TDD（Test Driven Development，测试驱动的开发）是软件开发史上最重要的里程碑之一。TDD主要专注于自动单元测试，它的目标是尽最大限度自动化测试代码。如果代码被改动，我们仍可以运行测试并捕捉可能存在的问题。换言之，测试对于已经存在的功能模块依然有效。
分析，调试和测试是开发过程的组成部分。 您可能熟悉单元测试的概念。 单元测试是程序员编写的用于测试其代码的自动测试。 例如，这些测试可以单独测试函数或函数的一部分。 每次测试仅测试一小部分代码。 这样做的好处是提高了对代码质量的信心，可重复进行的测试，以及副作用，使代码更清晰，更正确。 单元测试还促进了协作编辑，因为通常没有人会自己理解复杂项目中的所有代码，因此，单元测试可防止贡献者破坏现有代码。 Python 对单元测试有很好的支持。 NumPy 添加了numpy.testing包，以帮助 NumPy 对单元测试进行编码。
NumPy 具有许多从其前身 Numeric 继承的模块。 其中一些包具有 SciPy 对应版本，可能具有更完整的功能。 我们将在下一章中讨论 SciPy。
与普遍的看法相反，质量保证与其说是发现错误，不如说是发现它们。 我们将讨论两种提高代码质量，从而防止出现问题的方法。 首先，我们将对已经存在的代码进行静态分析。 然后，我们将讨论单元测试； 这包括模拟和行为驱动开发（BDD）。
assert_(val, msg='') Assert that works in release mode. assert_almost_equal(actual, desired, decimal=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to desired precision. The test is equivalent to abs(desired-actual) < 0.5 * 10**(-decimal) Given two objects (numbers or ndarrays), check that all elements of these objects are almost equal. An exception is raised at conflicting values. For ndarrays this delegates to assert_array_almost_equal Parameters ---------- actual : number or ndarray The object to check. desired : number or ndarray The expected object. decimal : integer (decimal=7) desired precision err_msg : string The error message to be printed in case of failure. verbose : bool If True, the conflicting values are appended to the error message. Raises ------ AssertionError If actual and desired are not equal up to specified precision. See Also -------- assert_array_almost_equal: compares array_like objects assert_equal: tests objects for equality Examples -------- >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334) >>> npt.assert_almost_equal(2.3333333333333, 2.33333334, decimal=10) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Items are not equal: ACTUAL: 2.3333333333333002 DESIRED: 2.3333333399999998 >>> npt.assert_almost_equal(np.array([1.0,2.3333333333333]), np.array([1.0,2.33333334]), decimal=9) ... <type 'exceptions.AssertionError'>: Arrays are not almost equal <BLANKLINE> (mismatch 50.0%) x: array([ 1. , 2.33333333]) y: array([ 1. , 2.33333334]) assert_approx_equal(actual, desired, significant=7, err_msg='', verbose=True) Raise an assertion if two items are not equal up to significant digits. Given two numbers, check that they are approximately equal. Approximately equal is defined as the number of significant digits that
本章适用于希望使用 NumPy 和 Pygame 快速轻松创建游戏的开发人员。 基本的游戏开发经验会有所帮助，但这不是必需的。
本章介绍常用的 NumPy 函数。 这些是您每天将要使用的函数。 显然，用法可能与您不同。 NumPy 函数太多，以至于几乎不可能全部了解，但是本章中的函数是我们应该熟悉的最低要求。
斐波那契数的第 n 项 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch3.1 import numpy as np # 斐波那契数列的每个新项都由之前的两项相加而成 # 以 1 和 2 开始，前 10 项为： # 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55, 89, ... # 斐波那契数列的通项公式为： # fn = (phi ** n - (-phi) ** (-n)) / 5 ** 0.5 # 其中 phi 是黄金比例，phi = (1 + 5 ** 0.5) / 2
