在C语言中，函数名代表函数的地址，因此可以创建一个数组来存储这些地址（即函数指针），然后通过索引访问并调用相应的函数。 ...函数指针数组通常用于实现转移表或分派表，这有助于根据输入或其他条件动态选择要执行的函数。例如，在一个计算器程序中，可以根据用户输入的操作符（如加、减、乘、除）来调用相应的数学运算函数。...它通过将每个分支的逻辑封装成单独的函数，并将这些函数的地址存储在一个数组中，从而避免了复杂的if-else或switch-case语句。...根据输入选择函数：程序运行时，根据用户的输入或其他条件，从数组中选择一个函数指针，并通过该指针调用相应的函数。 ...例如，在一个简单的计算器程序中，转移表可以用来根据用户输入的操作符（如加、减、乘、除）来调用相应的数学运算函数。
[tb9ee6x295.png] 方法应该返回其他的PageObject或者返回用于断言的数据 我们既然以页面为对象进行业务操作，那么一个方法结束后必然要有返回值： 要么返回一个页面，这个页面可以是当前页...建模为不同的方法：对于登录页来说，就可以根据登录信息正确与否建模出正确登录、账号错误登录、密码错误登录等方法了 不要在方法内加断言 对一个测试用例的执行结果进行判断一定是在测试用例里的，方法只是提供给我们业务上需要的操作...1.3 PO的做法和优点 1.3.1 PO的做法总结 以页面为单位独立建模 隐藏实现细节 本质是面向接口编程 1.3.2 基于POM的用例组织结构 page ：完成对页面的封装 driver ：完成对...不如动手，下面以QQ邮箱登录为例，演示PO模式在UI自动化中的应用 2.1 登录场景预设 登录页面提供login功能——LoginPage类+login方法 登录页面内有多少元素并不关心，隐藏内部细节...登录用例可以利用参数化来以数据驱动的方式完成，使用例代码更简洁易懂 PO代码和testcase代码可以分开，test下只放case代码 等等~后续需要大家一起继续完善。
在 UI 自动化测试过程中，面对复杂的业务场景，经常会遇到这样的挑战： 简单的录制/回放速度快，但无法适应复杂场景； 编写自动化测试脚本比较灵活，但工作量大且可维护性差； 以往的封装技术（PageObject...）可以适应各种 UI 场景，但结构松散，无法在多项目中迁移； 因此，测试团队通常还需要一种定制测试框架，用以弥补现有框架的缺点。...由于测试框架基于 PageObject 设计模式，主要方向为 PO 改进，数据驱动，异常处理等，比如： 测试数据的数据驱动：将数据存储到外部 yaml 文件中，利用 yaml 工具进行数据读取； 数据步骤的数据驱动...实战 | UI 调度自动化测试平台（基于 Python） Page Object 模式很火，UI 自动化测试到底要不要用？怎么用？...PageObject（PO）设计模式在 UI 自动化中的实践总结（以 QQ 邮箱登陆为例）
(4) 通过在移动或临床可用的设备中嵌入计算软件，它可以在护理点运行，成为抗感染药物递送方法临床决策的实用工具。...在某种距离度量下，对一个测试样本的预测会考虑到其最近的k个训练样本点的类型。例如，其最近的k个训练样本中，A类占多数，B类占少数，则待预测的样本点的类型就有很大概率被预测为A类。...目前人工智能在传染病药物开发中的应用主要集中在药物发现和对微生物的重新定位，这些微生物目前的治疗选择很少或没有，这在很大程度上是由于耐药性在世界各地的流行。...3.3 药物剂量优化 基于抗生素或患者的特征，研究者已经开发了多种机器学习策略来预测抗生素剂量阈值，以达到期望疗效。...不同AI模型在抗菌药物递送任务上的表现对比 特征提取方法因输入数据类型而异。对基因组而言，将病原体的基因组数据组装并分裂为k-mers，作为机器学习模型训练的输入特征。
机器学习在自动驾驶中有举足轻重的地位，从环境感知到策略控制，都有它的身影。在本文中，SIGAI将以百度阿波罗平台为例，介绍机器学习在自动驾驶系统中的应用，揭开自动驾驶算法的神秘面纱。...关注过AlphaGo的同学都知道，在一次对战中，它下出了一个完全无法理解的棋，对于自动驾驶来说，这可能是一个灾难。...在列出了自动驾驶中所需要用机器学习解决的问题之后，接下来我们将以百度阿波罗平台为例，看看这些问题是怎么解决的。...，我们纯粹是站在技术和产品角度，以第三方的视角来分析他们的技术。...从这里可以看到，他们采用了摄像机，激光雷达，毫米波雷达等多种传感器，用深度学习技术对这些传感器采集的数据进行分析，以确定车辆当前所处环境中的交通参与者，这里的参与者是指人，车等重要目标。
在本期Python数据分析实战学习中，将从常见的数据获取方法入手，对常用的数据获取方式进行详细的介绍： Open( ) 函数读取数据 Pandas 库读取数据 Numpy 库读取数据 ---- 第一招...1、语法 以最常用的读取csv文本文件数据为例，对pandas读取数据进行详细对介绍。 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_csv(r"....Numpy读取数据方法与Pandas类似，其包括loadtxt, load, fromfile Methods Describe Return loadtxt 从txt文本中读取数据 从文件中读取的数组...load 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象 从数据文件中读取的数据、元祖、字典等 fromfile...使用 load 方法读取数据文件 使用numpy的load方法可以读取numpy专用的二进制数据文件，从npy, npz或pickled文件中加载数组或pickled对象, 该文件通常基于numpy的save
