在python2时代，整型有 int 类型和 long 长整型，长整型不存在溢出问题，即可以存放任意大小的整数。在python3后，统一使用了长整型。这也是吸引科研人员的一部分了，适合大数据运算，不会溢出，也不会有其他语言那样还分短整型，整型，长整型...因此python就降低其他行业的学习门槛了。
花下猫语：前不久，我应读者提问而写了一篇《Python 的整数与 Numpy 的数据溢出》，简要介绍过 Python 中的整数表示法与数据溢出问题。那篇文章的猎奇/科普成分更大些，文章简短，干货量不足。为了弥补，今天特分享一篇深度的文章，大家一起来学习吧！
NumPy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。
number（数字）、string（字符串）、Boolean（布尔值）、None（空值）
在Python 3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。
尽管在 C 语言中，整型所表示的大小是有范围的，但是 python 代码是保存到文本文件中的，也就是说，python代码中并不是一下子就转化成 C 语言的整型的，我们需要重新定义一种数据结构来表示和存储我们新的“整型”。 怎么来存储呢，既然我们要表示任意大小，那就得用动态的可变长的结构，显然，数组的形式能够胜任:
Python 内置了强大的数据结构，比如列表、元组、字典，让 Python 开发者处理数据时可以信手拈来，但是正是因为 Python 做了太多，让我们忽视了很多细节，本文通过解析 CPython 源码，介绍 Python 的内置数据结构的设计与实现。
字符数组和普通数组一样，也是通过下标引用各个元素。 【示例】输出字符数组中的元素。
a=1，其中 a 就是变量名称，1 就是它的值。在程序运行过程中，变量的值一般都会发生改变，内存中会专门开辟一段空间，用来存放变量的值，而变量名将指向这个值所在的内存空间。与变量相对的就是常量，在程序运行过程中，常量的值不会发生改变。
我们知道，Verilog中，有两种基本的数据类型：reg和wire，reg在always、initial、task和funciton中被赋值，wire使用assign赋值。
如果我们需要一个只包含数字的列表，那么使用数组方式比 list 方式更高效。而且数组还支持所有跟可变序列有关的操作，比如移除列表中的一个元素（.pop）、插入元素（.insert） 和 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（.extend）。 除此之外，数组还定义从文件读取（.frombytes）与写入（.tofile）的效率更高的方法。
学习过编程语言的话一定知道一个称为"三目运算符"(三元表达式)的东西，一般来说我们可以把它看成是一个简单的"if-else"语句。下面是在java中的三目表达式(其实在大多数的语言中都是这样的)：
一时间网上一片求救声，急问这个怎么破。其实这段代码很简单，index数组就是arr数组的下标，index[0]=2 对应 arr[2]=1，index[1]=0 对应 arr[0]=8，index[2]=3 对应 arr[3]=0，以此类推…… 很容易得到电话号码是18013820100。
首先, 如果需要执行一个模块, 则该模块文件中必须要定义if __name__ == __main__:来调用需执行的方法(若无则执行无任何输出)
随着 Rust 生态的发展，一些 Rust 语言实现的优秀工具或基础协议库，受到越来越多的企业或开发者青睐。与此同时，使用 Rust 语言对已有产品和工具进行性能优化或安全性提升，以及开发其它语言的扩展，这样的案例也越来越多。像被大家广泛使用的 curl 工具，其开发者 Daniel Stenberg 已采用 Rust 实现的 HTTP 协议库 hyper 来提供内存安全的 curl。
Python的列表是我们常常使用的一种内置数据结构，其索引的使用可以让我们能很轻松的获取列表中的元素值，索引看上去就很像数组的内容，让我不禁有个疑问，列表是数组吗？
##1、处理包含数据的文件 最近利用Python读取txt文件时遇到了一个小问题，就是在计算两个np.narray()类型的数组时，出现了以下错误：
Given a non-empty array of digits representing a non-negative integer, plus one to the integer.
