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如何编写一个通用的函数?

个人主页: :✨✨✨初阶牛✨✨✨ 推荐专栏1: C语言初阶 推荐专栏2: C语言进阶 个人信条: 知行合一 金句分享: ✨你要狠下心来去努力,努力变成一个很厉害的人.✨ 前言 本文主要讲解如何使用简单的模板...通过使用模板，可以编写一种通用的算法或数据结构，而不需要为每种数据类型都编写一遍相关代码。模板可以用于函数、类、结构体等地方，以实现通用的算法和数据结构。...使用模板可以提高代码的复用性和可读性，减少代码的重复编写。 示例:实现一个交换函数....2个不同类型的参数,一个int,一个double //cout << add(a, d2) << endl; } 一个函数模板参数在同一个函数中,无法被识别为不同的两个实例类型参数,当编译器推导出a是...我们应当是考虑如何在调用时采取不同的调用方式去满足我们的需求,千万不要想着去修改模板函数的返回值,参数使他们固定生成,那模板就不通用了,而且不是什么时候我们都可以去修改模板的.

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Python调用C函数的方法以及如何编写Python的C扩展

标题比较长，其实“如何用Python调用C的函数”以及“如何编写Python的C扩展”在广义上是同一件事，因为都是用C写底层实现，用Python作接口。...，转用以下方法： 按照Python C-API的编程规范，用C编写底层实现函数。...用Python自带的disutils模块来管理编译、打包、生成Python模块。 所以后续的内容将主要围绕以上的方法来展开。...02 正文 编写C代码 假设要实现一个数学计算模块mymath，包含一个整数加法的函数add，那么首先要编写以下代码： #include "D:\Anaconda2\include\Python.h"...// 每行一个方法，含义依次为 // Python方法名，C方法名，参数值，方法文档 {"add", wrap_add, METH_VARARGS, "doc: add(a, b) \nreturn

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干货 | 如何写一个更好的Python函数？

一个重要的原因是，如果每个函数只做一件事，只有这件事发生了变化，才需要改变这个函数。 此外，如果这个函数的单个功能不再需要了，直接把它删了就行了。 还是用例子来说明吧。...如果需要计算新的或不同的统计数据，或者需要改变输出的格式，就需要对这个函数进行调整。 所以，这个函数最好写成两个独立的函数：一个用来执行并返回计算结果，另一个用来获取这些结果并打印出来。...其中的关键内容是： 每个函数都需要有一个文档字符串 使用适当的语法和标点符号；用完整的句子写 首先对函数的作用进行一句话的总结 使用说明性语言而不是描述性语言 在编写函数时，要养成写文档字符串的习惯，并在编写函数代码之前尝试写一下...那么，如果函数太长，应该怎么做？重构。这会改变程序的结构而不改变其行为。 从一个长函数中提取几行代码，并把它们变成自己的函数。这是缩短长函数的最快、也是最常见的方式。...在命令式编程(编写Python代码时所做的那种)中，它们是所有函数中最安全的函数。 它们也很容易被测试和维护，甚至比只是幂等函数更重要的是，测试它们基本上可以和执行它们一样快。

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干货 | 如何写一个更好的Python函数？

一个重要的原因是，如果每个函数只做一件事，只有这件事发生了变化，才需要改变这个函数。 此外，如果这个函数的单个功能不再需要了，直接把它删了就行了。 还是用例子来说明吧。...如果需要计算新的或不同的统计数据，或者需要改变输出的格式，就需要对这个函数进行调整。 所以，这个函数最好写成两个独立的函数：一个用来执行并返回计算结果，另一个用来获取这些结果并打印出来。...其中的关键内容是： 每个函数都需要有一个文档字符串 使用适当的语法和标点符号；用完整的句子写 首先对函数的作用进行一句话的总结 使用说明性语言而不是描述性语言 在编写函数时，要养成写文档字符串的习惯，并在编写函数代码之前尝试写一下...那么，如果函数太长，应该怎么做？重构。这会改变程序的结构而不改变其行为。 从一个长函数中提取几行代码，并把它们变成自己的函数。这是缩短长函数的最快、也是最常见的方式。...在命令式编程(编写Python代码时所做的那种)中，它们是所有函数中最安全的函数。 它们也很容易被测试和维护，甚至比只是幂等函数更重要的是，测试它们基本上可以和执行它们一样快。

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如何使用Python编写一个简单的聊天机器人

聊天机器人的技术主要涉及到自然语言处理（NLP），人工智能（AI）和机器学习（ML）等领域。如何使用Python编写一个简单的聊天机器人？...Python是一种流行的编程语言，它有着简洁的语法、丰富的库和强大的功能，非常适合用于编写聊天机器人。...要使用Python编写一个简单的聊天机器人，我们可以分为以下几个步骤：第一步：定义聊天机器人的目的和范围。我们需要确定我们的聊天机器人要实现什么功能，比如回答常见问题、提供咨询服务、讲故事、讲笑话等。...第三步：编写聊天机器人的代码。我们可以使用Python的一些基本的语法和结构来编写聊天机器人的代码，比如变量、函数、类、循环、条件、输入输出等。...) # 打印聊天机器人的回复 print("Bing说：", response)# 调用chat函数，开始对话chat()总结以上就是我关于如何使用Python编写一个简单的聊天机器人的基本教程

