2019 年第 27 篇，总 51 篇文章 本文大约 1700 字，阅读大约需要 6 分钟 前面分享的六道题目如下： Python-100 | 练习题 01 & 列表推导式 Python-100 练习题...02 Python-100 练习题 03 完全平方数 Python-100 练习题 04 判断天数 Python-100例(5-6) 排序&斐波那契数列 这次是分享 Python-100 例的第 7-...8 题，分别是复制列表和打印乘法口诀，这两道题目都比较简单。...---- Example-7 复制列表 题目：将一个列表的数据复制到另一个列表 思路 直接采用切片操作，即 [:] 代码实现 这道题目比较简单，代码如下： print('original list: {...Example-8 乘法口诀 题目：输出 9*9 乘法口诀 思路 最简单就是通过两层的 for 循环，两个参数，一个控制行，一个控制列，然后注意每行输出个数，即每层循环的起始和结束条件。
Numpy介绍： Numpy是用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多，本身是由C语言开发。这个是很基础的扩展，其余的扩展都是以此为基础。...arr_multi=arr1**3 # 求每个元素的立方，在python中幂运算用**来表示 print(arr_multi) arr_multi=arr1*arr2 # 元素逐个相乘 print(...：浅复制，深复制 # numpy复制：浅复制，深复制 # 浅复制 arr1=np.array([3,1,2,3]) print(arr1) a1=arr1 b1=a1 # 通过上述赋值运算，arr1,a1...# norm表示范数，默认求2范数，ord=1求1范数，ord=np.inf求无穷范数 print(b) # 求矩阵的迹、行列式、秩、特征值、特征向量 b = np.array([ [1,...而是向量点积 也就是np.dot([1, 0],[1, 2])和np.dot([1, 2],[2,2]) ''' # 再做个实验来区别向量乘法和矩阵乘法 b=np.array([ [1, 2
题外话：python的数据格式让我这种熟练了matlab的用户感觉好不习惯。...有一点很需要注意，数组切片是原始数组的视图，这就是说数据不会被复制到新的数组切片上，对数组切片的任何修改都会直接反应到原数组上，或者说数组切片只是一个对原数组内容的引用， 如下图。 ?...如果不想要这样的效果，想要一个独立的新数组，那么需要使用显示复制函数，例如arr_independent = arr[5:8].copy()。...其中另一种方法求最大值所在位置使用了numpy.argmax 函数，该函数可直接返回最大值位置（啰嗦了~~）。 数学和统计函数 主要就是计算均值、方差、求和、最大值、最小值、累计和和累计积等。...线性代数 矩阵乘法：使用dot函数而不是 *，使用 * 得到的结果等于是matlab中使用点乘.* 的结果，使用dot函数才是真正的矩阵乘法。
公式[5]使用布尔乘法的AND条件。公式[6]使用布尔乘法和除法的AND条件。公式[7]使用IF函数和布尔AND条件。 ? 图3：带筛选的数据透视表执行AND条件的求和运算。 ?...用于求和、求平均值和查找最小或最大值的OR条件 示例如下图13至图15所示。 ? 图13：使用应用到单列的OR条件来求和和求平均值。 ? 图14：使用应用到不同列的OR条件来求和和求平均值。...图15：使用应用到不同列的OR条件来求最小值和最大值。单个的OR逻辑测试可能产生多个TRUE值。在AGGREGATE函数的公式中，使用除法剔除0值。...如下图16所示，求区域West和Midwest在2019年3月18日和2019年5月12日之间的数量、营业额之和、最小营业额和平均营业额。 ? 图16：AND和OR条件，此时OR逻辑测试指向单列。...在公式中同时使用AND条件和OR条件：OR逻辑测试会返回多个TRUE值 如下图17所示，求净资产大于100000，净收入大于等于37500，信用评级1大于等于3.5或信用评级2大于等于6的客户数、最大净资产和平均净资产
