列表中的每个元素均会分配一个数字，用以记录位置，我们称之为 索引 (Indexes)，索引值从 0 开始，依次往后计数。
元组 (Tuple) 是一个有序、不可变的数据类型，与列表很相似，但元组中的元素不允许被修改，因此元组也被称作只读列表
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在上周三和本周三的测试运维试听课中，我们学习了如何写出高效玩转Python编程，让我们一起来复习一下吧。
一、列表 列表由一系列按特定顺序排列的元素组成。我们可以创建包含字母表中所有字母、数字0~9，也可以将任何东西加入列表中，其中的元素之间可以没有任何关系。 鉴于列表通常包含多个元素，所以给列表指定一个表示复数的名称（如：names）是一个不错的主意。 在python中，用方括号[]来表示列表，并用逗号来分隔其中的元素。 若是直接打印列表，Python会打印列表的内部表示，包括方括号。 二、定义列表 我们创建的大多数列表都将是动态的，这意味着在列表创建之后，将随着程序的运行增删元素。 例如：你
切片（Slice）是一个取部分元素的操作，是Python中特有的功能。它可以操作list、tuple、字符串。
对这种经常取指定索引范围的操作，用循环十分繁琐，因此，Python提供了切片（Slice）操作符，能大大简化这种操作。
这篇文章大部分来自 David Beazley 在 PyCon 2014 的 PPT 《Generators: The Final Frontier》。这个PPT很长而且非常烧脑，建议在阅读前应了解 Python 的生成器与携程相关知识，推荐《流畅的 Python》。
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence，
高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（bool） 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中，所有 非数字型变量 都支持以下特点： 都是一个 序列 sequence，也可以理解为 容器
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前两天逛github看到一道很简单的面试题——如何不用库函数快速求出\sqrt2的值，精确到小数点后10位！ 第一反应这不很简单嘛，大学数据结构课讲二分查找的时候老师还用这个做过示例。但转念一想，能作为大厂的面试题，背后绝对没有那么简单，于是我google了下，结果找到了更巧妙的数学方法，甚至发现了一件奇闻趣事…… 一道简简单单的面试题，不仅能考察到候选人的编程能力，还能间接考察到候选人的数学素养，难怪很多大厂都会问这个。。。 回到正题，求\sqrt2究竟有多少种解法，我们由简入难一步步来看下我们是如何让计算机更快计算sqrt的。
变量跨run()调用在图中维护状态。通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。可以使用指定方法之一更改值。如果稍后要更改变量的形状，必须使用带有validate_shape=False的赋值Op。与任何张量一样，使用Variable()创建的变量可以用作图中其他Ops的输入。此外，张量类的所有重载运算符都被传递到变量上，因此您也可以通过对变量进行算术将节点添加到图中。
在对变量分箱后，需要计算变量的重要性，IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一，python计算IV值的代码如下：
该模块定义了一个对象类型，可以表示一个基本值的数组：整数、浮点数、字符。 数组模块array的大部分属性及方法的应用： import array #array.array(typecode,[initializer])——typecode：元素类型代码；initializer：初始化器，若数组为空，则省略初始化器。 arr = array.array('i',[0,1,1,2,3]) print(arr) #array.typecodes——模块属性 print('\n输出一条 包含所有可用类型代码的字
对list 进行切片 如列表 L = ['Adam', 'Lisa', 'Bart', 'Paul'] L[0:3] ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] L[0:3]表示，从索引0开始取，直到索引3为止，但不包括索引3。 即索引0，1，2，正好是3个元素。 如果第一个索引是0，还可以省略： L[:3] ['Adam', 'Lisa', 'Bart'] 切片操作还可以指定第三个参数： L[::2] [
列表虽然好，但是如果需要快速的数据查找，就必须进行需要遍历，也就是最坏情况需要遍历完一遍才能找到需要的那个数据，时间复杂度是O(n)，显然这个速度是很难接受的，于是就必须要有新的数据结构出现，于是字典就诞生了！
List列表 python中最基本的数据结构之一。序列（或者说集合）中的每个元素都分配一个数字用来表示它的位置（索引），第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
Python学习入门基础 -- 第四章 列表、元组、字典、字符串变量使用、变量进阶
众所周知，我们可以通过索引值（或称下标）来查找序列类型（如字符串、列表、元组…）中的单个元素，那么，如果要获取一个索引区间的元素该怎么办呢？
最近在做leetCode题目的时候，发现了一个python很有趣的切片用法，发现效率真的挺高的，所以深入的了解下，真的很好用，就来分享下。
Q-learning 是强化学习中的一种常见的算法，近年来由于深度学习革命而取得了很大的成功。本教程不会解释什么是深度 Q-learning，但我们将通过 Q-learning 算法来使得代理学习如何玩 tic-tac-toe 游戏。尽管它很简单，但我们将看到它能产生非常好的效果。
📝前言： 在前段时间我们已经把python中常见的五大数据容器：列表、元组、字符串、集合、字典学习完了。 这篇文章主要对刚学习过的五大数据容器的特点做个总结，以及再介绍几个通用方法和它们之间相互转化的方法： 1，特点区分 2，通用方法 3，互相转换
序列是Python中的重要数据结构，序列包括字符串，列表，元组。 大部分读者朋友学习Python的时候都会找本书或者资料从头看到尾，这次我们换一个思路，问答式的方式，可能让我们精力更集中，下面开始我们的提问：
