)的值就是匿名函数调用的返回值;而lambda表达式返回这个匿名函数。如果我们给匿名函数取个名字,就像这样: lambda_add = la
现在,要成为一个合格的数据分析师,你说你不会Python,大概率会被江湖人士耻笑。
上次说了 Python 中一个比较有意思的内置函数 map,今天再来介绍另一个类似的函数:reduce map 可以看作是把一个序列根据某种规则,映射到另一个序列。reduce 做的事情就是把一个序列根据某种规则,归纳为一个输出。 上栗子。以前我们给过一个习题,求1累加到100的和。寻常的做法大概是这样: sum = 0 for i in xrange(1, 101): sum += i print sum 如果用 reduce 函数,就可以写成: lst = xrange(1, 101) def add
divmod(x,y) 函数中传入两个数字,返回的是x/y的一个结果的元组(商,余数)
从程序中我们可以看到其实一个函数是可以有多个返回值的,只要有足够的变量去存储即可
NumPy提供了大量的数值编程工具,可以方便地处理向量、矩阵等运算,极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面,Python是免费,相比于花费高额的费用使用Matlab,NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下while循环和for循环语句的使用方法。
本文介绍如何使用Python pandas库实现Excel中的SUMIF函数和COUNTIF函数功能。
Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容,同时官宣在2020年python2.0停止更新。
在Python中,如果同一秒内调用接口会出现重复操作的情况,这可能会导致系统性能的下降和出现不必要的错误。为避免这种情况的发生,我们需要采取一些措施来优化系统性能并避免重复操作。
来看两个问题: 1. 假设有一个数列,如何把其中每一个元素都翻倍? 2. 假设有两个数列,如何求和? 第一个问题,普通程序员大概会这么写: lst_1 = [1,2,3,4,5,6] lst_2 = [] for item in lst_1: lst_2.append(item * 2) print lst_2 Python 程序员大概会这么写: lst_1 = [1,2,3,4,5,6] lst_2 = [i * 2 for i in lst_1] print lst_2 这是我在《【Python 第
一看这个标题就会想,这有什么大惊小怪的,可能好多人觉得这是个脑残话题,但我确实误解了两三年……
编程是为了让手工操作自动化,但是学会了编程的小伙伴很快就会发现,经常重复编写很类似的代码,这其实是另一种形式的手工操作。
Python 的高级语言特性一直是我们学习 Python 的一个难点,大部分人并没有做到熟练的掌握,甚至去学习它都感觉很困难,「生成器」作为其中甚是有用的特性之一,更是如此。
Python提供了可变参数*args和关键字参数**kwargs,有了这两个参数,装饰器就可以用于任意目标函数了。
在金融行业工作的人每天都在处理现金流预测,但大多是用Excel。事实上,Excel确实易于使用且透明。可以在几分钟内构建一个现金流预测模型——编写几个公式,然后向下拖动复制。在本文中,我们将学习如何用Python构建一个简单的现金流预测模型,最终形成一个更复杂的模型。在这个模型中,我们用Python构建了一个抵押计算器。
#6.传递任意个数的参数; #在定义函数时,若参数名前面使用“”,则表示可接受任意个数的参数,这些参数保存在一个元祖中。 #定义函数,代表b是一个元祖,可以接受多个参数 def add(a,*b): s=a #用循环迭代元祖b中的对象。 for x in b: #累加 s+=x #返回累加的结果。 return s #调用函数输入两个参数求和,输出结果。 res=add(1,2) print("两个参数求和结果:",res)
【导读】einsum 全称 Einstein summation convention(爱因斯坦求和约定),又称为爱因斯坦标记法,是爱因斯坦 1916 年提出的一种标记约定,本文主要介绍了einsum 的应用。
列表是Python中非常重要的一种数据结构,使用频率非常高,本文主要介绍对于学习python的新手来说,需要掌握的一些基础知识。 1. 创建列表 列表用中括号来表示,元素之间用逗号隔开,这种类型的数据
返回函数 函数作为返回值 高阶函数除了可以接受函数作为参数外,还可以把函数作为结果值返回。 实现一个可变参数的求和。 def lazy_sum(*args): def sum(): ax = 0 for n in args: ax = ax + n return ax return sum 当我们调用lazy_sum()时,返回的并不是求和结果,而是求和函数: >>> f = lazy_sum(1, 3, 5, 7,
R², RMSE, MAE 如果你像我一样,你可能会在你的回归问题中使用R平方(R平方)、均方根误差(RMSE)和均方根误差(MAE)评估指标,而不用考虑太多。? 尽管它们都是通用的度量标准,但在什
range函数基本上可以创建一切有规律的列表,现给出创建1-10的平方数列表的方法。 Eg:
不想再像以前那样,什么都从头开始学习语法、总结语法,这样反而会过分纠结于语法,耽误了开发,毕竟语言的主要属性是工具,次要的属性是语言本身。
虽然Python的标准库中自带了很多“方法”或函数,并且第三方模块也提供了更多的现成"方法"与函数,但有时还是不能满足需求,这时就需要自定义函数了。另外,为了避免重复编写代码并使代码简洁易读,可以将常用的代码块封装为函数,在需要时调用函数即可。
程序分析:创建一个新的矩阵,使用 for 迭代并取出 X 和 Y 矩阵中对应位置的值,相加后放到新矩阵的对应位置中。
map,reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数
引用自:http://www.cnblogs.com/duyaya/p/8562898.html
在数学中,我们需要用到很多求和的办法,比如说求1至100的和,还有100以内的所有偶数和和所有奇数和,如果我们慢慢地计算是不是很浪费时间,还容易出错。其实通过Python就可以很好的实现,不仅速度快正确率还高。
map,reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数 lambda函数 python的map()函数 map()函数接收两个参数,一个是函数,一个是序列,map将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并把结果作为新的list返回。 举例说明,比如我们有一个函数f(x)=x%2,要把这个函数作用在
本文给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
# 参考网站:http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/
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