在数学中，我们需要用到很多求和的办法，比如说求1至100的和，还有100以内的所有偶数和和所有奇数和，如果我们慢慢地计算是不是很浪费时间，还容易出错。...其实通过Python就可以很好的实现，不仅速度快正确率还高。...2))) 首先用range函数创建了一个整数列表，range(1, 100, 2)表示取值为1-100(不包括100)的整数，步长为2，输出的值为1，3，5……99 更多关于range函数的用法查看Python...应用之九九乘法表_9月月更_向阳逐梦_InfoQ写作社区 然后用sum函数对100以内的奇数求和最后用print函数将求和结果打印出来 这行代码充分体现了Python 语言的简洁性！！！
数字支持以下操作： +：加法 -：减法 *：乘法 /：除法 //：截断除法 **：乘方 %：取模 -=：一元减法 +=：一元加法... *=：一元乘法 /=：一元除法 数字支持以下比较运算： <<：左移，右边补0 >>：右移，左边补0 &：按位与 |：按位或 ^：按位异或（位相同则为...返回所有在s中，但不在t中的项目 s.intersection(t)：求交集。...返回所有在s或t中的项 s.pop()：随机弹出一个项目 s.add(i)：在s集合中添加一个元素i s | t：求s和t的并集 s & t：求s和t的交集 s - t：求差集 ...深复制可使用copy模块中的deepcopy()实现。 python中的所有对象都是"第一类的"。第一类就意味着，使用标识符命名的所有对象，都具有相同状态。
merge函数使用的是归并排序算法，在实现合并功能前，merge函数首先将输入序列分成若干个小的段，将不同段之间的元素合并成一个有序段，然后再将合并后的所有段依次合并，完成最终的排序结果。...具体实现方式为，从输入集合的第一个元素开始遍历，将两个集合中相同的元素复制到输出序列中（set_intersection），将所有元素（包括重复元素）复制到输出序列中（set_union），将只存在于第一个集合中的元素复制到输出序列中...这些函数将计算结果复制到由result指定的迭代器范围内，并返回一个指向输出序列尾后位置的迭代器。...需要说明的是，accumulate和inner_product函数可以接受一个自定义的二元操作符（比如加法、乘法等），从而实现各种自定义的累加和和内积和的计算。...accumulate、inner_product和partial_sum函数使用的都是迭代算法，在遍历序列时进行累加和、内积和和部分和的计算。
序列相乘 数学意义上的乘法就是将一个数重复相加若干次之后得到一个结果，序列的乘法同样如此，也是将一个序列重复拼接若干次之后得到一个新的序列。...1 print("提放有度，自在为人，保持前进，以致更好".split("，")) 复制 合并字符串 合并字符串正好与分割相反，是将多个字符串采用固定的分隔符连接在一起， 1 string = symbol.join...1 set.clear() 复制 clear() 方法会删除集合中的所有元素，使其变为一个空集合。 集合运算 交集 在 Python 中，求集合的交集使用 & 符号进行运算。...并集 在 Python 中，求集合的并集使用 | 符号进行运算。 差集 在 Python 中，求集合的差集使用 - 符号进行运算。...对称差集 在 Python 中，求集合的对称差集使用 ^ 符号进行运算。
线性代数运算：Numpy提供了丰富的线性代数运算函数，如矩阵乘法、求解线性方程组、特征值计算等。...乘法：np.multiply()函数 import numpy as np arr1 = np.array([1, 2, 3]) arr2 = np.array([4, 5, 6]) # 数组元素级别的乘法...矩阵求逆 import numpy as np matrix6 = np.array([[1, 2], [3, 4]]) result = np.linalg.inv(matrix6) print(...result) 求逆结果为： [[-2. 1. ] [ 1.5 -0.5]] d....累加和和累积 import numpy as np arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) # 累加和 result = np.cumsum(arr) print(result
