通常，当我们在学校学习时，编程美学不是一个关键问题。用 Python 写代码时，个人也会遵循自己的风格。然而，当我们必须花大把时间来理解一个人的隐式代码时，这项工作肯定不受欢迎，这种情况同样可能发生在别人阅读我们的代码时。所以，让我们聚焦 Python 之禅和一些改进技巧，从而解决问题。
pandas入门系列本期就完结了，该系列一共三期，学习后可以初步掌握经典库pandas使用方法，前文回顾 10分钟入门Pandas-系列（1） 10分钟入门Pandas-系列（2）
布尔掩码是基于规则来抽取，修改，计数或者对一个数组中的值进行其他操作，例如，统计数组中有多少大值于某一个值给定的值，或者删除某些超出门限的异常值。
本节介绍如何使用布尔掩码，来检查和操作 NumPy 数组中的值。当你想要根据某些标准，提取，修改，计算或以其他方式操纵数组中的值时，掩码会有所帮助：例如，你可能希望计算大于某个值的所有值，或者可能删除高于某些阈值的所有异常值。
通常来说，当我们面对大量数据时，第一步就是计算数据集的概要统计结果。也许最重要的概要统计数据就是平均值和标准差，它们能归纳出数据集典型的数值，但是其他的聚合函数也很用（如求和、乘积、中位值、最小值和最大值、分位数等）。
本文是【统计师的Python日记】第3天的日记 回顾一下，第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型；第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 复习大纲： 一、为什么学Python？ 二、安装与熟悉 三、容器 四、函数 五、循环与条件 六、类 日记小结 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 今天将带来第三天的学习日记。 细（tiāo）心（cì）的朋友会发现，第二天的日记写成日期是14年9月，也就是说“第2天”到“第3
Numpy是Python的一个很重要的第三方库，很多其他科学计算的第三方库都是以Numpy为基础建立的。Numpy的一个重要特性是它的数组计算。
tile函数的功能是重复某个数组。比如tile(A, reps)，它的作用就是把A重复reps次，这也可以理解为什么参数reps不能是float、string以及matrix类型 ，对于参数reps不能为float和string类型很好理解，这里不再赘述，后面将介绍为什么参数reps不能是matrix类型。
因为数据是随机生成的，我们需要检查是否有出现这种情况：name、subject、time、grade4个字段相同，但是score出现了两次，防止数据不规范。写了一个循环来进行判断：
本教程内容旨在帮助没有基础的同学快速掌握 numpy 的常用功能，保证日常绝大多数场景的使用。可作为机器学习或深度学习的先修课程，也可作为快速备查手册。
矢量化是用 Python/Numpy 编写高效数值计算代码的关键，这意味着在程序中尽量选择使用矩阵或者向量进行运算，比如矩阵乘法等。
看本文之前先看看Panda是概览，大致了解一下：数据分析篇 | Pandas 概览
Pandas中有一个警告，很有意思，并且出现频率很高，它就是 SettingWithCopyWarning， 既然是个警告，那么我们是不是可以忽略呢。就像标题说的那样，万万不可。并且，这个警告还要引起我们足够重视。知道为什么会出现这个警告，并知道怎么解决，或许帮助你真正从pandas的被动使用者，变为一个Pandas专家。
head() 与 tail() 用于快速预览 Series 与 DataFrame，默认显示 5 条数据，也可以指定要显示的数量。
Eigen 官方代码仅支持二维矩阵，但其他贡献值提供了高维矩阵处理类 Tensor。 Tensor 类 Matrix 和 Array 表示二维矩阵，对于任意维度的矩阵可以使用 Tensor 类（当前最高支持 250 维） 注意：这部分代码是用户提供的，没有获得 Eigen 官方支持，不在官方文档支持的代码包里 官方文档（注明了 unsupported）：https://eigen.tuxfamily.org/dox/unsupported/eigen_tensors.html#title15 仓库链接
《Effective C++》第三版中条款08建议不要在析构函数中抛出异常，原因是C++异常机制不能同时处理两个或两个以上的异常。多个异常同时存在的情况下，程序若不结束，会导致不明确行为。如下代码：