调整图像尺寸 # 这个代码用于调整图像尺寸 # 来源：NumPy Cookbook 2e Ch2.3 import scipy.misc import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 将 Lena 图像加载到数组中 lena = scipy.misc.lena() # 图像宽高 LENA_X = 512 LENA_Y = 512 # 检查图像的宽高 np.testing.assert_equal((LENA_Y, LENA_X)
本文整理汇总了Python中numpy.fmod方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python numpy.fmod方法的具体用法？Python numpy.fmod怎么用？Python numpy.fmod使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在模块numpy的用法示例。
NumPy 以其高效的数组而闻名。 之所以成名，部分原因是索引容易。 我们将演示使用图像的高级索引技巧。 在深入研究索引之前，我们将安装必要的软件 – SciPy 和 PIL。 如果您认为有此需要，请参阅第 1 章“使用 IPython”的“安装 matplotlib”秘籍。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48208433
testify可以说是最流行的（从 GitHub star 数来看）Go 语言测试库了。testify提供了很多方便的函数帮助我们做assert和错误信息输出。使用标准库testing，我们需要自己编写各种条件判断，根据判断结果决定输出对应的信息。
在之前博文的基础上，我们将介绍部分断言的使用，同时穿插一些源码。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
写在前面：本来这篇应该是上周四更新，但是上周四写了一篇深度学习的反向传播法的过程，就推迟更新了。本来想参考PRML来写，但是发现里面涉及到比较多的数学知识，写出来可能不好理解，我决定还是用最通俗的方法解释PCA，并举一个实例一步步计算，然后再进行数学推导，最后再介绍一些变种以及相应的程序。（数学推导及变种下次再写好了） 正文： 在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算的结果；二是因为无关的特征会加大计算量，耗
numpy的功能: 提供数组的矢量化操作，所谓矢量化就是不用循环就能将运算符应用到数组中的每个元素中。 提供数学函数应用到每个数组中元素 提供线性代数，随机数生成，傅里叶变换等数学模块 numpy数组操作 numpy.array([],dttype=)生成ndarry数组,dttype指定存储数据类型 numpy.zeros((3,4))生成指定元素0的3行4列矩阵。 numpy.reshape((2,2))转换数组阵维数为2行2列 numpy.ara
顾翔老师开发的bugreport2script开源了，希望大家多提建议。文件在https://github.com/xianggu625/bug2testscript，
一、什仫是gtest gtest是一个跨平台的(Liunx、Mac OS X、Windows、Cygwin、Windows CE and Symbian)C++单元测试框架，由google公司发布。gtest是为在不同平台上为编写C++测试而生成的。它提供了丰富的断言、致命和非致命判断、参数化、”死亡测试”等等。 了解了什仫是gtest之后下面让我们来学习gtest的一些使用规则吧！ 一、gtest系列之TEST宏
数据预处理后，我们生成了大量的新变量（比如独热编码生成了大量仅包含0或1的变量）。但实际上，部分新生成的变量可能是多余：一方面它们本身不一定包含有用的信息，故无法提高模型性能；另一方面过这些多余变量在构建模型时会消耗大量内存和计算能力。因此，我们应该进行特征选择并选择特征子集进行建模。
https://blog.csdn.net/lm409/article/details/55049893 https://blog.csdn.net/liyuefeilong/article/details/50993607 https://blog.csdn.net/qq_26437925/article/details/56479841
dapr/pkg/diagnostics/utils/metrics_utils.go
30分钟让你了解Javascript单元测试框架QUnit，并能在程序中使用。 QUnit是什么 QUnit是一个强大，易用的JavaScript单元测试框架，由jQuery团队的成员所开发，并且用在jQuery，jQuery UI，jQuery Mobile等项目。 ---- Hello World 学习QUnit还是从例子开始最好，首先我们需要一个跑单元测试的页面，这里命名为index-test.html： <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="u
之前一篇:跟着开源项目学因果推断——CausalImpact 贝叶斯结构时间序列模型（二十一）
NumPy provides a couple of ways to construct arrays with fixed,start, and end values, such that the other elements are uniformly spaced between them. NumPy提供了两种方法来构造具有固定值、起始值和结束值的数组，以便其他元素在它们之间均匀分布。 To construct an array of 10 linearly spaced elements starting with 0 and ending with 100, we can use the NumPy linspace function. 要构造一个由10个线性间隔元素组成的数组，从0开始到100结束，我们可以使用NumPy linspace函数。 In this case, I’m going to type np.linspace. 在本例中，我将键入np.linspace。 The first argument is the starting point, which is 0. 第一个参数是起点，即0。 The second is the ending point, which will be included in the NumPy array that gets generated. 第二个是结束点，它将包含在生成的NumPy数组中。 And the final argument is the number of points I would like to have in my array. 最后一个参数是数组中的点数。 