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Pandas 概览

多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。...Pandas 里，轴的概念主要是为了给数据赋予更直观的语义，即用“更恰当”的方式表示数据集的方向。这样做是为了让用户编写数据转换函数时，少费点脑子。...处理 DataFrame 等表格数据时，index（行）或 columns（列）比 axis 0 和 axis 1 更直观。...大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构的值都是可变的，但数据结构的大小并非都是可变的，比如，Series 的长度不可改变，但 DataFrame 里就可以插入列。...这些文件阐明了如何决策，如何处理营利组织与非营利实体进行开源协作开发的关系等内容。

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PQ-M及函数：如何按某列数据筛选出一个表里最大的行？

关于筛选出最大行的问题，通常有两种情况，即： 1、最大行（按年龄）没有重复，比如这样： 2、最大行（按年龄）有重复，比如这样： 对于第1种情况，要筛选出来比较简单...，直接用Table.Max函数即可（得到的是一个记录，也体现了其结果的唯一性），如下图所示： 对于第2种情况，可以考虑用Table.SelectRows函数来进行筛选，即筛选出年龄等于源表...（数据导入Power Query后做了类型更改，产生了”更改的类型“步骤）中最大值（通过List.Max函数取得，主要其引用的是源表中的年龄列）的内容： 当然，第2种情况其实是适用于第1...种情况的。...这也是为什么说——Table.SelectRows这个函数非常常用，其可使用的场景非常的多。

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数据分析篇 | Pandas 概览

多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。...Pandas 里，轴的概念主要是为了给数据赋予更直观的语义，即用“更恰当”的方式表示数据集的方向。这样做是为了让用户编写数据转换函数时，少费点脑子。...处理 DataFrame 等表格数据时，index（行）或 columns（列）比 axis 0 和 axis 1 更直观。...大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构的值都是可变的，但数据结构的大小并非都是可变的，比如，Series 的长度不可改变，但 DataFrame 里就可以插入列。...这些文件阐明了如何决策，如何处理营利组织与非营利实体进行开源协作开发的关系等内容。 Wes McKinney 是仁慈的终身独裁者。

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在 Python 中，通过列表字典创建 DataFrame 时，若字典的 key 的顺序不一样以及部分字典缺失某些键，pandas 将如何处理？

pandas 是一个快速、强大、灵活且易于使用的开源数据分析和处理工具，它是建立在 Python 编程语言之上的。...pandas 官方文档地址：https://pandas.pydata.org/ 在 Python 中，使用 pandas 库通过列表字典（即列表里的每个元素是一个字典）创建 DataFrame 时，如果每个字典的...当通过列表字典来创建 DataFrame 时，每个字典通常代表一行数据，字典的键（key）对应列名，而值（value）对应该行该列下的数据。如果每个字典中键的顺序不同，pandas 将如何处理呢？...列顺序：在创建 DataFrame 时，pandas 会检查所有字典中出现的键，并根据这些键首次出现的顺序来确定列的顺序。...这意味着如果第一个字典的键顺序是 ['A', 'B', 'C'] 而第二个字典的键顺序是 ['B', 'C', 'A']，那么生成的 DataFrame 将会以第一个字典中键出现的顺序作为列顺序，即先

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数据分析 | 一文了解数据分析必须掌握的库-Pandas

多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。...Pandas 里，轴的概念主要是为了给数据赋予更直观的语义，即用“更恰当”的方式表示数据集的方向。这样做是为了让用户编写数据转换函数时，少费点脑子。...处理 DataFrame 等表格数据时，index（行）或 columns（列）比 axis 0 和 axis 1 更直观。...大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构的值都是可变的，但数据结构的大小并非都是可变的，比如，Series 的长度不可改变，但 DataFrame 里就可以插入列。...这些文件阐明了如何决策，如何处理营利组织与非营利实体进行开源协作开发的关系等内容。 Wes McKinney 是仁慈的终身独裁者。

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Pandas 概览

多维数组存储二维或三维数据时，编写函数要注意数据集的方向，这对用户来说是一种负担；如果不考虑 C 或 Fortran 中连续性对性能的影响，一般情况下，不同的轴在程序里其实没有什么区别。...Pandas 里，轴的概念主要是为了给数据赋予更直观的语义，即用“更恰当”的方式表示数据集的方向。这样做是为了让用户编写数据转换函数时，少费点脑子。...处理 DataFrame 等表格数据时，index（行）或 columns（列）比 axis 0 和 axis 1 更直观。...大小可变与数据复制 Pandas 所有数据结构的值都是可变的，但数据结构的大小并非都是可变的，比如，Series 的长度不可改变，但 DataFrame 里就可以插入列。...这些文件阐明了如何决策，如何处理营利组织与非营利实体进行开源协作开发的关系等内容。 Wes McKinney 是仁慈的终身独裁者。

