昨天碰到了挺郁闷的错误，我写的一个递归函数，形成了死循环。...递归的时候，在另一次调用的时候，会修改它的值……因而，就莫明其妙的形成了死循环。...DeleteBoard bs(i).ID Next End If '删除该频道 Board.Delete bid End Sub 增加了i的内部声明，这样，就会使用内部的...i，而不是全局的那个。
怎么使用这三个函数。...is_countable 函数 在 PHP 7.2 中，用 count() 获取对象和数组的数量。...($array)){ // $array 是可数的 } WordPress 在 4.9.6 版本之后，就在低版本 PHP 环境中实现该函数： if ( !...在 PHP 7.2 中，通过使用 reset()，end() 和 key() 等方法，通过改变数组的内部指针来获取数组首尾的键和值。...最新版的 WPJAM Basic 也做了兼容，在低版本 PHP 实现了这两个函数： if(!
很多React开发者都遇到过useEffect中使用事件监听在回调函数中获取到旧的state值的问题，也都知道如何去解决。...state值控制台打印结果如下图片手动实现的简易useEffect中，事件监听回调函数中也会有获取不到state最新值的问题下面根据上面React代码模拟为常规的js代码let obj; // 模拟btn...App纯函数组件每次state变化，React 函数会重新执行，所以我们可以进行如下模拟操作图片这个示例的运行过程就比较好理解，第一次执行App函数，初始化数据，Obj可以获取到函数内的a变量，因此，变量...在React函数中也是一样的情况，某一个对象的监听事件的回调函数，这个对象相当于全局作用域变量（或者与函数同一层作用域链），在回调函数中获取到的state值，为第一次运行时的内存中的state值。...而组件函数内的普通函数，每次运行组件函数中，普通函数与state的作用域链为同一层，所以会拿到最新的state值。
全文字数：2600字 阅读时间：8分钟 前言 Numpy中的常用随机函数常常用于按照某种概率统计规则来产生随机数，在机器学习和深度学习中，我们常常需要使用随机函数对一些参数进行初始化，而且在一些深度学习框架中...，通常会使用与Numpy一致或者类似的接口函数。...random_sample(size)中的参数size为产生数组的大小； ranf、random、sample、random_sample这些方法使用方式与实现的功能都是一样的，如果查看Numpy官方文档也可以发现这些函数的示例都是相同的...randint函数是对应的，主要区别就在于randint函数的范围为[low, high)即"包左不包右"，而random_integers函数的范围为[low, high]即"即包左又包右"。...不过为了统一Numpy的接口，random_interger函数即将被摒弃，官方推荐使用randint函数来实现。
这是因为在 NumPy 中， randint 函数允许 low 参数大于或等于 high 参数，并且在这种情况下默认会将两者互换。...通过调用 np.random.randint(low, high+1) 函数，可以确保我们生成的验证码在指定的范围内。...这样，我们就可以在实际的密码重置场景中使用 generate_reset_code() 函数来生成一个随机验证码，并将其发送给用户进行密码重置操作。...通过这个示例代码，我们可以理解在实际应用场景中如何正确使用 np.random.randint() 函数，避免 low >= high 的问题，并生成所需范围内的随机整数。...RandomState.randint 函数是 NumPy 库中的一个随机数生成函数，用于生成指定范围内的随机整数。
NumPy提供了大量的库函数和操作，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。在数据分析和机器学习领域被广泛使用。...如果是多维数组(这里以二维为例),那么行的部分和列的部分，都是遵循一维度数组的方式，可以使用整形,切片，还可以使用中括号的形式来代表不连续的。...使用条件索引来替换。 使用where函数来实现。 # 数组广播机制 # 数组与数的计算 在Python列表中，想要对列表中所有的元素都加一个数，要么采用map函数，要么循环整个列表进行操作。...并且在使用的时候，可以指定具体哪个轴。...验证任何一个元素是否为真 np.all 验证所有元素是否为真 比如想看下数组中是不是所有元素都为0，那么可以通过以下代码来实现： np.all(a==0) # 或者是 (a==0).all() 比如我们想要看数组中是否有等于
在python数据分析的学习和应用过程中，经常需要用到numpy的随机函数，下面我们学习一下具体的使用，本文着重说明各个分布随机数的生成。...numpy.random.rand() rand函数根据给定维度生成[0,1)之间的数据，包含0，不包含1 括号参数为生成随机数的维度 a = np.random.rand(4,2) print(a)...没有填写时，默认生成随机数的范围是[0，low) np.random.randint(1,5) # 返回1个[1,5)时间的随机整数 np.random.randint(-5,5,size=(2,2))...numpy.random.random(size=None) np.random.random(size=(2,2)) numpy.random.randn() randn函数返回一个或一组样本，具有标准正态分布...是β，而β=1/λ numpy.random.poisson(lam=1.0, size=None) import numpy as np s = np.random.poisson(5, 10000)
