python之禅中有这样一句：simple is better than complex。翻译成中文我想就是“大道至简、大巧不工”。
(4)[开始索引:结束索引:间隔值] 从开始索引截取到结束索引之前按照指定的间隔截取字符
insert(index, object) 在指定位置index前插入元素object
翻译 | 王柯凝 责编 | suisui 【导读】Numpy是一个开源的Python科学计算库，专用于存储和处理大型矩阵，相比Python自身的嵌套列表结构要高效很多，是数据分析、统计机器学习的必备工具。Numpy还是深度学习工具Keras、sk-learn的基础组件之一。 此处的70个numpy练习，可以作为你学习numpy基础之后的应用参考。练习难度分为4层：从1到4依次增大。 快来试试你的矩阵运算掌握到了什么程度： 1.导入模块numpy并以np作为别名，查看其版本 难度：1 问题：导入模块num
个人博客：https://suveng.github.io/blog/ 2d 地理空间索引 概述 2D地理空间索引可以将文档与二维空间中的位置（例如地图上的点）相关联。MongoDB将位置字段中的二维坐标解释为点，并且可以将这些点编入特殊索引类型以支持基于位置的查询。地理空间索引提供特殊的地理空间查询操作。例如，您可以基于与其他位置的邻近度或基于指定区域中的包含查询文档。
在本博客中，我们探讨了为漏洞赏金猎人提供支持的顶级侦察工具。从Shodan的IoT设备洞察到Waymore的Web应用程序漏洞识别，该工具库中的每个工具在保护数字环境方面都发挥着至关重要的作用。加入我们的网络侦察之旅，这些工具是揭开安全系统秘密的关键。
NumPy（Numerical Python）是一个开源的 Python 库，几乎在每个科学和工程领域中都被使用。它是 Python 中处理数值数据的通用标准，在科学 Python 和 PyData 生态系统的核心地位不可撼动。NumPy 的用户包括从初学者程序员到经验丰富的从事最前沿的科学和工业研究与开发的研究人员。NumPy API 在 Pandas、SciPy、Matplotlib、scikit-learn、scikit-image 和大多数其他数据科学和科学 Python 软件包中得到广泛应用。
数据结构与算法是计算机科学的基础，是软件开发中必不可少的知识。对于应用开发人员来说，掌握数据结构与算法的基本概念和原理，以及常见数据结构和算法的应用场景，是十分必要的。
Python的基本数据类型有整数，浮点数，布尔，字符串，它们是最基本的数据。在实际编程中，我们要经常组织由很多基本数据组成的集合，这些集合的不同组织方式就是：数据结构，今天讲的是数据结构中的Python list(列表)。数据结构就是一些数据组合得到的“复合”数据类型。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/56
在 Python 中，列表（List）是一种有序、可变的数据类型，用于存储一组元素。列表可以包含不同类型的元素，包括数字、字符串、甚至其他列表。列表是 Python 中最灵活且常用的数据结构之一，它融合了众多重要的编程概念。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王珂凝 审校 | reason_W 【AI科技大本营导读】Python的强大和灵活相信已经毋庸置疑了。那么数据科学中，我们又需要掌握哪些基础知识点才能满足使用需求
基于键key[8]进行排序，例如基于字符串长度lambda表达式[9]在比如传递自定义单个表达式、基于第二个字母进行排序中很有用
向量相似性搜索在处理大规模数据集时，往往面临着内存消耗的挑战。例如，即使是一个包含100万个密集向量的小数据集，其索引也可能需要数GB的内存。随着数据集规模的增长，尤其是高维数据，内存使用量会迅速增加，这可能导致内存管理问题。
这些文档阐明了 NumPy 中的概念、设计决策和技术限制。这是了解 NumPy 基本思想和哲学的好地方。
Python 中的变量不需要声明。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。
这一周，我将介绍一种称为“列表”的新数据类型和一种称为“循环”的新概念。列表将让我们有能力存储大规模的数据，而循环将可以让我们有能力反复执行特定部分的代码。
1、Python的数组分三种类型： (1) list 普通的链表，初始化后可以通过特定方法动态增加元素。 定义方式：arr = [元素]
