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python complex

参考链接: Python complex()创建一个复,real为实部,imag为虚部 实例: >>> c=complex(3,4) >>> d=complex(2,5) >>> c*d (-14+23j ) 复的乘法按照以下的法则进行: 设z1=a+bi,z2=c+di(a、b、c、d∈R)是任意两个复,那么它们的积(a+bi)(c+di)=(ac-bd)+(bc+ad)i.  其实就是把两个复相乘,类似两个多项式相乘,展开得: ac+adi+bci+bdi^2,因为i^2=-1,所以结果是(ac-bd)+(bc+ad)i 。两个复的积仍然是一个复。  除法运算规则: 如果对你有帮助,可否在文章右侧点个赞再走呢~~ python魔法方法(部分) python避坑篇 python部分高级用法 python开发手册 python内置(下) python 内置属性, python异常处理 python lambda

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python内置3-complex(

Help on class complex in module __builtin__:class complex(object) |  complex(real) -> complex number  For example, complex(1+2j) is fine, but complex(1 + 2j) raises ValueError.The complex type is described in Numeric Types — int, float, long, complex.中文说明:创建一个值为real + imag * j的复或者转化一个字符串或为复。 如果第一个参为字符串,则不需要指定第二个参。参real: int, long, float或字符串;参imag: int, long, float。 >>> complex(5,3)(5+3j)>>> complex(7)(7+0j)>>> complex(56)(56+0j)>>> complex(7+8j)(7+8j)>>> complex(7

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    【基础教程】Python复类型(complex

    Complex)是 Python 的内置类型,直接书写即可。换句话说,Python 语言本身就支持复,而不依赖于标准库或者第三方库。 复由实部(real)和虚部(imag)构成,在 Python 中,复的虚部以j或者J作为后缀,具体格式为: a + bja 表示实部,b 表示虚部。 【实例】Python 复的使用: c1 = 12 + 0.2j print(c1Value: , c1) print(c1Type, type(c1)) c2 = 6 - 1.2j print(c2Value : , c2) #对复进行简单计算 print(c1+c2: , c1+c2) print(c1*c2: , c1*c2) 运行结果: c1Value: (12+0.2j) c1Type c2Value : (6-1.2j) c1+c2: (18-1j) c1*c2: (72.24-13.2j)可以发现,复在 Python 内部的类型是 complex,Python 默认支持对复的简单计算。

    28620

    Bash

    默认情况下,脚本中定义的任何变量均为 全局变量,可以在内访问。 创建 # function关键字创建 function func1 { echo this is func1} # 接近其它语言形式的 func2() { echo this is func2 } # sh 命名使用下划线分隔 fun_read(){ echo sh function} 注意,为了兼容 sh,尽量使第二种方法。 引用func1func2返回值return 只能用来返回整值(0-255 之间)。变量作用范围默认情况下,脚本中定义的任何变量均为 全局变量,可以在内访问。 位置参变量$*被双引号扩住,所有参被认为是一个字段for in 循环只会循环一次$@被双引号扩住,参会以空格划分开$#传入的参。可以为 0$$脚本的当前进程 ID 号。

    41540

    python:

    def square(x):return x**2在上面的square中,当包含该的模块加载到Python释器中时,或者如果该在Python REPL中定义,那么将会执行定义语句def 定义的执行会绑定当前本地命名空间中的名(可以将命名空间当作名字到值的一种映射,并且这种映射还可以嵌套,命名空间和范围会在另一个教程中细介绍)到一个对象,该对象是一个对中可执行代码的包装器 当使用可变默认参作为默认值时,注意到这一点非常重要。当我们讨论Python据模型时,将会清楚理其原因。2. 关键字参:以“kwarg=value”的形式使用关键字参也可以调用有时候,调用的参可能是以元组、列表或字典的形式存在。可以通过使用“*”或“**”操作符将这些参包到内部以供调用。 在本教程命名空间一节中,我们更加细地描述了这些古怪用法。