的矩阵运算库，底层由 C++ 编写，因此速度相比 python 自身快得多，经常用于数据科学领域中，语法和 Matlab 有些相似。...基本运算 四则运算中，加法和减法在 np 中还是通用的，因为 np 主要操作对象是矩阵，所以乘法除法另说，* 在 np 中指的是对每一个元素进行的乘法（elementwise），矩阵相乘在 np 中用...堆叠有水平堆叠 np.hstack 和垂直堆叠 np.vstack，两个函数都接受一个 tuple 参数，tuple 中是要进行合并的两个矩阵，既然要合并的话，两个矩阵在合并方向上的维度大小一定要一致才行...：例如用 vstack 进行垂直合并的话，就得保证合并的两个矩阵的列数要一致 拆分道理差不多，用的比较少就不说了，需要用的时候再去看手册好啦 深浅拷贝 这个概念在很多编程语言里面都有，一旦理解的话可以运用到其他的地方...[X, Y] = meshgrid(x,y) 将向量 x 和 y 定义的区域转换成矩阵 X 和 Y , 其中矩阵 X 的行向量是向量 x 的简单复制，而矩阵 Y 的列向量是向量 y 的简单复制 (注：下面代码中
本文以Python 3.5及其以后的版本为主进行介绍。...运算符 功能说明 + 算术加法，列表、元组、字符串合并与连接 - 算术减法，集合差集 * 乘法，序列重复 / 真除法 // 求整商 - 相反数 % 求余数，字符串格式化 ** 幂运算 、>=...in 成员测试 is 对象实体同一性测试（地址） |、^、&、>、~ 位运算符 &、|、^ 集合交集、并集、对称差集 @ 矩阵相乘运算符 最后一个矩阵相乘运算符用来对矩阵进行计算，需要用到python...>>> import numpy #numpy是用于科学计算的Python扩展库 >>> x = numpy.ones(3) #ones()函数用于生成全1矩阵，参数表示矩阵大小
最小二乘法 最小二乘法非常出名，现在机器学习和深度学习很多模型都广泛使用。所谓的二乘，其实就是平方的意思。也被称为最小平方法，是一种用来评估预测结果与实际误差的方法。...最小二乘法就是优化这个平方误差，使得它尽可能小，来寻找最佳的 ? 的方法。 这个方法主要用在回归模型当中。 我们简单介绍一下回归模型的概念，在机器学习领域，最常用的模型可以分为回归模型与分类模型。...我们高中的时候就曾经学过，二次函数求极值，可以通过求导得到。除了求导之外，还有一些其他的最优化方法，这些不是本文的重点，会在以后介绍线性回归模型文章和大家分享。...最后，我们再回顾一下最小平方和和方差的公式，不知道大家有没有什么感觉。如果我们把样本真实的结果看成是期望值，那么误差的平方和不就和方差一样了吗？...期望、方差的概念我们大多数人都非常熟悉，而误差平方和和最小二乘法则要陌生一些。希望大家通过本文，可以将对期望和误差的理解迁移到误差平方和和最小二乘法上。因为知识迁移一定是最快的学习路径。
# 输出：Product of numbers: 120 在这个例子中，我们使用了operator.add和operator.mul代替了自定义的add()函数和mul()函数，从而更加简洁地求得累加和和累乘...使用reduce()进行列表元素连接 除了求和和求积，reduce()函数还可以用于将列表中的元素连接成一个字符串。...from functools import reduce words = ["Hello", " ", "Python", "!"]...Product of numbers:", product_result) # 输出：Product of numbers: 120 在上述代码中，我们使用了lambda函数结合reduce()函数实现累加和和累乘...熟练掌握reduce()函数，将有助于提升Python编程的技巧和效率。
因此，研究社区在高效逼近矩阵乘法方面已经做了大量工作，比如实现高速矩阵乘法库、设计自定义硬件加速特定矩阵的乘法运算、计算分布式矩阵乘法以及在各种假设下设计高效逼近矩阵乘法（AMM）等。...这些结果表明，相较于最近重点进行了大量研究与硬件投入的稀疏化、因式分解和 / 或标量量化矩阵乘积而言，研究者所提方法中的核心操作——哈希、求平均值和 byte shuffling 结合可能是更有前途的机器学习构建块...一种用于低位宽整数（ low-bitwidth integers）的高速求和算法，可避免 upcasting、饱和和溢出。 基于这些函数的近似矩阵乘法算法。...实验结果 为了评估 MADDNESS 的有效性，研究者用 c++ 和 Python 实现了该算法和其他几个现有算法。评估结果如下。 MADDNESS 到底有多快？...他是《Python 编程导论》一书的作者，其在 MIT 的课程已全部公开，不过或许是因为 Guttag 思维敏捷，他的语速有点快。