了解这些结构基础是Python数据分析的关键，可以帮助分析人员更有效地处理、分析和呈现数据。
分而治之算法是将大问题分解为更小的子问题，然后将这些子问题分解为更小的问题，直到变得微不足道。这种方法使递归成为一种理想的技术：递归情况将问题分解为自相似的子问题，基本情况发生在子问题被减少到微不足道的大小时。这种方法的一个好处是这些问题可以并行处理，允许多个中央处理单元（CPU）核心或计算机处理它们。
Python包含6中内建的序列，即列表、元组、字符串、Unicode字符串、buffer对象和 xrange 对象。最常见的是列表和元组。
Python数据类型主要分为Numbers（数字）、String（字符串）、List（列表）、Tuple（元祖）、Set（集合）、Dictionary（字典）
在深入探讨 Python 之前，简要地谈谈笔记本。Jupyter 笔记本允许在网络浏览器中本地编写并执行 Python 代码。Jupyter 笔记本使得可以轻松地调试代码并分段执行，因此它们在科学计算中得到了广泛的应用。另一方面，Colab 是 Google 的 Jupyter 笔记本版本，特别适合机器学习和数据分析，完全在云端运行。Colab 可以说是 Jupyter 笔记本的加强版：它免费，无需任何设置，预装了许多包，易于与世界共享，并且可以免费访问硬件加速器，如 GPU 和 TPU（有一些限制）。 在 Jupyter 笔记本中运行教程。如果希望使用 Jupyter 在本地运行笔记本，请确保虚拟环境已正确安装（按照设置说明操作），激活它，然后运行 pip install notebook 来安装 Jupyter 笔记本。接下来，打开笔记本并将其下载到选择的目录中，方法是右键单击页面并选择“Save Page As”。然后，切换到该目录并运行 jupyter notebook。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
整数分为整型和长整型（在Python3中已经不再区分为整型与长整型，统一称为整型）
通过对网络资料的收集整理，本文列出了100道python的面试题以及答案，你可以根据需求阅读测试。
>>> 交互式终端中默认的 Python 提示符。往往会显示于能以交互方式在解释器里执行的样例代码之前。 ... 交互式终端中输入特殊代码行时默认的 Python 提示符，包括：缩进的代码块，成对的分隔符之内（圆括号、方括号、花括号或三重引号），或是指定一个装饰器之后。 2to3 一个将 Python 2.x 代码转换为 Python 3.x 代码的工具，能够处理大部分通过解析源码并遍历解析树可检测到的不兼容问题。2to3 包含在标准库中，模块名为 lib2to3；并提供一个独立入口点
numpy作为高性能科学计算和数据分析的基础包，它是众多数据分析、机器学习等工具的基础架构，掌握numpy的功能及其用法将有助于后续其他数据分析工具的学习。
可以看出，单纯的使用单/双引号，字符串是等价的，但是当单/双引号作为字符串的一部分，就有区别了，不再是等价的。
Python基础 到底什么是Python？你可以在回答中与其他技术进行对比。 Python是一种解释型语言。与C语言和Java这种编译型语言不同，Python代码在运行之前不需要编译。 Python是动态型语言，即在声明变量时，不需要说明变量的类型的。 Python是面向对象的编程语言（OOP），Python中一切皆对象，函数是第一类对象，指的是函数可以被指定给变量，函数既能返回函数类型，也可以接受函数作为输入。 Python简单易学，设计宗旨可以参考Python之禅，让程序员不用处理底层的细节。 Pyt
众所周知，在mysql8以前，默认的存储引擎是：myslam。但mysql8之后，默认的存储引擎已经变成了：innodb，它是我们建表的首选存储引擎。
在计算机程序的开发过程中，随着程序代码越写越多，在一个文件里代码就会越来越长，越来越不容易维护。为了编写可维护的代码，我们把很多函数分组，分别放到不同的文件里，这样，每个文件包含的代码就相对较少，很多编程语言都采用这种组织代码的方式。
除了上述的模块之外，还有一个重要的概念是模型容器 (Containers)，常用的容器有 3 个，这些容器都是继承自nn.Module。
序列预测是近年来深度学习的热点应用之一。从推荐系统、自然语言处理还是时间序列分析，它的潜力似乎是无穷无尽的。这使得业界涌现出前所未有的解决方案，并推动着不断创新。
