javascript递归函数如何使用 说明 1、所有递归函数都有一个通用模式 。总是由一个调用自身的递归部分和一个不调用自身的基本情形组成。...2、当一个函数调用自己的时候，它就会将一个新的执行上下文推送到执行堆栈里。 这种情况会一直持续进行下去，直到遇到基本情形 ，然后堆栈逐个弹出展开成 各个上下文。...注意 依赖递归会导致运行时堆栈溢出错误。...for (let i = 2; i <= number; i++) { product *= i; } return product; }; 以上就是javascript递归函数的使用
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可以使用 jax.grad() 触发自动区分。 JAX 鼓励函数式编程，因为它是面向函数的。与 NumPy 数组不同，JAX 数组始终是不可变的。...如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的，那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是，如果有可用的GPU，JAX则可以直接使用。 JAX 中随机数的生成方式与 NumPy 不同。...下面我们看看如何使用 XLA 和 jax.jit 手动触发 JIT 编译。 使用 jax.jit 进行即时编译 这里有一些新的基准来测试 jax.jit 的性能。...我们定义了两个实现 SELU（Scaled Exponential Linear Unit）的函数：一个使用 NumPy，一个使用 JAX。...并且支持 Python 的大部分特性，包括循环、if、递归和闭包。
可以使用 jax.grad() 触发自动区分。 JAX 鼓励函数式编程，因为它是面向函数的。与 NumPy 数组不同，JAX 数组始终是不可变的。...如果 NumPy 代码是用函数式编程风格编写的，那么新的 JAX 代码就可以直接使用。但是，如果有可用的GPU，JAX则可以直接使用。 JAX 中随机数的生成方式与 NumPy 不同。...下面我们看看如何使用 XLA 和 jax.jit 手动触发 JIT 编译。 使用 jax.jit 进行即时编译 这里有一些新的基准来测试 jax.jit 的性能。...并且支持 Python 的大部分特性，包括循环、if、递归和闭包。 下面看看一个带有 jit.grad() 的代码示例，我们计算一个自定义的包含 JAX 函数的Python 函数的导数。...有兴趣的可以搜索查看。 编辑：黄继彦
它向量化了你的函数，而不一定是这个函数如何应用于你的数据，这有很大的不同！...我们可以使用它的一种方式，包装我们之前的函数，在我们传递列时不起作用的函数，并向量化它。它比.apply()快得多，但也比.where()慢了17倍。...1、字符串 假设你需要在一系列文本中搜索特定的模式，如果匹配，则创建一个新的series。这是一种.apply方法。...字符串操作很难并行化，所以.str方法是向量化的，这样就不必为它们编写for循环。使用.apply执行基本的Python是更快的选择。...np.where →一个逻辑条件 np.select →2+逻辑条件 如果你正在处理字符串/正则表达式函数，那么最好还是使用Python。
我们将使用几种数组大小对sort() NumPy 函数计时。 经典的快速排序和归并排序算法的平均运行时间为O(N log N)，因此我们将尝试将这个模型拟合到结果。...此秘籍中使用了以下函数： 函数 描述 random_integers() 给定值和数组大小的范围时，此函数创建一个随机整数数组 append() 此函数将值附加到 NumPy 数组 polyfit()...（包括递归调用）上花费的累积时间 另见 IPython 魔术文档 安装line_profiler line_profiler由 NumPy 的开发人员之一创建。...操作步骤 同样，我们需要代码来配置： 编写以下transpose()函数以创建具有随机值的数组并将其转置： def transpose(n): random_values = np.random.random.../buggy.py(4)() 2 3 a = np.arange(7) ----> 4 print(a[8]) 工作原理 在本教程中，您学习了如何使用 IPython 调试 NumPy