+运算符除了用于算术加法，还可以用于列表、元组和字符串的合并或连接，生成新对象： >>> 3 + (3+4j) #整数和复数相加 (6+4j) >>> [1, 2, 3] + [4...#连接两个字符串 'abcd1234' -运算符除了用于算数减法，还可以用于集合的差集运算： >>> {1, 2, 3, 4, 5} - {3} #差集 {1, 2, 4, 5} *运算符除了表示算术乘法...2, 3, 1, 2, 3, 1, 2, 3) >>> 'abc' * 3 'abcabcabc' 运算符/和//在Python中分别表示算术除法和算术求整商： >>> 3 / 2...#这里用的Python 3.x 1.5 >>> 15 // 4 3 %运算符可以用于整数或实数的求余数，还可以用于字符串格式化： >>> 123.45 % 3.2 1.849999999999996 >...例如把一个字符串和一个数字进行大小比较是毫无意义的，所以Python也不支持这样的运算。
想计算全部元素的和、按行求最大、按列求最大怎么办？for循环吗？不，NumPy的ndarray类已经做好函数了： 算中大量使用到矩阵运算，除了数组，NumPy同时提供了矩阵对象（matrix）。...矩阵对象和数组的主要有两点差别：一是矩阵是二维的，而数组的可以是任意正整数维；二是矩阵的'*'操作符进行的是矩阵乘法，乘号左侧的矩阵列和乘号右侧的矩阵行要相等，而在数组中'*'操作符进行的是每一元素的对应相乘...好办，"linspace"就可以做到： 回到我们的问题，矩阵a和b做矩阵乘法： 五、数组元素访问 数组和矩阵元素的访问可通过下标进行，以下均以二维数组（或矩阵）为例： 可以通过下标访问来修改数组元素的值...这个陷阱在Python编程中很容易碰上，其原因在于Python不是真正将a复制一份给b，而是将b指到了a对应数据的内存地址上。...想要真正的复制一份a给b，可以使用copy： 若对a重新赋值，即将a指到其他地址上，b仍在原来的地址上： 利用':'可以访问到某一维的全部数据，例如取矩阵中的指定列： 稍微复杂一些，我们尝试取出满足某些条件的元素
前言 本期内容为python的运算符与表达式~ 参考书籍：《Python数据分析、挖掘与可视化》 ---- 在python中，单个常量或变量可以看作最简单的表达式，使用赋值运算符之外的其他任意运算符连接的式子也是表达式...常用的python运算符如下： 运算符 功能说明 + 算数加法，列表、元组、字符串合并与连接，正号 - 算术减法，集合的差集，相反数 * 算数乘法，序列元素的重复 / 真除法 // 求整商，向下取整 %...求余数，字符串格式化 ** 幂运算，指数可以为小数 、>=、==、!...-num) print(-(-num)) print({1,2,3} - {3,4,5}) print({3,4,5} - {1,2,3}) *运算符 *运算符除了表示整数、浮点数、复数之间的算术乘法...，还可以用于列表、元组、字符串这几个类型的对象与整数的乘法，表示序列的重复、生成新的列表、元组或字符串。
Python数据分析–numpy总结 NumPy常用方法总结 文章目录 Python数据分析--numpy总结 生成ndarray的几种方式 从已有数据中创建 利用random模块生成ndarray...矩阵操作 import numpy as np nd14=np.arange(9).reshape([3,3]) #矩阵转置 np.transpose(nd14) #矩阵乘法运算 a=np.arange...(12).reshape([3,4]) b=np.arange(8).reshape([4,2]) a.dot(b) #求矩阵的迹 a.trace() #计算矩阵行列式 np.linalg.det(nd14...[5,2],如何复制请参考图1-2，然后相加。...x的数组，然后返回这个复制被打乱的数组，而传入的x不会被打乱。
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