In this case, NumPy has created a linearly spaced array starting at 0 and ending at 100. 在本例中，NumPy创建了一个从0开始到100结束的线性间隔阵列。 Now, to construct an average of 10 logarithmically spaced elements between 10 and 100, we can do the following. 现在，要构造10个10到100之间的对数间隔元素的平均值，我们可以执行以下操作。 In this case we use the NumPy logspace command. 在本例中，我们使用NumPy logspace命令。 But now careful, the first argument that goes into logspace is going to be the log of the starting point. 但是现在要小心，进入日志空间的第一个参数将是起点的日志。 If you want the sequence to start at 10, the first argument has to be the log of 10 which is 1. 如果希望序列从10开始，则第一个参数必须是10的log，即1。 The second argument is the endpoint of the array, which is 100. 第二个参数是数组的端点，它是100。 And again, we need to put in the log of that, which is 2. 再一次，我们需要把它放到日志中，也就是2。 And the third argument as before, is the number of elements in our array. 和前面一样，第三个参数是数组中的元素数。 in this case, what NumPy has constructed is an array consisting of 10 elements where the first element is 10 and the last element is 100. 在本例中，NumPy构造了一个由10个元素组成的数组，其中第一个元素是10，最后一个元素是100。 All of the other elements are uniformly spaced between those two extreme points in the logarithmic space. 所有其他元素均匀分布在对数空间的两个端点之间。 To construct array of ten logarithmically spaced elements between numbers say 250 and 500,
一般认为Jax是谷歌为了取代TensorFlow而推出的一款全新的端到端可微的框架，但是Jax同时也集成了绝大部分的numpy函数，这就使得我们可以更加简便的从numpy的计算习惯中切换到GPU的计算中。Jax除了支持GPU的张量运算，更重要的一个方面是Jax还支持谷歌自己的硬件TPU的张量运算。关于张量计算，可以参考前面写过的这一篇博客。
This is a good point to introduce random walks. 这是引入随机游动的一个很好的观点。 Random walks have many uses. 随机游动有许多用途。 They can be used to model random movements of molecules, 它们可以用来模拟分子的随机运动， but they can also be used to model spatial trajectories of people, 但它们也可以用来模拟人的空间轨迹， the kind we might be able to measure using GPS or similar technologies. 我们可以用GPS或类似的技术来测量。 There are many different kinds of random walks, and properties of random walks 有许多不同种类的随机游动，以及随机游动的性质 are central to many areas in physics and mathematics. 是物理学和数学许多领域的核心。 Let’s look at a very basic type of random walk on the white board. 让我们看看白板上一种非常基本的随机行走。 We’re first going to set up a coordinate system. 我们首先要建立一个坐标系。 Let’s call this axis "y" and this "x". 我们把这个轴叫做“y”，这个叫做“x”。 We’d like to have the random walk start from the origin. 我们想让随机游动从原点开始。 So this is position 1 for the random walk. 这是随机游动的位置1。 To get the position of the random walker at time 1, we can pick a step size. 为了得到时间1时随机行走者的位置，我们可以选择一个步长。 In this case, I’m just going to randomly draw an arrow. 在这种情况下，我将随机画一个箭头。 And this gives us the location of the random walker at time 1. 这给了我们时间1的随机游走者的位置。 So this point here is time is equal to 0. 这里的时间等于0。 And this point here corresponds to time equal to 1. 这一点对应于等于1的时间。 We can take another step. 我们可以再走一步。 Perhaps in this case, we go down, say over here. 也许在这种情况下，我们下去，比如说在这里。 And this is our location for the random walker at time t is equal to 2. 这是时间t等于2时，随机游走者的位置。 This is the basic idea behind all random walks. 