8个月前曾经发过一篇关于序列解包的文章，见详解Python序列解包，本文再稍作补充。 可以说，序列解包的本质就是把一个序列或可迭代对象中的元素同时赋值给多个变量，如果等号右侧含有表达式，会把所有表达式的值先计算出来，然后再进行赋值。下面是一些序列解包的用法： #多个变量同时赋值 >>> x, y, z = 1, 2, 3 >>> v_tuple = (False, 3.5, 'exp') >>> (x, y, z) = v_tuple >>> x, y, z = v_tuple #可以对range对象进行
总结来说，就是步长为正数时，首末缺省下标分别是0和n；步长为负时，首末缺省下标分别是-1和-n-1。特别地，当步长为-1、首末下标均缺省时，效果等价于lyst.reverse()或者reversed(lyst)，但具体功能有区别：
很多人认为，lambda、map和filter是初学者应该最先掌握的 Python“技巧”，但由于它们缺乏灵活性，实际上，它们在大多数情况下并不是非常有用。
| 导语 一个产品模块或活动，多少人参与？很好回答。如果没有它，大盘DAU会影响多少？就不太好回答。这个就是“增量贡献”，增量贡献无法直接统计，但又是管理者最关心的话题，因为ROI很重要，要决定在哪里“投资”。下面就谈一谈增量贡献的量化，以及如果没有AB实验，怎么量化？ 增长为什么要做量化 做增长产品的数据分析，和其他的数据分析，个人认为最大的特色在于量化，为什么要做量化？因为，做增长，是个强数据驱动的方法，要把有限的资源发挥出最大的价值，所以必须准确计算出每个Driver的ROI，才能更有效分配资源，做
导读：切片系列文章连续写了三篇，本文是对它们做的汇总。为什么要把序列文章合并呢？在此说明一下，本文绝不是简单地将它们做了合并，主要是修正了一些严重的错误（如自定义序列切片的部分），还对行文结构与章节衔接做了大量改动，如此一来，本文结构的完整性与内容的质量都得到了很好的保证。
Python基础 # 向控制台输出内容结束后,不换行 print("*",end="") # 自带换行 print("") %d 以十进制输出数字 %x 以十六进制输出数字 列表 List（列表） 用 [] 定义，数据 之间使用 , 分隔 也叫作数组数组 name_list = ["zhangsan", "lisi", "wangwu"] # API In [1]: name_list. name_list.append name_list.count name_list.insert n
在计算平方根的倒数时，传统的计算方法是先计算a的平方根sqrt(a)，再计算它的倒数1/sqrt(a)。但在计算平方根时使用了牛顿迭代法，大量的浮点运算速度很慢。
在2020年以前，OpenVINO(这里以OpenVINO2019年最新的一个版本为例)的Int8量化工具实现在openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool，因为文档比较难读，所以做个翻译记录在这里，便于使用OpenVINO的量化工具上手。要做Int8量化首先需要将你需要部署的模型Caffe/Pytorch/Tensorflow转化为OpenVINO的IR中间模型。此文档的原因为文档为openvino_2019.3.379\deployment_tools\tools\calibration_tool\README.md。
打印 print("hello") print("这样","可以","连接","起来吗？",",自动识别为空格") print("试试"+"加好可以连接吗?","事实证明是可以的") print("1
掌握了 Python 的数据类型、语句和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。
在python3中所有的整数都是int类型. 但在python2中如果数据量比较⼤. 会使⽤long类型. 在python3中不存在long类型
name.find('x') 找到这个字符返回下标，多个时返回第一个；不存在的字符返回-1
前往 官网下载 对应平台对应工具。另外Python2.7版本和3.3版本并不兼容，所以开发时请注意使用Python的版本。
仅用学习参考 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型（float） 布尔型（b
本微教程根据廖雪峰python教程中的部分内容，配合我个人的学习经历进行总结整理。
切片 取一个list或tuple的部分元素是非常常见的操作。比如，一个list如下： >>> L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] 第一个
必须将人工神经网络的权重初始化为小的随机数。这是因为这是用于训练模型的随机优化算法的期望，即随机梯度下降。
Python 是一个高级、解释型、交互式和面向对象的脚本语言. Python 语言设计具有高度可读性的， 使用一些常见的英语词组和其他语言常用的标点符号组成的语法结构， 相对于其他语言它具有更少的语法结构.
一、python简介 python语言的特性就是简单优雅，写容易明了的代码，而且尽量写少的代码。python为我们提供了完善的基础代码库，包括网络、文件、DB、文本等。除了内置库外，还有大量第三方库。所以，使用python开发，许多功能不需从零编写，直接使用现成的即可。 python是解释性语言，运行速度与C语言相比较慢。因为，代码是在执行时候翻译为CPU理解的机器码，这个翻译过程较为耗时。而C程序会在运行前先编译为机器码。 二、python基础 # 是注释。通过空格进行缩进，当一行语句以 : 结尾时，缩进
起源于一篇《改变计算技术的伟大算法》文章，知道这个算法，然后google一下，维基讲的还不错，本文权当自己理清下思路。先贴源代码，为《雷神之锤III竞技场》源代码中的应用实例，剥离了C语言预处理器的指令，并附上了原有的注释。
元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号 , ，否则括号会被当作运算符使用：
序列中的每个值都有对应的位置值，称之为索引，第一个索引是 0，第二个索引是 1，依此类推。
注意到最后三个的单双引号是嵌套使用的，但是最后一个的使用方法是错误的，因为当我们混合使用两种引号时必须有一种用来划分字符串的边界，即在两边的引号不能出现在字符串当中，否则 Python解释器会报错。
这里需要注意的是，test[0:3]当中并不包含test[3]，它的真实含义是，从下标为0的元素开始，直到索引3为止，但是不包含索引3。切记不要理解为连续取3个数字。
切片（slice）是 Python 中一种很有特色的特性，在正式开始之前，我们先来复习一下关于切片的知识吧。
insert(index, object) 在指定位置index前插入元素object
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