函数描述用法abs fabs计算 整型/浮点/复数 的绝对值 对于没有复数的快速版本求绝对值np.abs() np.fabs()sqrt计算元素的平方根。等价于array ** 0.5np.sqrt()square计算元素的平方。等价于 array **2np.squart()exp计算以自然常数e为底的幂次方np.exp()log log10 log2 log1p自然对数(e) 基于10的对数 基于2的对数 基于log(1+x)的对数np.log() np.log10() np.log2() np.log1p()sign计算元素的符号：1：正数 0：0 -1：负数np.sign()ceil计算大于或等于元素的最小整数np.ceil()floor计算小于或等于元素的最大整数np.floor()rint对浮点数取整到最近的整数，但不改变浮点数类型np.rint()modf分别返回浮点数的整数和小数部分的数组np.modf()isnan返回布尔数组标识哪些元素是 NaN （不是一个数）np.isnan()isfinite isinf返回布尔数组标识哪些元素是有限的（non-inf, non-NaN）或无限的np.isfiniter() np.isinf()cos, cosh, sin sinh, tan, tanh三角函数 arccos, arccosh, arcsin, arcsinh, arctan, arctanh反三角函数 logical_and/or/not/xor逻辑与/或/非/异或 等价于 ‘&’ ‘|’ ‘!’ ‘^’测试见下方
1.np的重要属性2.创建数组3.打印数组4.索引与切片5.数组相关操作6.ufunc运算7.函数库
表达式的type是其最终值的类型。 所以，type函数永远不会表明，表达式的类型是一个名称，因为名称总是求值为它们被赋予的值。
np.max() / np.min() / np.ptp()：返回一个数组中最大值/最小值/极差（最大值减最小值）
这段时间，LSGO软件技术团队正在组织 “机器学习实战刻意练习”活动，这个活动是“Python基础刻意练习”活动的升级，是对学员们技术的更深层次的打磨。在用 Python 写各类机器学习算法时，我们经常会用到 NumPy库，故在这里总结一下，以方便学员们的学习。
广播数学函数算术运算加：numpy.add(x1, x2, *args, **kwargs)减：numpy.subtract(x1, x2, *args, **kwargs)乘：numpy.multiply(x1, x2, *args, **kwargs)除：numpy.divide(x1, x2, *args, **kwargs)整除：numpy.floor_divide(x1, x2, *args, **kwargs)幂：numpy.power(x1, x2, *args, **kwargs)开方：numpy.sqrt(x, *args, **kwargs)平方：numpy.square(x, *args, **kwargs)示例
C++引用的学习： 通常引用第一个作用，人们会想到的是引用的变量的别名；（可以说是直接操作这个变量）； 引用的声明： Type + & + name（可以认为是一个常指针） 注意：（1）&是起标识符的作用； （2）声明引用时，必须先将其进行初始化； （3）不能建立数组的引用，因为数组是因为由若干个元素组成，所以无法建立一个数组的别名； 引用的应用： （引用作为参数） int swap(int &a, int &b) { int t = a; a = b; b = t; }
说明本文主要是关于Numpy的一些总结，包括他们的一些运算公式，我整理一下方便日后查阅公式!
1、NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包。它是pandas等其他各种工具的基础。 2、NumPy的主要功能：
CodeReview，即代码评审，是白盒测试中，静态测试的一种方法，通过阅读代码，提出代码层面的缺陷。
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。一般不需要安装，装Python就自动装了，如果需要：
arr=np.array(data) #将列表转为numpy.ndarray np.array([2,4])
通过np.bitwise_and()函数对输入数组中的整数的二进制表示的相应位执行位与运算。
Numpy是Python做数据分析所必须要掌握的基础库之一。以下为入门Numpy的100题小练习，原为github上的开源项目，由和鲸社区的小科翻译并整理（保留了部分原文作为参考）。受限于篇幅，小编在这里只提供了部分题目的运行结果。友情提示：代码虽好，自己动手才算学到。
一、基类与派生类的概念 基类（父类）：在继承关系中处于上层的类 派生类（子类）：在继承关系中处于下层的类 class A; class B; class C:public A //C为A的子类，A为C的父类 { }; class D:public A,public B //D为A和B的子类，A和B均为D的父类 { }; 二、类派生列表 派生类通过派生类列表来指出其从哪个（哪些）基类继承而来 类派生列表的使用规则： ①派生列表不能出现在类的声明时，只能在定义时，原因如下： 一条声明语句的目的是让程序知晓某