, out=None, **kwargs) 下面这段示例代码使用了 Python 的 NumPy 库来实现一个简单的功能：将数组中的元素限制在指定的最小值和最大值之间。...具体来说，它首先创建了一个包含 0 到 9（包括 0 和 9）的整数数组，然后使用 np.clip 函数将这个数组中的每个元素限制在 1 到 8 之间。...如果数组中的元素小于 1，则该元素被设置为 1；如果大于 8，则被设置为 8；如果在 1 到 8 之间，则保持不变。...下面我们一行一行地分析代码： a = np.arange(10) 这行代码使用 np.arange 函数创建了一个从 0 开始，长度为 10 的整数 numpy.ndarray 数组。...对于输入数组中的每个元素，如果它小于最小值，则会被设置为最小值；如果它大于最大值，则会被设置为最大值；否则，它保持不变。
(d, dtype=int) [0, 1)区间的随机数数组： numpy.random.rand(5) 数组操作 简单的四则运算已经重载过了，全部的+，-，*，/运算都是基于全部的数组元素的，以加法为例...： 类似C++，+=、-=、*=、/=操作符在NumPy中同样支持： 开根号求指数也很容易： 需要知道二维数组的最大最小值怎么办？...不，NumPy的ndarray类已经做好函数了： 数组元素访问 数组和矩阵元素的访问可通过下标进行，以下均以二维数组（或矩阵）为例： 可以通过下标访问来修改数组元素的值： 现在问题来了，明明改的是a[...这个陷阱在Python编程中很容易碰上，其原因在于Python不是真正将a复制一份给b，而是将b指到了a对应数据的内存地址上。...缺失值在分析中也是信息的一种，NumPy提供nan作为缺失值的记录，通过isnan判定。
Python的Pandas库为我们提供了强大的数据选择工具。通过DataFrame的结构化数据存储方式，我们可以轻松地按照行或列进行数据的选择。...在NumPy中数组的索引可以分为两大类： 一是一维数组的索引； 二是二维数组的索引。 一维数组的索引和列表的索引几乎是相同的，二维数组的索引则有很大不同。...关于NumPy数组的索引和切片操作的总结,如下表: 【例】利用Python的Numpy创建一维数组,并通过索引提取单个或多个元素。...关键技术：可以使用乘法运算符*，程序如下所示： 【例】请使用Python对给定数组的元素进行以e为底的对数函数(log)的操作。...关键技术: np.log()函数实现的是In运算，程序代码如下所示: 【例】请使用Python对给定数组的元素进行以10为底的对数函数(log10)的操作。
Pandas是一种流行的用于数据操作的Python库，它提供了一种称为“向量化”的强大技术可以有效地将操作应用于整个列或数据系列，从而消除了显式循环的需要。...在Pandas中可以对整个列或Series执行操作，而无需编写显式循环。这种高效的方法利用了底层优化的库，使您的代码更快、更简洁。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...传统的基于循环的处理 在许多编程场景中，可能需要对数据元素集合执行相同的操作，例如逐个添加两个数组或对数组的每个元素应用数学函数。一般都会使用循环一次迭代一个元素并执行操作。...总结 Pandas和NumPy等库中的向量化是一种强大的技术，可以提高Python中数据操作任务的效率。可以以高度优化的方式对整个列或数据集合执行操作，从而生成更快、更简洁的代码。
Dask 与 Python 库（如 NumPy 数组、Pandas DataFrame 和 scikit-learn）集成，无需学习新的库或语言，即可跨多个核心、处理器和计算机实现并行执行。...Dask 由两部分组成： 用于并行列表、数组和 DataFrame 的 API 集合，可原生扩展 Numpy 、NumPy 、Pandas 和 scikit-learn ，以在大于内存环境或分布式环境中运行...这些库是在大数据用例变得如此普遍之前开发的，没有强大的并行解决方案。Python 是单核计算的首选，但用户不得不为多核心或多计算机并行寻找其他解决方案。这会中断用户体验，还会让用户感到非常沮丧。...Dask 已被 Python 开发者社区迅速采用，并且随着 Numpy 和 Pandas 的普及而增长，这为 Python 提供了重要的扩展，可以解决特殊分析和数学计算问题。...Dask 拥有低代码结构、低用度执行模型，并且可轻松集成到 Python、Pandas 和 Numpy 工作流程中，因此 Dask 正迅速成为每个 Python 开发者的必备工具。
此图只是为了封面而已，并非python女友 接下来要给大家介绍的系列中包含了Python在量化金融中运用最广泛的几个Library: numpy scipy pandas matplotlib ###...先上例子： 这里我们生成了一个一维数组a，从0开始，步长为1，长度为20。Python中的计数是从0开始的，R和Matlab的使用者需要小心。...区间的随机数数组： 四、数组操作 简单的四则运算已经重载过了，全部的'+'，'-'，'*'，'/'运算都是基于全部的数组元素的，以加法为例： 这里可以发现，a中虽然仅有一个与元素是浮点数，其余均为整数...，在处理中Python会自动将整数转换为浮点数（因为数组是同质的），并且，两个二维数组相加要求各维度大小相同。...好办，"linspace"就可以做到： 回到我们的问题，矩阵a和b做矩阵乘法： 五、数组元素访问 数组和矩阵元素的访问可通过下标进行，以下均以二维数组（或矩阵）为例： 可以通过下标访问来修改数组元素的值