这是所有随机游动背后的基本思想。 You have some location at time t, and from that location 你在时间t有一个位置，从这个位置开始 you take a step in a random direction and that generates your location 你在一个随机的方向上迈出一步，这就产生了你的位置 at time t plus 1. 在时间t加1时。 Let’s look at these a little bit more mathematically. 让我们从数学的角度来看这些。 First, we’re going to start with the location of the random walk at time t 首先，我们从时间t的随机游动的位置开始 is equal to 0. 等于0。 So position x at time t is equal to 0 is whatever 所以时间t处的位置x等于0是什么 the location of the random walke
官方说法：Go不提供断言，我们知道这会带来一定的不便，其主要目的是为了防止你们这些程序员在错误处理上偷懒。 引入断言能为我们提供便利——提高测试效率，增强代码可读性。
本章是关于特殊数组和通用函数的。 这些是您每天可能不会遇到的主题，但是它们仍然很重要，因此在此需要提及。**通用函数（Ufuncs）**逐个元素或标量地作用于数组。 Ufuncs 接受一组标量作为输入，并产生一组标量作为输出。 通用函数通常可以映射到它们的数学对等物上，例如加法，减法，除法，乘法等。 这里提到的特殊数组是基本 NumPy 数组对象的所有子类，并提供其他功能。
在go 1.13后，系统库中添加了两个函数errors.Is, errors.As。用来处理error多重包装问题。 这也使得实现自定义error，如果不实现Is/As两个接口，将会产生严重的兼容问题。这会使得对它调用errors.Is/errors.As失败。
本文整理汇总了Python中numpy.random.randint方法的典型用法代码示例。如果您正苦于以下问题：Python random.randint方法的具体用法？Python random.randint怎么用？Python random.randint使用的例子？那么恭喜您, 这里精选的方法代码示例或许可以为您提供帮助。您也可以进一步了解该方法所在模块numpy.random的用法示例。
来源：CDA数据分析师 本文约7500字，建议阅读15分钟 在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。 创建数组 1、Array 它用于创建一维或多维数组 numpy.array(object, dtype=None, *, copy=True, order='K'
Numpy是python中最有用的工具之一。它可以有效地处理大容量数据。使用NumPy的最大原因之一是它有很多处理数组的函数。在本文中，将介绍NumPy在数据科学中最重要和最有用的一些函数。
assert库是这样的一个库，它有一系列函数来适应各种各样不同的场景需求，下面是一个简单的判断值是否符合预期的demo：
mocha 是一个功能丰富的javascript测试框架，可以运行在nodejs和浏览器环境，使异步测试变得简单有趣。mocha 串联运行测试，允许灵活和精确地报告结果，同时映射未捕获的异常用来纠正测试用例。
Go提供了test工具用于代码的单元测试，test工具会查找包下以_test.go结尾的文件，调用测试文件中以 Test或Benchmark开头的函数并给出运行结果
NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块，我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是，首先，它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二，速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字，这是一个0和1之间完全平坦的分布，因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样，先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现，我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组，我只需插入该数组的大小，在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中，我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数，第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中，我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需
Google C++单元测试框架（简称Gtest），可在多个平台上使用（包括Linux, Mac OS X, Windows, Cygwin和Symbian），它提供了丰富的断言、致命和非致命失败判断，能进行值参数化测试、类型参数化测试、“死亡测试”。
这是Go语言单元测试从零到溜系列教程的第1篇，主要讲解在Go语言中如何编写单元测试以及介绍了表格驱动测试、回归测试和单元测试中常用的断言工具。
总结gtest中的所有断言相关的宏。 gtest中，断言的宏可以理解为分为两类，一类是ASSERT系列，一类是EXPECT系列。一个直观的解释就是：
补充知识：读取图片成numpy数组,裁剪并保存 和 数据增强(ImageDataGenerator)
单元测试(Unit Tests, UT) 是一个优秀项目不可或缺的一部分，是对软件中的最小可测试部分进行检查和验证。在面向对象编程中，最小测试单元通常是一个方法或函数。单元测试通常由开发者编写，用于验证代码的一个很小的、很具体的功能是否正确。单元测试是自动化测试的一部分，可以频繁地运行以检测代码的更改是否引入了新的错误。
当我们在 JavaScript 中对一个值执行连续操作（例如函数调用）时，目前有两种基本方式：
在Java中，我们用Junit做单元测试，用JMH做性能基准测试（benchmark），用async-profiler剖析cpu性能，用jstack、jmap、arthas等来排查问题。
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