（单个Python进程不能执行多线程代码 ） 常用库： NumPy：存储和处理大型矩阵，强大的MatLab系统，算法之间传递数据（由低级语言比如c和Fortran编写的库可直接操作Numpy数组中的数据...还可以显示源代码搜索命名空间 如np.*load*? 列出含load的函数） 4....非常好用的两个方法 便于调试： set_trace()会进入调试器到这停止执行 然后按c继续执行 debug（函数，参数） 在此函数上使用调试器 其他 1、重新加载模块依赖项。...递归的重加载需要使用dreload(somelib),它会尝试加载somelib及其所有依赖项，当然实在不行，直接重启IPython。...然后IPython作为交互式的编写工具非常好用，个人推荐新手直接使用Anaconda，包含了很多的插件。
以下是一个复杂的 C 语言代码示例，展示了如何使用递归函数来计算斐波那契数列： #include // 递归函数计算斐波那契数列 int fibonacci(int n) {...i = 0; i < num; i++) { printf("%d ", fibonacci(i)); } return 0; } 上述代码中，我们定义了一个递归函数...在 main 函数中，用户可以通过输入一个正整数来指定要计算的斐波那契数列的项数。然后，使用循环来打印出斐波那契数列的前 num 项。
作为初学者，第一个月的月目标应该是这样的： 熟悉基本概念（变量，条件，列表，循环，函数） 练习超过 30 个编程问题 利用这些概念完成两个项目 熟悉至少 2 个框架 开始使用集成开发环境（IDE），Github...第六天：面向对象编程（OOP）（6 小时）：对象，类，方法和构造函数，面向对象编程之继承 第七天：算法（6 小时）：搜索（线性和二分查找）、排序（冒泡排序、选择排序）、递归函数（阶乘、斐波那契数列）、时间复杂度...不妨尝试综合你学到的知识完成一个实际的项目： 第一天：熟悉一种 IDE（5 小时）: IDE 是你在编写大型项目时的操作环境，所以你需要精通一个 IDE。...第一天：数据库基础（6 小时）：基本 SQL 查询（创建表、选择、Where 查询、更新）、SQL 函数（Avg、Max、Count）、关系数据库（规范化）、内连接、外连接等 第二天：使用 Python...第七天：单元测试、日志、调试（5 小时）：学习单元测试（PyTest），如何设置和查看日志，以及使用断点调试。 真心话时间（绝密） 如果你非常「疯狂」，并且非常专注，你可以在一个月内完成这些任务。
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作为初学者，第一个月的月目标应该是这样的： 熟悉基本概念（变量，条件，列表，循环，函数） 练习超过 30 个编程问题 利用这些概念完成两个项目 熟悉至少 2 个框架 开始使用集成开发环境（IDE），Github...第六天：面向对象编程（OOP）（6 小时）：对象，类，方法和构造函数，面向对象编程之继承 第七天：算法（6 小时）：搜索（线性和二分查找）、排序（冒泡排序、选择排序）、递归函数（阶乘、斐波那契数列）、时间复杂度...不妨尝试综合你学到的知识完成一个实际的项目： 第一天：熟悉一种 IDE（5 小时）: IDE 是你在编写大型项目时的操作环境，所以你需要精通一个 IDE。...第一天：数据库基础（6 小时）：基本 SQL 查询（创建表、选择、Where 查询、更新）、SQL 函数（Avg、Max、Count）、关系数据库（规范化）、内连接、外连接等 第二天：使用 Python...第七天：单元测试、日志、调试（5 小时）：学习单元测试（PyTest），如何设置和查看日志，以及使用断点调试。
Python为我们提供了两种基本类型的函数：内置和用户定义。 内置函数是Python语言的一部分，比如print（），dir（），len（）和abs（）等。 Q11.我们如何用Python编写函数？...使用命令os.remove（filename）或os.unlink（filename） Q53.解释如何从C访问用Python编写的模块？...在调用一个函数的过程中，直接或间接地调用了函数本身这个就叫递归。...4）NumPy数组更快 你可以使用NumPy，FFT，卷积，快速搜索，基本统计，线性代数，直方图等内置。 Q88.解释装饰器的用法 Python中的装饰器用于修改或注入函数或类中的代码。...Q90.如何使用NumPy / SciPy制作3D绘图/可视化？ 与2D绘图一样，3D图形超出了NumPy和SciPy的范围，但就像2D情况一样，存在与NumPy集成的包。