为了巩固我对这些理念的理解和便于你们在 StackOverFlow 进行搜索，这里我整理出了我在使用 Python，Numpy，Pandas 中的一些知识点。...Lambda 函数在 Python 中通常被用来构建应用次数比较少的的匿名函数。也就是让你构建一个了不带名字的函数。...除了开始值 start 和结束值 stop，还可以根据需要定义步长 step 或数据类型。这里需要注意，结束值是一个「截止」值，所以不会包含在生成的数组中。...因此，给定一个开始值 start 和结束值 stop，以及个数值 num，linspace 函数将在 NumPy 数组中均分这个范围。这在数据可视化和绘图时轴的声明很有用。...如果你不熟悉 Series，其实它在很多方面都与 NumPy 数组非常相似。 Apply 函数会对你指定的列或行中每个元素作用一个函数。
我的公众号：开源优测 大数据测试学习笔记之Python工具集 简介 在本次笔记中主要汇总Python关于大数据处理的一些基础性工具，个人掌握这些工具是从事大数据处理和大数据测必备技能 主要工具有以下...pandas Python Data Analysis Library 或 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。...主要数据结构有： Series：一维数组，与Numpy中的一维array类似。...Time- Series：以时间为索引的Series。 DataFrame：二维的表格型数据结构。很多功能与R中的data.frame类似。可以将DataFrame理解为Series的容器。...以下的内容主要以DataFrame为主。 Panel ：三维的数组，可以理解为DataFrame的容器。
简而言之，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，这也得益于Numpy数组。 我们先导入测试数据： 第一次向量化测试： 以这个函数为例。...看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。这对于在Dataframe中创建新列非常有用。...如果我们在Series添加了.values ，它的作用是返回一个NumPy数组，里面是我的级数中的数据。...现在的numpy.where()，只查看数组中的原始数据，而不必负责Pandas Series带来的内容，如index或其他属性。这个小的变化通常会在时间上产生巨大的差异。 各位！...例子如下： vectorize()将常规的Python函数转换成Numpy ufunc（通用函数），这样它就可以接收Numpy数组并生成Numpy数组。
p=12693 ---- 介绍 在本教程中，我们将讨论一种非常强大的优化（或自动化）算法，即网格搜索算法。它最常用于机器学习模型中的超参数调整。...我们将学习如何使用Python来实现它，以及如何将其应用到实际应用程序中，以了解它如何帮助我们为模型选择最佳参数并提高其准确性。...安装 要完成本教程，您需要在系统中安装以下库/框架： Python 3 NumPy Pandas Keras Scikit-Learn 它们的安装都非常简单-您可以单击它们各自的网站，以获取各自的详细安装说明...在没有网格搜索的情况下训练模型 在下面的代码中，我们将随机决定或根据直觉决定的参数值创建模型，并查看模型的性能： model = create_model(learn_rate, dropout_rate...此外，我们学习了如何使用Python语言在几行代码中实现它。为了了解其有效性，我们还训练了带有和不带有Grid Search的机器学习模型，使用Grid Search的准确性提高了19％。
选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译 参与：思源 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。...一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...在本文中，作者从基本数据集读写、数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法。...Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。...（10）检查空值 NaN pd.isnull(object) 检查缺失值，即数值数组中的 NaN 和目标数组中的 None/NaN。
选自 Medium 作者：George Seif 机器之心编译 参与：思源 本文转自机器之心，转载需授权 Pandas 是一个 Python 软件库，它提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法...一般而言，Pandas 是使 Python 成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。...在本文中，作者从基本数据集读写、数据处理和 DataFrame 操作三个角度展示了 23 个 Pandas 核心方法。...Pandas 是基于 NumPy 构建的库，在数据处理方面可以把它理解为 NumPy 加强版，同时 Pandas 也是一项开源项目。...（10）检查空值 NaN pd.isnull(object) 检查缺失值，即数值数组中的 NaN 和目标数组中的 None/NaN。
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