利用数组进行数据处理 NumPy数组使你可以将许多种数据处理任务表述为简洁的数组表达式（否则需要编写循环）。用数组表达式代替循环的做法，通常被称为矢量化。 矢量化数组运算要比等价的纯Python方式快上一两个数量级 利用数组进行数据处理 将条件逻辑表述为数组运算 传统方式缺点： 列表推导的局限性 纯Python代码，速度不够快。 无法应用于高维数组 解决方法：where # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import numpy.random as n
算术运算numpy.add()numpy.subtract()numpy.multiply()numpy.divide()numpy.floor_divide(x1, x2)numpy.power()numpy.sqrt(x, *args, **kwargs)numpy.square(x, *args, **kwargs)
直到十分钟前，我都以为这句代码确实能够将５个元素全部初始化为１，但事实跟我想的完全不同！（基础的东西革命的本钱，疏漏不得啊）
这篇文章不详细分析继承和不同继承关系下的特点。 我将在后边几篇文章里专门针对继承关系来做分析。 一、基类与派生类的概念 基类（父类）：在继承关系中处于上层的类 派生类（子类）：在继承关系中处于下层的类 class A; class B; class C:public A //C为A的子类，A为C的父类 { }; class D:public A,public B //D为A和B的子类，A和B均为D的父类 { }; 二、类派生列表 派生类通过派生类列表来指出其从哪个（哪些）基类继承而来 类派生列表的使
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48208433
对于JSTL和EL之间的关系,这个问题对于初学JSP的朋友来说,估计是个问题,下面来详细介绍一下JSTL和EL表达式他们之间的关系,以及JSTL和EL一些相关概念! JSTL是什么 JSTL(JSP Standard Tag Library,JSP标准标签库)是一个不断完善的开放源代码的JSP标签库，是由apache的jakarta小组来维护的。JSTL1.0 由四个定制标记库(core、format、xml 和 sql)和一对通用标记库验证器组成。core 标记库提供了定制操作，通过限制了作用域的变量管理
简介： 本文主要是针对一些对于goroutine的“指控”提出我自己的看法，特别是轩脉刃的一篇博客文章《论go语言中goroutine的使用》提出了goroutine的几宗罪。实际上goroutine确实有增加程序复杂度而容易导致问题之处，特别是死锁；但是另外的一些指控，我认为实际上goroutine是没有直接责任的。 以下就《论go语言中goroutine的使用》的内容一一提出我的观点。 第一个指控：goroutine的指针传递是不安全的 原文： fun main() { request := re
JavaScript是一门灵活多变的编程语言，其中数据类型转换是其核心特性之一。在JavaScript中，数据类型转换涉及将一个数据类型转换为另一个，以满足不同操作的需求。这个过程可能会引发一些意外结果，因此理解JavaScript中的数据类型转换至关重要。本文将深入探讨JavaScript数据类型转换，包括隐式类型转换和显式类型转换，以及如何避免常见的陷阱和错误。
除非显式说明，np.array会尝试为新建的这个数组判断一个较为合适的数据类型。数据类型保存在特殊的dtype对象中。比如上面的两个例子中。我们有：
上篇的末尾其实我们简单地提到了索引，但是没有过多深入。没有过多深入的原因也很简单，因为numpy当中关于索引的用法实在是很多，并不是我们想的那样用一个下标去获取数据就完事了。
也就是在需求分析阶段产出一个原因，就好像一个 demo，让用户看看是否符合预期，防止成本浪费
与回归任务不同，分类任务是指标签信息是一个离散值，其表示的是样本对应的类别，一般使用one-hot向量来表示类别，例如源数据中有两类，分别为猫和狗，此时可以使用数字1和数字2来表示猫和狗，但是更常用的方法是使用向量[0,1]表示猫，使用向量[1,0]表示狗。one-hot的中文释义为独热，热 的位置对应于向量中的1，所以容易理解独热的意思是指向量中只有一个位置为1，而其他位置都为0。那么使用独热编码表征类别相较于直接用标量进行表征有什么好处呢，从类别的区分性来说，两者都可以完成对不同类别的区分。但是从标量数字的性质来说，其在距离方面的诠释不如one-hot。例如现在有三个类别，分别为猫，狗和西瓜，若用标量表示可以表示为label猫=1，label狗=2，label西瓜=3，从距离上来说，以欧氏距离为例，dist(猫，狗)=1，dist(狗，西瓜)=1，dist(猫，西瓜)=2，这样会得出一个荒谬的结论，狗要比猫更像西瓜，因此用标量来区分类别是不明确的，若以独热编码表示类别，即label猫=[1,0,0],label狗=[0,1,0],label西瓜=[0,0,1],容易验证各类别之间距离都相同。
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