/**有a个学生，每个学生有b门课程的成绩。...; return 0; } float *aa(int (*p)[4],int n) { float *pp; pp=*(p+n); return pp; } /**函数...aa定义为指针型函数，它的形参p是指向包含4个元素的 一维数组的指针变量。...p+1指向aa数组序号为1的行（学生序号从0开始） pt是指向float型数据的指针变量,*(pt+i)表示该学生的第i门课程的成绩**/
写一个函数，2 个参数，1 个字符串，1 个字节数，返回截取的字符串，要 求字符串中的中文不能出现乱码：如（“我 ABC”，4）应 该 截 为“我 AB”，输 入（“我 ABC 汉 DEF”...，6）应该输出为“我 ABC”而不是“我 ABC+汉的半个”。...test { public static String subString(String str, int subBytes) { int bytes = 0; // 用来存储字符串的总字节数...return str.substring(0, i); } char c = str.charAt(i); if (c < 256) { bytes += 1;...// 英文字符的字节数看作 1 } else { bytes += 2; // 中文字符的字节数看作 2 if(bytes - subBytes == 1){
，对角线是各个特征的方差 因为矩阵是一个实对称矩阵，所以具备实对称的特征： 1) C的不同特征值对应的特征向量是正交的； 2) C的特征值都是实数，特征向量都是实向量； 3) C可对角化...，且相似对角阵上的元素即为矩阵本身特征值； 3、根据以上性质，我们可以得到个线性无关的非零特征向量e1,e2,......：返回对数组进行排序的索引。...语法： numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 示例： 5 应用 现有150行，5组特征的鸢尾花数据（...1、在进行PCA之前，先将最后一列文本型数据去掉，得到只包含数值型数据的矩阵，定义一个删除列操作的函数并同样的保存在前述的pca.py文件中： 2、定义一个函数将数据集中的空值用均值填满，同样地
Numpy提供了大量用数组操作的函数，其中不乏常见的排序函数。 这里讲下numpy.sort、numpy.argsort、numpy.lexsort三种排序函数的用法。...1、如何对数组元素进行快速排序？ 使用numpy.sort函数可以对数组进行排序，并返回排序好的数组。...numpy.argsort函数用于将数组排序后，返回数组元素从小到大依次排序的所有元素索引。...使用方法（和sort类似）： numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None) 参数： a : 要排序的数组； axis ：按什么轴进行排序，默认按最后一个轴进行排序...numpy.lexsort函数用于按照多个条件（键）进行排序，返回排序后索引。
，但我们可以发现，“浏览量”和“访客数”往往具有较强的相关关系，而“下单数”和“成交数”也具有较强的相关关系，如果删除其中一个指标，不会丢失太多信息。...1、 首先对特征值进行归一化处理： ? 2、求样本集的协方差矩阵 ? 所以C为一个n x n的矩阵 ?...可以直观地看到，协方差矩阵C是一个对称矩阵，Cij=Cji，对角线是各个特征的方差 因为矩阵是一个实对称矩阵，所以具备实对称的特征： 1) C的不同特征值对应的特征向量是正交的； 2) C的特征值都是实数...（3）numpy.argsort：返回对数组进行排序的索引。 语法： numpy.argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None) 示例： ?...2、定义一个函数将数据集中的空值用均值填满，同样地，将其保存进pca.py文件里面： ? 3、新建一个py文件，并调用前面构造好的pca函数： ? 运行结果（局部）： ?
4.2 字符串 顾名思义，“字符串”就是由一个或多个字符“串”起来—— Python 3.x 中的才是真正字符串，Python 2.x 中的严格称呼应为“字节串”。不过，现在读者暂不用关注历史。...图4-2-2 输入多行字符串 注意，作为字符串的标志，包裹字符串的“单引号”、“双引号”和“三引号”，在键盘输入的时候必须是英文状态，并且要成对出现，否则无法定义字符串对象。...^ SyntaxError: EOL while scanning string literal 在注释（5）之后使用内置函数 type() 查看三个对象的类型，返回值 str 即表示 Python...>>> sint = str(250) >>> type(sint) >>> sint '250' 以整数为 str() 的参数，返回值是一个字符串 '250'——也可以理解为将整数...: '1e2' 注意上面的报错信息，对于 int() 函数而言，其参数必须是 0 到 9 的数字构成的字符串。
= False, ndmin = 0) NumPy 数据类型 numpy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多，基本上可以和 C 语言的数据类型对应上，其中部分类型对应为 Python...当前维度的值相等。当前维度的值有一个是 1。 若条件不满足，抛出 “ValueError: frames are not aligned” 异常。 ...追加操作会分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。 此外，输入数组的维度必须匹配否则将生成ValueError。 append 函数返回的始终是一个一维数组。 ...如果值的类型转换为要插入，则它与输入数组不同。 插入没有原地的，函数会返回一个新数组。 此外，如果未提供轴，则输入数组会被展开。 ...函数格式如下： numpy.sort(a, axis, kind, order) numpy.argsort() numpy.argsort() 函数返回的是数组值从小到大的索引值。