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Pandas图鉴(三)：DataFrames

下一个选择是用NumPy向量的dict或二维NumPy数组构造一个DataFrame： 请注意第二种情况下，人口值是如何被转换为浮点数的。实际上，这发生在构建NumPy数组的早期。...这里需要注意，从二维NumPy数组中构建数据框架是一个默认的视图。这意味着改变原始数组中的值会改变DataFrame，反之亦然。此外，它还可以节省内存。...例如，插入一列总是在原表进行，而插入一行总是会产生一个新的DataFrame，如下图所示： 删除列也需要注意，除了del df['D']能起作用，而del df.D不能起作用（在Python层面的限制...与Series相比，该函数可以访问组的多个列（它被送入一个子DataFrame作为参数），如下图所示： 注意，不能在一个命令中结合预定义的聚合和几列范围的自定义函数，比如上面的那个，因为aggreg只接受一列范围的用户函数...通常最少的定制功能会产生最好的性能。因此，按照速度递增的顺序： 通过g.apply()实现多列范围的自定义函数 通过g.agg()实现单列范围的自定义函数（支持用Cython或Numba加速）。

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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

Python按照某些列去重，可用drop_duplicates函数轻松处理。本文致力用简洁的语言介绍该函数。...本文目录 drop_duplicates函数介绍 加载数据 按照某一列去重实例 3.1 按照某一列去重(参数为默认值) 3.2 按照某一列去重(改变keep值) 3.3 按照某一列去重(inplace...subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...四、按照多列去重 对多列去重和一列去重类似，只是原来根据一列是否重复删重。现在要根据指定的列判断是否存在重复（顺序也要一致才算重复）删重。...从上文可以发现，在Python中用drop_duplicates函数可以轻松地对数据框进行去重。 但是对于两列中元素顺序相反的数据框去重，drop_duplicates函数无能为力。

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71803倍！超强Pandas循环提速攻略

标准循环 Dataframe是Pandas对象，具有行和列。如果使用循环，你将遍历整个对象。Python不能利用任何内置函数，而且速度非常慢。...我们创建了一个包含65列和1140行的Dataframe。它包含了2016-2019赛季的足球比赛结果。我们希望创建一个新列，用于标注某个特定球队是否打了平局。...正如你看到的，这个循环非常慢，花了20.7秒。让我们看看如何才能更有效率。 iterrows()：快321倍 在第一个例子中，我们循环遍历了整个DataFrame。...Iterrows()为每一行返回一个 Series，因此它以索引对的形式遍历DataFrame，以Series的形式遍历目标列。...Pandas Vectorization：快9280倍 我们利用向量化的优势来创建真正高效的代码。关键是要避免案例1中那样的循环代码： 我们再次使用了开始时构建的函数。我们所要做的就是改变输入。

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

操控缺失值 把字符串分割为多列 把 Series 里的列表转换为 DataFrame 用多个函数聚合 用一个 DataFrame 合并聚合的输出结果 选择行与列 重塑多重索引 Series 创建透视表...用 add_prefix 与 add_suffix 函数可以为所有列名添加前缀或后缀。 ? ? 4. 反转列序 反转 drinks 表的顺序。 ?...把 Series 里的列表转换为 DataFrame 创建一个 DataFrame 示例。 ? 这里包含了两列，第二列包含的是 Python 整数列表。...改变显示选项 接下来还是看泰坦尼克数据集。 ? 年龄列有 1 位小数，票价列有 4 位小数，如何将这两列显示的小数位数标准化？ 用以下代码让这两列只显示 2 位小数。 ?...第一个参数是要设置的选项名称，第二个参数是 Python 的字符串格式。 ? 现在年龄与票价列为 2 位小数了。 注意：这种操作不改变底层数据，只改变数据的显示形式。

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Pandas图鉴(二)：Series 和 Index

默认情况下，当创建一个没有索引参数的Series（或DataFrame）时，它初始化为一个类似于Python的range()的惰性对象。...在Pandas中，它被称为MultiIndex（第4部分），索引内的每一列都被称为level。 索引的另一个重要特性是它是不可改变的。与DataFrame中的普通列相比，你不能就地修改它。...索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据，改变它，并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。...字符串和正则表达式 几乎所有的Python字符串方法在Pandas中都有一个矢量的版本： count, upper, replace 当这样的操作返回多个值时，有几个选项来决定如何使用它们： split...如果这些还不够，也可以通过自己的Python函数传递数据。它可以是 用g.apply(f)接受一个组x（一个系列对象）并生成一个单一的值（如sum()）的函数f。

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