之前所写这篇文章是因为最近在帮助团队招聘、面试的过程中，看到很多人的简历上都提及自己擅长功能测试，擅长Python以及各类的自动化测试框架、测试工具，而当我提问用过哪些方法进行测试用例设计时，大多数同学的回答都是等价类划分、边界值，其他的甚至都没听说过；当我问到Python有哪些常见的数据类型以及它们有哪些常用方法、哪些是可变类型等这些基础的问题时，很多人都答不上来。
记号 说明 举例
可对列表执行所有的标准序列操作，如索引、切片、拼接和相乘，但列表的有趣之处在于它不同于元组 是可以修改的。
Python中的列表(list)类似于C#中的可变数组（ArrayList），用于顺序存储结构。
本附录显示了如何在 OpenCV 应用中设置 Pygame 库以及如何使用 Pygame 进行窗口管理。 此外，附录还概述了 Pygame 的其他功能以及一些学习 Pygame 的资源。
列表和字段，这两种类型几乎是Python所有脚本的主要工作组件。他们都可以在原处进行修改，可以按需求增加或缩短，而且包含任何种类的对象或者被嵌套。 一、列表 列表的主要属性： *任意对象的有序集合 从功能上看，列表就是收集其他对象的地方，可以把它看作组。列表所包含每一项都保持了从左到右的位置顺序（它们是序列） *通过偏移读取 和字符串一样，可以通过列表对象的偏移对其进行索引，从而读取对象的某一部分内容。可以自行分片和合并之类的任务。 *可变长度，异构以及任意嵌套 列表可以实地增长或者缩短，并且可以包含任何类型的对象。支持任意的嵌套，可以创建列表的子列表的子列表。 *属于可变序列的分类 列表可以在原处修改。序列操作在列表与字符串中的工作方式相同。唯一的区别是：当合并和分片这样的操作当应用于列表时， 返回新的列表而不是新的字符串。然而列表是可变的，因为它们支持字符串不支持的其他操作，例如删除和索引赋值操作。 它们都是在原处修改列表。 *对象引用数组 列表包含了0或多个其他对象的引用。包含任何对象，对象可以是字典，也就是说可以嵌套字典。在Python解释器内部，列表就是C数组而不是链接结构。常见的具有代表性的列表操作。更多可以查阅Python的标准库或help(list)或dir(list)查看list方法的完整列表清单。 操作 解释 L1=[] 一个空的列表 L2=[0,1,2,3] 四项：索引0到3 L3=['abc',['def','ghi']] 嵌套的子列表 L2[i] 索引 L2[i][j] 索引的索引 L2[i:j] 分片 len(L2) 求长度 L1+l2 合并 L2* 重复 for x in L2 迭代 3 in L2 成员 L2.append(4) 方法：增加 增加单个对象 L2.extend([5,6,7]) 方法：增加对多个对象 L2.sort() 方法:排序 L3.index('abc') 方法:通过对象查找对象索引（和索引相反的操作） L2.insert(I,X) 方法：插入(在I位置插入X）。
正则表达式为高级的文本模式匹配、抽取、与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础。通过标准库中的re模块来支持正则表达式。 常见的正则表达式符号和特殊字符 表示法 描述 正则表达式示例 符号 re1|re2 匹配正则表达式re1或者re2 foo|bat . 匹配任何字符（除了\n之外） b.b ^ 匹配字符串的起始部分 ^Dear $ 匹配字符串的终止部分 /bin/*sh$ * 匹配0次或者多次前面出现的正则表达式 [A-Za-z0-9]* + 匹配1次或者多次前
2、掌握字符串的输入和输出，会使用切片的方式访问字符串中的值，掌握常见的字符串的内建函数。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。AbsDiff，计算两个数组之间的绝对差。 dst（I）c = abs（src1（I）c-src2（I）c）。所有数组必须具有相同的数据类型和相同的大小（或ROI大小）。 累加，将整个图像或其所选区域添加到累加器和。 累积产品，将2张图像或其选定区域的产品添加到累加器中。 AccumulateSquare，将输入src或其选定的区域，增加到功率2，添加到累加器sqsum。 累积权重，计算输入src和累加器的加权和，以使acc成为帧序列的运行平均值：acc（x，y）=（1-alpha）* acc（x，y）+ alpha * image（x，y ）如果mask（x，y）！= 0，其中alpha调节更新速度（累加器对于先前帧的多少速度）.. 自适应阈值，将灰度图像转换为二进制图像。每个像素单独计算的阈值。