argsort( )函数是numpy模块中的函数： >>> import numpy >>> help(numpy.argsort) Help on function argsort in module...从中可以看出argsort函数返回的是数组值从小到大的索引值。...Examples： One dimensional array：一维数组 >>> x = np.array([3, 1, 2]) >>> np.argsort(x) array([1, 2, 0]) Two-dimensional..., [1, 0]]) >>> np.argsort(x, axis=1) #按行排序 array([[0, 1], [0, 1]]) 另一种方式实现按降序排序： >>> a = x[np.argsort...(x)] >>> a array([1, 2, 3]) >>> a[::-1] array([3, 2, 1])
LCN值，如果是一段完整的runlist，这个值应为0.") ...print(" Start VCN:runlist开始的参考VCN值，如果是一段没有0x20的runlist，这个值多数为0.") ...print(" *返回值：一个二维队列，打印结果。...runlist的文件名称 Start bytes:文件中要解释runlist的起始位置 Start LCN:runlist开始的参考LCN值，如果是一段完整的runlist，这个值应为...Start VCN:runlist开始的参考VCN值，如果是一段没有0x20的runlist，这个值多数为0. *返回值：一个二维队列，打印结果。
在深度学习Mnist案例中遇到了argsort()函数，查了相关资料，把它的用法整理如下。...numpy.argsort(a, axis=-1, kind=’quicksort’, order=None) 功能: 将矩阵a按照axis排序，并返回排序后的下标 参数: a:输入矩阵， axis:需要排序的维度...返回值: 输出排序后的下标(一维数组)import numpy as npx = np.array([1,4,3,-1,6,9])x.argsort()# array([3, 0, 1, 2, 4,...5], dtype=int64)可以发现，argsort()是将X中的元素从小到大排序后，提取对应的索引index，然后输出到y 如x[3]=-1最小，x[5]=9最大所以取数组x的最小值可以写成:x[...x.argsort()[0]]或者用argmin()函数x[x.argmax()] 数组x的最大值，写成：x[x.argsort()[-1]] # -1代表从后往前反向的索引或者用argmax()函数
tf.unstack( value, num=None, axis=0, name='unstack')将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。...通过沿着轴维对num张量进行切分，从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值)，则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知，将引发ValueError。...(注意，与split不同的是，未打包的维度已经没有了)。如果axis == 1，则输出中的第i张量为切片值[:，i，:，:]，输出中的每个张量都有形状(A, C, D)等。这是堆栈的反面。...name: 操作的名称(可选)。返回值:张量对象的列表从值中分解。...异常:ValueError: If num is unspecified and cannot be inferred.ValueError: If axis is out of the range [
追加操作会分配整个数组，并把原来的数组复制到新数组中。 此外，输入数组的维度必须匹配否则将生成ValueError。 append 函数返回的始终是一个一维数组。 ...当axis无定义时，是横向加成，返回总是为一维数组！当axis有定义的时候，分别为0和1的时候。当axis有定义的时候，分别为0和1的时候（列数要相同）。...如果值的类型转换为要插入，则它与输入数组不同。 插入没有原地的，函数会返回一个新数组。 此外，如果未提供轴，则输入数组会被展开。 ...按列排序，axis=1 按行排序kind: 默认为’quicksort’（快速排序）order: 如果数组包含字段，则是要排序的字段 numpy.argsort() numpy.argsort()...函数返回的是数组值从小到大的索引值。
kwds) File "E:\Users\24144\anaconda3\lib\site-packages\wxgl\axes.py", line 771, in mesh raise ValueError...("期望参数color是单个颜色的表述或类二维数组，或参数cm不应为None") ValueError: 期望参数color是单个颜色的表述或类二维数组，或参数cm不应为None Error in atexit...原因分析： plt.mesh(xs, ys, zs, im::-1) func(*args, **kwds) fig.curr_ax.mesh(*args, **kwds) 这三个函数调用发生错误，可以根据自己的情况修改函数...解决方法：我直接把原来旧版本的 wxgl 包替换了新的 wxgl。 主要是因为用了 anaconda ，重新装了 wxgl，结果新版本 wxgl 里面函数与之前代码里面的函数不匹配，从而导致运行报错。...新版本包里的API与旧代码用的API不一样，导致找不到相关函数。 下面三个连接是我遇到这个问题后查到的相关资料，可以参考。
kwds) File "E:\Users\24144\anaconda3\lib\site-packages\wxgl\axes.py", line 771, in mesh raise ValueError...("期望参数color是单个颜色的表述或类二维数组，或参数cm不应为None") ValueError: 期望参数color是单个颜色的表述或类二维数组，或参数cm不应为None Error in atexit...原因分析： plt.mesh(xs, ys, zs, im[::-1]) func(*args, **kwds) fig.curr_ax.mesh(*args, **kwds) 这三个函数调用发生错误，...可以根据自己的情况修改函数。...主要是因为用了 anaconda ，重新装了 wxgl，结果新版本 wxgl 里面函数与之前代码里面的函数不匹配，从而导致运行报错。新版本包里的API与旧代码用的API不一样，导致找不到相关函数。