性能优化：NumPy的核心是用C语言编写的，能够提供快速的数组计算和操作。这对于处理大型数据集，尤其是在机器学习和大数据应用中非常重要。...数组创建 数组形状和大小操作 数组索引和切片 数学运算 线性代数运算 随机数生成 通用函数 聚合函数 广播 文件输入输出 数组排序和搜索 数组拼接和分割 数组的复制和视图 条件逻辑 元素唯一性和集合运算...): np.abs([-1, -2, 3, -4, 5]) 上面代码，阐述了使用NumPy对数组执行各种快速的元素级别操作，包括三角函数、指数函数、对数函数和其他基本数学函数。...数组排序和搜索 numpy.sort(): 对数组进行排序。 numpy.argsort(): 返回排序后的索引。...indices_greater_than_3 = np.where(initial_array > 3) # 输出：(array([2, 4, 5, 7, 8, 10]),) 这些代码示例展示了如何使用
视频 图像形成理 我们首先需要了解如何将世界上的3D点投影到相机的图像坐标系中，这部分内容我们默认小伙伴们已经了解，如果不了解，可以简单搜索一下，会有很多讲解的文章。这里我们只做一个简单的介绍。...我们将3D坐标存储为numpy数组（W），将相机矩阵存储为numpy数组（P），然后执行矩阵乘法P * W捕获3D点。 但是，在编写代码以使用虚拟相机捕获3D表面之前，我们首先需要定义3D表面。...pip3 install vcam 下面是我们可以使用该库编写代码的方式，该代码的工作方式与我们到目前为止编写的代码类似，但只有几行。...在这种情况下，我们如何定义map_x和map_y？ 相当于我们理论解释中的(u,v)的2D投影点（pts2d）是可以传递给remap函数的所需地图。...现在我们知道，通过将Z定义为X和Y的函数，我们可以创建不同类型的失真效果。让我们使用上面的代码创建更多的效果。我们只需要更改将Z定义为X和Y的函数的行即可。这将进一步帮助您创建自己的效果。
单元测试是程序员编写的用于测试其代码的自动测试。 例如，这些测试可以单独测试函数或函数的一部分。 每次测试仅测试一小部分代码。...cumtime 这是此函数和所有子函数（从调用到退出）花费的总时间。 即使对于递归函数，此数字也是准确的。 percall（第二个） 这是cumtime除以原始调用的商。...作为 NumPy 的用户，我们可以使用之前在操作中看到的断言函数。 我们将为一个简单的阶乘函数编写测试。...下一章的主题是科学的 Python 生态系统以及 NumPy 如何融入其中。 七、Python 科学生态系统 SciPy 是在 NumPy 之上构建的。...我们将编写一个 Python 程序，使用 Matplotlib 下载股价数据。 然后，我们将置信函数应用于收盘价。
单元测试是测试一小段代码（例如函数）的测试。 秘籍的这种变化是您的练习。 提示 查看第 8 章，“质量保证”，以获取有关如何编写单元测试的指针。 顺便说一下，我们不是从数字 0 开始的。...调用where() NumPy 函数以找到零分数的索引，其中小数部分是0： indices = np.where(fractions == 0) 找到零分数的第一个出现。...此代码的输出如下： 1234169 486847 1471 839 6857 71 工作原理 我们使用ceil()，modf()，where()，ravel()和take() NumPy 函数递归地应用了费马分解...我们将不得不使用实际的循环！ 我们将遍历所有可能的符号，并选择与每个符号相对应的开始状态索引。 使用where() NumPy 函数选择索引。...使用compress() NumPy 函数为我们的收盘价数据生成买卖。
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