    80670

    javascript

    一、的一些基础概念:1.js中的使用function来声明。 3.理:3.1  不介意传递进来参以及类型,因为js中的参在内部是用一个组来表示的,接收到的始终是这个组,至于组中包含的内容并不关心。 二、深入理Function类型JS 中Function类型实际上是一种对象,每一个实际上都是Function类型的一个实例,通常是使用声明语法定义的,每一个都有一些默认的属性和方法;由于是对象 ,故名实际上也是一个指向对象的指针变量,不会与某个绑定,是对象,名是指针。 ,所以也可以作为值来使用,可以像传递参一样把一个传递给另一个

    39940

    select()

    2、select  该准许进程指示内核等待多个事件中的任何一个发送,并只在有一个或多个事件发生或经历一段指定的时间后才唤醒。 原型如下:#include #include int select(int maxfdp1,fd_set *readset,fd_set *writeset,fd_set *exceptset,const struct timeval *timeout)返回值:就绪描述符的目,超时返回0,出错返回-1介绍如下:(1)第一个参maxfdp1指定待测试的描述字个,它的值是待测试的最大描述字加1 struct fd_set可以理为一个集合,这个集合中存放的是文件描述符,可通过以下四个宏进行设置:          void FD_ZERO(fd_set *fdset);           清空集合 #define IPADDRESS 127.0.0.1 13 #define PORT 8787 14 #define MAXLINE 1024 15 #define LISTENQ 5 16 17 声明

    60720

    lower_bound()

    头文件:algorithm lower_bound()返回值是一个迭代器,返回指向比key大的第一个值的位置对象:有序组或容器组:#include #include using namespace

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    OFFSET

    OFFSET的语法如下:=OFFSET(起始单元格,移动的行,移动的列,高度,宽度)其中:起始单元格:想要从哪个单元格或单元格区域开始偏移。 如下图1所示的示例,帮你理OFFSET。?图1 为什么不直接输入对单元格区域的引用,而要使用OFFSET呢?有以下两个原因:如果直接输入对单元格区域的引用,例如A1:C5,那么这个引用是静态的。 下图2所示是一个交互式工作簿,以帮助你了OFFSET是如何工作的。当你输入所有5个参时,工作簿会突出显示你的OFFSET给出的单元格区域。多试试,你就会更好地理这个。? 图3OFFSET的局限虽然使用OFFSET的公式可以返回一个动态单元格区域,但它也有一些限制:OFFSET是易失的:这意味着,只要你的工作簿中有任何更改,就会重新计算 OFFSET公式。 使用OFFSET的公式很难调试:因为引用是动态的,所以调试包含大量OFFSET的公式的工作簿会变得棘手。注:本文学习整理自chandoo.org,供有兴趣的朋友参考。

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    Python

    是代码的一种组织形式 应该能完成一项特定的工作,而且一般一个只完成一项工作 有些语言,分和过程两个概念,通俗释是,有返回结果的是,无返回结果的叫过程,python不加以区分 10 15 20 25 6 12 18 24 30 36 7 14 21 28 35 42 49 8 16 24 32 40 48 56 64 9 18 27 36 45 54 63 72 81 参 把参放入List或者字典中,直接把Listdict中的值放入收集参中 语法:参考案例 # 收集参包问题 def stu( *args): print(哈哈哈哈) # n 用来表示循环次 # ,即调用的时候前面加一个星号stu(*l) 哈哈哈哈 0 哈哈哈哈 0 Liuying 1 19 2 20 3 Wangxiaojing 同理,dict类型收集参一样可以包,但是 对dict类型进行包 需要用两个星号进行文档 的文档的作用是对当前提供使用相关的参考信息 文档的写法: 在内部开始的第一行使用三引号字符串定义符 一般具有特定格式 参考案例 文档查看 使用help