283行是设置startup_64函数的编译后地址为0x200，这个可以通过以下方式确认： ? 由上可见，startup_64的编译后地址就是0x200。...这里再提下343行中的1f，它是GNU Assembler中的一种语法，表示的是汇编语言的local label，1f表示向下找第一个名为1的label，还有其他写法比如1b，表示向上找第一个名为1的label...init_size值是大于bzImage文件的大小的，因为bzImage是一个压缩过的内核，如果我们想要执行到真正的内核，还要在内存中对bzImage解压缩，init_size指定的多余的空间就是为了解压缩用的...bzImage其实包含两部分，分别是setup部分，对应为arch/x86/boot里的代码，和compressed部分，对应为arch/x86/boot/compressed里的代码。...限于篇幅原因，startup_64函数的内容就先讲这么多，有关其更多内容，我们在后面的文章再讲。
它将创建一个序列号数组，计算该数组的累积乘积，并返回最后一个元素。...以下函数用于执行各种测试： 函数 描述 numpy.testing.assert_equal() 测试两个 NumPy 数组是否相等 unittest.assertEqual() 测试两个值是否相等 unittest.assertRaises...方法，该方法调用了我们要模拟的危险的factorial()方法。...创建一个模拟，如下所示： reactor.factorial = MagicMock(return_value=6) 这样可以确保模拟返回值6。...if n < 0: raise ValueError, "Core meltdown" return np.arange(1, n+1).cumprod() 要运行测试，请转到
参考链接： Python中的numpy.flipud numpy.argsort(), numpy.argmax(), numpy.argmin()用法 numpy.argsort(a, axis=...=1按行排序 返回值：排序后的索引 # 一维向量 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.argsort(a) print(b) >> Out...=’quicksort’, order=None) 功能：找到指定axis最大值，并返回最大值的索引 参数：a为输入矩阵，axis为寻找最大值的维度，axis=0按列寻找，axis=1按行寻找 ...返回值：最大值的索引 # 一维向量 import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) b = np.argmax(a) print(b) >> Out: 2 # 二维向量...’, order=None) 功能：找到指定axis最小值，并返回最小值的索引 参数：a为输入矩阵，axis为寻找最小值的维度，axis=0按列寻找，axis=1按行寻找 返回值：最小值的索引
装饰器的应用场景 附加功能 数据的清理或添加: 函数参数类型验证 @require_ints 类似请求前拦截 数据格式转换 将函数返回字典改为 JSON/YAML 类似响应后篡改 为函数提供额外的数据...mock.patch 函数注册 在任务中心注册一个任务 注册一个带信号处理器的函数 不同应用场景下装饰器实现 函数注册表 简单注册表 funcs = [] def register(func...__name__, start, exec_time, result) 带参数的装饰器 带参数的装饰器相当于一个返回装饰器的函数,@deco(a=1)在调用@之前会首先执行deco(a=1)得到一个实际的装饰器...,此时为了兼容函数调用,应为所返回的类提供__call__方法 class Task(object): def __call__(self, *args, **kwargs): return...== ValueError则不处理ValueType的子类异常 也可以根据异常的属性来判断是否传播或终止 更简单的语法 import contextlib @contextlib.contextmanager
一、列表查询操作 1、List#index 函数简介 列表 List 查询功能 , 通过 List#index 函数 实现 , 语法如下 : 列表变量.index(数据元素) 如果列表中 包含 要查询的数据元素..., 则返回 该 数据元素 的索引 , 如果列表中 包含 多个 要查询的数据元素 , 则返回 第一个 索引 , 如果列表中 没有找到 要查询的数据元素 , 报 ValueError 错误 ; List#...返回值的第一个索引。 Raises ValueError if the value is not present....如果值不存在则引发ValueError。...: 'Hello' is not in list 二、修改列表指定索引元素 1、语法简介 修改列表指定索引元素 语法 : 列表变量[下标索引] = 新的元素值 2、代码示例 - 使用正向 / 反向索引修改指定元素
cond支持在tensorflow.python.util.nest中实现的嵌套结构。true_fn和false_fn都必须返回列表、元组和/或命名元组的相同(可能是嵌套的)值结构。...单例列表和元组是唯一的例外:当true_fn和/或false_fn返回时，它们被隐式解压缩为单个值。...如果你需要使用一个在分支函数中创建的张量，你应该把它作为分支函数的输出返回并使用tf,cond的输出。参数：pred:一个标量，它决定是返回true_fn的结果还是false_fn的结果。...返回值：调用true_fn或false_fn返回的张量。如果callables返回一个单例列表，则从列表中提取元素。...可能产生的异常：TypeError: if true_fn or false_fn is not callable.ValueError: if true_fn and false_fn do not
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