(k, N) / np.log2(np.e) # 使用 np.testing.assert_allclose 检查 M 和 G 是否接近 np.testing.assert_allclose...(k, N) / np.log2(np.e) # 使用 np.testing.assert_allclose 检查 M 和 G 是否接近 np.testing.assert_allclose...lambda z, a: F.elu(torch.from_numpy(z), alpha).numpy() # 断言 ELU 函数的输出与 PyTorch 中的 ELU 函数的输出几乎相等...，可以指定测试次数 N，默认为 15 def test_MultiplyLayer(N=15): # 导入所需的模块和类 from numpy_ml.neural_nets.layers...，可以指定测试次数 N，默认为 15 def test_AddLayer(N=15): # 导入所需的模块和类 from numpy_ml.neural_nets.layers import
NumExpr的使用及其简单，只需要将原来的numpy语句使用双引号框起来，并使用numexpr中的evaluate方法调用即可。...在新版的pandas中，提供了一个更快的itertuples函数，如下可以看到速度快了几十倍。...这时可以用apply或applymap搭配函数操作，其中apply是可用于逐行计算，而applymap可以做更细粒度的逐个元素的计算。...考虑大部分人可能都不太了解复杂的cython语句，下面介绍下Cython的简易版使用技巧。通过在Ipython加入 Cython 魔术函数%load_ext Cython，如下示例就可以加速了一倍。...Swifter的优化方法检验计算是否可以矢量化或者并行化处理，以提高性能。如常见的apply就可以通过swifter并行处理。
函数 dtype 默认为 None 类型，所以如果在使用 full 不指定 dtype 的情况下，默认为传入 fill_value 值的类型。...arange numpy.arange([start, ]stop, [step, ]dtype=None) arange 和 python 中内置的 range 函数非常像。...0, 20, 2) Out[10]: array([ 0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18]) 不过 arange 函数中的 step 可以为浮点数，而 python...众所周知，计算机中的随机数都是伪随机数，我们可以通过设置随机种子，来保证前后生成的随机数是一样的。...Jupyter Notebook 中查看模块或函数的帮助文档 在 Jupyter Notebook 外部查看帮助文档 np.random.normal?
Numpy功能非常强大，支持广播功能函数，线性代数运算，傅里叶变换等功能。 在使用Numpy时，可以直接使用import来导入。...Numpy在导入的时候可以重命名 一般都是重命名成np Numpy的使用 Numpy生成数组 ndarray 一个ndarray是Python中NumPy库中的一个数据结构，用于存储和操作具有相同数据类型的多维数组...ndarray高效的原因是它将数据存储在一块连续的内存块中，并提供了针对整个数组或特定轴执行操作的优化函数。它还支持矢量化操作，可以应用于整个数组，而不需要显式循环。...给参数传一个元组，即size=(3, 3) np.random.random((3, 3)) 返回值：是一个二维数组 其他 在numpy模块中，除了arrange方法生成数组外，还可以使用 np.zeros...如果想生成其他分布的随机数，可以使用NumPy中的其他随机函数，比如randn（生成标准正态分布的随机数数组）、randint（生成指定范围内的随机整数数组）等。
NumPy大家应该不陌生了，看了太多的原理讲解之后，用刷题来学习是最有效的方法，本文将带来20个NumPy经典问题，附赠20段实用代码，拿走就用，建议打开Jupyter Notebook边敲边看！...：在arr2中根据arr1中元素以位置查找 答案： arr1 = np.random.randint(1,10,5) arr2 = np.random.randint(1,20,10) print(arr1...15 数据计算 问：如何使用numpy求余数 输入： a = 10 b = 3 答案： np.mod(a,b) 16 数据计算 问：如何使用NumPy进行矩阵SVD分解 输入： A = np.random.randint...19 数据修改 问：如何使用NumPy压缩矩阵 备注：从数组的形状中删除单维度条目，即把shape中为1的维度去掉 输入： arr = np.random.randint(1,10,[3,1]) 答案：...以上就是我总结的NumPy经典20题，你都会吗？并且每题我都只给出了一种解法，而事实上每题都有多种解法，所以你应该思考是否有更好的思路！
Matplotlib首次发表于2007年，在开源和社区的推动下，现在基于Python的各个科学计算领域都得到了广泛应用。...Matplotlib中应用最广的模块是pyplot模块，pyplot模块中的每个绘图函数都可以对图形进行一些更改。...x plt.title("我是标题") plt.xlabel("我是X轴") plt.ylabel("我是Y轴") plt.plot(x, y) plt.show() 不规律数值 import numpy...plot()函数可以传入多个参数，其中第3个参数表示线条的颜色以及类型，第4个参数表示线条的宽度 字符 含义 - 实线样式 -- 短横线样式 -....散点图可以提供两类关键信息： 特征之间是否存在数值或者数量的关联趋势，关联趋势是线性的还是非线性的 如果某一个点或者某几个点偏离大多数点，则这些点就是离群值，可以进一步分析这些离群值是否在建模分析中产生很大的影响