    10286

    Softmax

    但是往往在实际中这种方式是不合情理的,比如对于文本分类来说,一篇文章或多或少包含着各种主题信息,我们更期望得到文章对于每个可能的文本类别的概率值(置信度),可以简单理成属于对应类别的可信度。 这种曲线能够将输出的值拉开距离。假设拥有三个输出节点的输出值为 为。首先尝试不使用指 ,接下来使用指的Softmax计算。 在深度学习中通常使用反向传播求梯度进而使用梯度下降进行参更新的过程,而指在求导的时候比较方便。比如。 其他层建议使用的激活可以参考深度学习中常用激活细总结。现在可以构建比较复杂的神经网络模型,最重要的原因之一得益于反向传播算法。 因此上面求导的结果为:分两项相乘:为了方便,将Softmax表达式表示为 ,结果为,由于此时,因此最终结果为。对于Softmax的梯度推导依然使用的是导的基本运算,并不复杂。

    81410

    python

    结构: def  名():     体 执行:    名()返回值: return 一,中,遇到return终止 二,返回值,返回给了的调用者:名() return单个值,返回单个值 会在内存中临时开辟一个空间,此空间记录中变量与值的对应关系,随着的结束,临时名称空间而关闭 释:Python代码运行的时候遇到是怎么做的,从Python释器开始执行之后,就在内存中开辟里一个空间 ,每当遇到一个变量的时候,就把变量名和值之间对应的关系记录下来,但是当遇到定义的时候,释器只是象征性的将名读如内存,表示知道这个存在了,至于内部的变量和逻辑,释器根本不关心。   等执行到调用的时候,Python释器会再开辟一块内存来储存这个里面的内容,这个时候,才关注里面有哪些变量,而中的变量回储存在新开辟出来的内存中,中的变量只能在内部使用,并且会随着执行完毕 的嵌套:    程序执行到哪里,只要遇到名(),就执行??名的运用:直接打印名,返回内存地址 名可以作为的参 名可以作为的返回值?可以作为容器类型的元素

    15930

    损失

    损失是经验风险的核心部分,也是结构风险重要组成部分。 这里需要释一下:之所以有人认为逻辑回归是平方损失,是因为在使用梯度下降来求最优的时候,它的迭代式子与平方损失求导后的式子非常相似,从而给人一种直观上的错觉。 五、其它损失除了以上这几种损失,常用的还有:0-1损失 ? 绝对值损失 ? 不过这个有凸,不连续等性质,在实际应用中很难实现,所以才有了几种替代的损失,他们都是连续,凸。 其他的三个损失的01损失的上界,如果可以让其他的三个损失比较小,也就可以近似的让01损失比较小。

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    欧拉

    欧拉我们用 表示欧拉定义: 表示对于整n,小于等于n中与n互质的的个性质1. 为积性证明:此处证明需要用到下面计算方法1中的内容,建议先看后面再回过头来看这里假设存在p,q,且 将n,p,q进行质因 那么 因为 显然 这种方法也是常见的证明一个是积性的方法2. 3.1到n中与n互质的的和为 计算方法 计算单值欧拉假设我们需要计算 分情况讨论1.当n=1时很明显,答案为12.当n为质时根据素的定义,答案为n-1(仅有n与n不互质)3.当$n$为合时我们已经知道了 n为素的情况不妨对n进行质因设 假设$k=1$那么 证明:考虑容斥,与一个互素的的个就是这个减去与它不互素的的个因为p是素,所以在 中与其不互素的为 得证当 时 #include { int limit=sqrt(N),ans=N; for(int i = 2; i 1) ans=ansN*(N-1); printf(%dn,ans); } return 0;}线性筛因为欧拉是积性因此可以使用线性筛法性质

    51640

    linux select

    http:blog.csdn.netlingfengtengfeiarticledetails12392449 在Linux中,我们可以使用select实现IO端口的复用,传递给 select的参会告诉内核 (读,写,异常) 有了这些返回信息,我们可以调用合适的IO(通常是 read 或 write),并且这些不会再阻塞. 当有一个描述符做好准备或者是捕获到一个信号时会返回。如果捕获到一个信号, select将返回 -1,并将变量 erro设为 EINTR。     说明:对于这个原理的释可以看上边fd_set的释,fd_set是以位图的形式来存储这些文件描述符。maxfdp也就是定义了位图中有效的位的个。 理select模型: 理select模型的关键在于理fd_set,为说明方便,取fd_set长度为1字节,fd_set中的每一bit可以对应一个文件描述符fd。