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_MEAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的平均值，由param1减去。对于方法CV_ADAPTIVE_THRESH_GAUSSIAN_C，它是blockSize x blockSize像素邻域的加权和（高斯），由param1减去。 添加，将一个数组添加到另一个数组：dst（I）= src1（I）+ src2（I）if mask（I）！= 0所有数组必须具有相同的类型，除了掩码和大小（或ROI）尺寸）。 AddWeighted，计算的两个数组的加权和如下：dst（I）= src1（I）* alpha + src2（I）* beta + gamma所有的数组必须具有相同的类型和相同的大小（或ROI大小）。 ApplyColorMap，将颜色映射应用于图像。 ApproxPolyDP，近似具有指定精度的多边形曲线。 ArcLength，计算轮廓周长或曲线长度。 ArrowedLine，绘制从第一个点指向第二个点的箭头段。 BilateralFilter，将双边滤镜应用于图像。 BitwiseAnd，并计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）＆src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseNot，反转每个数组元素的每一位：。 BitwiseOr，计算两个数组的每元素逐位分离：dst（I）= src1（I）| src2（I）在浮点数组的情况下，它们的位表示用于操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 BitwiseXor，计算两个数组的每元素的逐位逻辑连接：dst（I）= src1（I）^ src2（I）if mask（I）！= 0在浮点数组的情况下，使用它们的位表示为了操作。所有阵列必须具有相同的类型，除了掩码和大小相同。 模糊，使用归一化的盒式过滤器模糊图像。 BoundingRectangle，返回2d点集的右上角矩形。 BoxFilter，使用框过滤器模糊图像 BoxPoints（RotatedRect），计算输入2d框的顶点。 BoxPoints（RotatedRect，IOutputArray），计算输入2d框的顶点。 CalcBackProject，计算直方图的反投影。 CalcCovar矩阵，计算一组向量的协方差矩阵。 CalcGlobalOrientation，计算所选区域中的一般运动方向，并返回0到360之间的角度。首先，函数构建方向直方图，并将基本方向作为直方图最大值的坐标。之后，该函数计算相对于基本方向的移位，作为所有方向向量的加权和：运动越近，权重越大。得到的角度是基本方向和偏移的圆和。 CalcHist，计算一组数组的直方图 CalcMotionGradient，计算mhi的导数Dx和Dy，然后计算梯度取向为：方向（x，y）= arctan（Dy（x，y）/ Dx（x，y）），其中Dx（x，y）考虑Dy（x，y）“符号（如cvCartToPolar函数）。填写面罩后，指出方向有效（见delta1和delta2说明）.. CalcOpticalFlowFarneback（IInputArray，IInputArray，IInputOutputArray，Double，Int32，Int32，Int32，Int32，Double，OpticalflowFarnebackFlag），使用Gunnar Farneback算法计算密集的光流。 CalcOpticalFlowFarneback（Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Byte>，Image <Gray，Single>，Image <Gray，Single>，Double
数据结构是以某种方式组合起来的数据元素的集合。在Python中基本的数据结构就是序列
列表是python中最基本的数据结构之一，并且列表的数据项不需要具有相同的数据类型，创建一个列表，只需把逗号分隔的不同数据项使用方括号括起来即可。具体的定义式如下：
NumPy，即 Numerical Python，是 Python 中最重要的数值计算基础包之一。许多提供科学功能的计算包使用 NumPy 的数组对象作为数据交换的标准接口之一。我涵盖的关于 NumPy 的许多知识也适用于 pandas。
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