参考链接： Python中的numpy.tanh 1、NumPy简介 NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包，计算速度要比python自带的函数快很多，非常好用。...答案：a[:,[1,3]] 5、NumPy：通用函数以及缺失值表示 5.1一元函数 numpy.sqrt(array) 平方根函数 numpy.exp(array) e^array[i]的数组 ... numpy.sign(array) 计算各元素正负号 numpy.isnan(array) 计算各元素是否为NaN numpy.isinf(array) 计算各元素是否为NaN numpy.cos...NumPy：随机数生成 随机数生成函数在np.random子包内 常用函数： rand 给定形状产生随机数组（0到1之间的数） randint 给定形状产生随机整数 choice 给定形状产生随机选择...) np.random.randint(3,4) np.random.choice(3,4)
前言: 在现代数据科学和机器学习领域，随机性是解决许多问题的关键。而NumPy作为Python中一流的科学计算库，其强大的随机函数模块为我们提供了丰富的工具，用以模拟实验、生成数据或执行随机抽样。...如果不设置seed，则每次会生成不同的随机数。使用同一个种子，每次生成的随机数序列都是相同的。...print('-'*30) 三维 = np.random.rand(2,3,4) print(三维) 我们数据分析的三部曲：Numpy、Pandas、matplotlib，后期我们在使用matplotlib...，而NumPy的random模块为我们提供了一个强大而灵活的工具箱，使我们能够在实验和模拟中更好地模拟真实世界的复杂性。...随机性可能是不可预测的，但通过掌握NumPy的随机函数，你可以在你的数据科学旅程中更加从容地面对这个变幻莫测的世界。让我们一起深入研究NumPy的random模块，为数据科学的未知领域打开新的大门。
参考链接： Python中的numpy.floor 1、NumPy简介 NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包，计算速度要比python自带的函数快很多，非常好用。...答案：a[:,[1,3]] 5、NumPy：通用函数以及缺失值表示 5.1一元函数 numpy.sqrt(array) 平方根函数 numpy.exp(array) e^array[i]的数组 ... numpy.sign(array) 计算各元素正负号 numpy.isnan(array) 计算各元素是否为NaN numpy.isinf(array) 计算各元素是否为NaN numpy.cos...NumPy：随机数生成 随机数生成函数在np.random子包内 常用函数： rand 给定形状产生随机数组（0到1之间的数） randint 给定形状产生随机整数 choice 给定形状产生随机选择...) np.random.randint(3,4) np.random.choice(3,4)
ALIGNED：是否对齐 UPDATEIFCOPY： ''' # NumPy 默认是 C 风格连续 c_array = np.random.rand(10000, 10000) # 可以手动转换为...NumPy 对象，共享底层数据 # 副本不共享 NumPy 对象，不共享底层数据 x = np.random.rand(100,10) # 切片和索引都会产生视图 # 而不是副本 y = x[:5...= range(5) y = np.array(x) # NumPy 有个辅助函数 # 等价于上面的操作 x = np.arange(5) # 多维数组也是一样的 x = np.array([...# dtype('S5') # 创建数组时可以指定数据类型 # 我们可以传入 NumPy 类型 x = np.ones((10, 10), dtype=np.int) x.dtype # dtype...('int32') # 也可以传入表示类型的字符串 x = np.zeros((10, 10), dtype='|S1') x.dtype # dtype('S1') # NumPy 会使用它们来构造
甚至可以定义函数。每个单元格中生成的所有变量都可以在 notebook 的所有单元格中访问。完成输入后，按下 Shift+Enter 执行它们。...使用 Numpy 和 Matplotlib 操作数据 3.1. 使用 Numpy 处理数据 本节将重点介绍如何有效地加载，存储和操作数据。它们可以在各种各样的来源中找到，但它们总是可以被视为数字数组。...有几种方法可以在 Numpy 中创建数组： # Array of integers: np.array([1, 2, 3]) array([1, 2, 3]) 如果初始列表中有不同类型的数据，Numpy...Numpy 数组上调用函数，甚至在 Python 列表上调用函数。...在本节中，我们将重点放在使用 Matplotlib 作为 Jupyter notebook 中的可视化工具。
创建一个随机数组成的数组 我们可以使用 rand()、randn() 或 randint() 函数生成一个随机数组成的数组。...同样地，如需创建一个 3 行 5 列的二维数组，这样做即可： np.random.randn(3,5) 最后，我们可以使用 randint() 函数生成整数数组。...randint() 函数最多可以有三个参数：最小值（包含），最大值（不包含）以及数组的大小。...定位 NumPy 数组中的最大值和最小值 使用 max() 和 min() 函数，我们可以得到数组中的最大值或最小值： arr_2 = np.random.randint(0, 20, 10) arr...shape 函数即可： arr.shape 从 NumPy 数组中索引／选择多个元素（组） 在 NumPy 数组中进行索引与 Python 类似，只需输入想要的索引即可： my_array = np.arange
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