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    损失

    从一个非常简单的角度来看,损失(J)可以定义为一个包含两个参:预测输出真实输出?神经网络损耗显示这个将通过比较模型预测的值和它应该输出的实际值来计算我们的模型的性能有多差。 现在让我们把分类看作一项任务,并了在这种情况下损失是如何工作的。分类损失 当神经网络试图预测一个离散值时,我们可以认为它是一个分类模型。 该有效地惩罚了用于二值分类任务的神经网络。让我们看看这个的外观。?二元交叉熵损失图如您所见,有两个单独的,每个对应一个Y值。 二元分类损失比较我们可以用学方法将整个损失表示为一个方程式,如下所示:?二元交叉熵全方程这个丢失也称为日志丢失。这就是为二值分类神经网络设计损失的方法。 希望现在您对如何为深度学习中的各种任务配置损失有了更深入的理。感谢您的阅读!

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    JavaScript hasOwnProperty()

    hasOwnProperty()用于指示一个对象自身(不包括原型链)是否具有指定名称的属性。如果有,返回true,否则返回false。 IE 5.5+、FireFox、Chrome、Safari、Opera等主流浏览器均支持该。 语法object.hasOwnProperty( propertyName )参 描述 propertyName String类型指定的属性名称 返回值hasOwnProperty()的返回值为

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    Python open()

    在Python中,如果想要操作文件,首先需要创建或者打开指定的文件,并创建一个文件对象,而这些工作可以通过内置的 open() 实现。 open() 用于创建或打开指定文件,该的常用语法格式如下:file = open(file_name ]])此格式中,用 [] 括起来的部分为可选参,即可以使用也可以省略。 其中,各个参所代表的含义如下:file:表示要创建的文件对象。file_name:要创建或打开文件的文件名称,该名称要用引号(单引号或双引号都可以)括起来。 需要注意的是,如果要打开的文件和当前执行的代码文件位于同一目录,则直接写文件名即可;否则,此参需要指定打开文件所在的完整路径。mode:可选参,用于指定文件的打开模式。 buffering:可选参,用于指定对文件做读写操作时,是否使用缓冲区(本节后续会细介绍)。

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    PHP匿名(闭包)

    在PHP中匿名(Anonymous functions),也叫闭包( closures ),允许临时创建一个没有指定名称的。经常用作回调(callback)的参。 在编程领域我们可以通俗的说:子可以使用父中的局部变量,这种行为就叫做闭包。 PHP匿名和闭包使用的句法与普通相同,但匿名和闭包其实是伪装成的对象.匿名:就是没有名称的.匿名可以赋值给变量,对象传递.不过匿名仍是,因此可以调用,还可以传入参. 匿名特别适合作为或方法的回调.闭包:是指在创建时封装周围状态的.即使闭包所在的环境不存在了,闭包中封装的状态依然存在.注意:理论上讲,闭包和匿名是不同的概念. 如果你了js,这种写法可能会很熟悉callFunc( $printStrFunc );callFunc( function( $str ) { echo $str;} );例三 :连接闭包和外界变量的关键字

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    Hive窗口分析

    hive窗口分析在sql中有一类叫做聚合,例如sum()、avg()、max()等等,这类可以将多行据按照规则聚集为一行,一般来讲聚集后的行是要少于聚集前的行的。 但是有时我们想要既显示聚集前的据,又要显示聚集后的据,这时我们便引入了窗口。窗口又叫OLAP分析,窗口兼具分组和排序功能。 窗口最重要的关键字是 partition by 和 order by。 13,3cookie1,2018-04-14,2cookie1,2018-04-15,4cookie1,2018-04-16,4 开启智能本地模式SET hive.exec.mode.local.auto=true; SUM和窗口的配合使用 +16号=3+2+4+4=13, 14号=14号+15号+16号=2+4+4=10 如果不指定rows between,默认为从起点到当前行;如果不指定order by,则将分组内所有值累加;关键是理rows

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