咦咦咦，各位小可爱，我是你们的好伙伴——bug菌，今天又来给大家普及Java SE相关知识点了，别躲起来啊，听我讲干货还不快点赞，赞多了我就有动力讲得更嗨啦！所以呀，养成先点赞后阅读的好习惯，别被干货淹没了哦~
一个数末尾的0是由2和5乘出来的，而1到2000里2多得是，主要看1到2000中有多少个5或5的n次方的倍数。 （1）统计5的倍数 2000/5=400，比如5、10、15、20、25等等。这些数，要么直接含了0，要么与2的倍数相乘会得到0，所以共有400个0。 （2）统计25的倍数 2000/25=80，比如25、50、75等等，这些数与4或4的倍数相乘，会得到两个0，但因为上一步中经加过一次0了，所以这里只能加80个0，而不是80 * 2 = 160个0。 （3）统计125的倍数： 2000/125=16，比如125、250、375等等，这些数与8或8的倍数相乘，会得到3个0。但是因为前两步算过两次了，这里只能再加一次。所以会增加16个0，而不是16 * 3 = 48个0。 （4）统计625的倍数 2000/625=3。这三个数分别数是625，1250和1875。这些数与16或16的倍数相乘，会得到4个0。但是前面已经计算过3次了，所以只会增加3个0，而不是3 * 4 = 12个 0。 （5）最后结果：400+80+16+3 = 499
将矩阵A和B运算的结果放在B里面，运算结束后确实不需要分配新的内存(如果数据精度、数组大小都一致的话)。但在运算的过程中，应该是需要给AB运算的结果暂时分配一个新的内存来存放，运算完成后将结果再放回B所占的内存空间中，计算过程中用到的暂时内存随即释放。
本章我们将学习 ES6 中的 Set(集合) 及 WeakSet 集合 的相关用法及使用场景。
某一天写代码的时候突然遇到一个场景，需要批量对标注信息box进行操作(box包括[x1,y1,x2,y2])。
我们学过计算机的童鞋们都知道算法与数据结构一直是大家逃不掉的噩梦，那么今天小编就带大家来看看用python来解读这些数据结构是否会变得简单一点呢？
该文介绍了如何使用Numpy库进行科学计算，包括创建数组、广播、数学运算、逻辑运算、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟等。其中，Numpy库中最核心的部分是ndarray对象，它封装了同构数据类型的n维数组，提供了丰富的方法和属性，使得对数组的操作更加高效和简单。此外，Numpy还提供了用于科学计算的函数和操作，包括数学运算、逻辑运算、形状操作、排序、选择、I/O、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算和随机模拟等。
字典的本质就是 hash 表，hash 表就是通过 key 找到其 value ，平均情况下你只需要花费 O(1) 的时间复杂度即可以完成对一个元素的查找，字典是否有序，并不是指字典能否按照键或者值进行排序，而是字典能否按照插入键值的顺序输出对应的键值。
过滤器与函数 django过滤器的本质是函数,但"函数"太多了,为了显示自己的与众不同,设计者们想了个名字"过滤器"... django有一些内置的过滤器,但和"新手赛车"不多(把字母转成小写,求数组长度,从数组中取一个随机值),功能很基础(不够强大)... 抱着一种"研究琢磨"的心态,试着自己动手写一个过滤器:功能很简单,求一个数组中的最大值(今天太晚了,偷个懒哈~) 功能是很简单的: 过滤器 先给出我的一点体会: 在django是MVP的架构,数据模型交给Model,逻辑处理交给View,样式模
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍NumPy模块的一些基础知识。
本专题主要介绍哈希表和指针两种方法来解决该类问题，从两个数之和引申到三个数之和，再从四个数之和的问题上思考如何构建出一种通用的代码（可以解决N个数之和）。本文主要内容是通过001问题来初步了解数组求和的两种常用方法。
04. 万恶之源-基本数据类型(list,tuple) 本节主要内容: 1. 列表 2. 列表的增删改查 3. 列表的嵌套 4. 元组和元组嵌套 5. range ⼀. 列表 1.1 列表的介绍 列表是python的基础数据类型之⼀ ,其他编程语⾔也有类似的数据类型. 比如JS中的数 组, java中的数组等等. 它是以[ ]括起来, 每个元素⽤' , '隔开⽽且可以存放各种数据类型: lst = [1, '哈哈', "吼吼", [1,8,0,"百度"], ("我","叫", "元", "组"), "abc", {"我 叫":"dict字典"},{"我叫集合","集合"}] 列表相比于字符串. 不仅可以存放不同的数据类型. ⽽且可以存放⼤量的数据. 32位 python可以存放: 536870912个元素, 64位可以存放: 1152921504606846975个元素.⽽且列 表是有序的(按照你保存的顺序),有索引, 可以切⽚⽅便取值. 2.2 列表的索引和切片 列表和字符串⼀样也拥有索引: lst = ["麻花藤", "王剑林", "⻢芸", "周鸿医", "向华强"] print(lst[0]) # 获取第⼀个元素 print(lst[1]) print(lst[2]) lst[3] = "流动强" # 注意. 列表是可以发⽣改变的. 这⾥和字符串不⼀样 print(lst) # ['麻花藤', '王剑林', '⻢芸', '流动强', '向华强'] s0 = "向华强" s0[1] = "美" # TypeError: 'str' object does not support item assignment 不 允许改变 print(s0) 列表的切片: lst = ["麻花藤", "王剑林", "⻢芸", "周鸿医", "向华强"] print(lst[0:3]) # ['麻花藤', '王剑林', '⻢芸'] print(lst[:3]) # ['麻花藤', '王剑林', '⻢芸'] print(lst[1::2]) # ['王剑林', '周鸿医'] 也有步⻓ print(lst[2::-1]) # ['⻢芸', '王剑林', '麻花藤'] 也可以倒着取 print(lst[-1:-3:-
scala中数组的概念是和Java类似，可以用数组来存放一组数据。scala中，有两种数组，一种是定长数组，另一种是变长数组
经过多次安装不同版本的tensorflow 和 keras ，发现问题依旧存在。而且在python环境下使用命令：
机器学习（十四）——朴素贝叶斯实践 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、垃圾邮件分类 垃圾邮件分类，即通过读取邮件的内容，并打上标记其是垃圾邮件或者是正常的邮件，进而判断新的一个邮件是否是垃圾邮件。 1、读取内容和内容简单处理 这里已经有现成的邮件的正文内容，其中25篇正常的邮件，25篇垃圾邮件，存放成txt的格式。因此，首先需要读取文件内容，并且进行字符串的分割、去除标点符号、去除空格，另外英文单词中，小于3个字母的单词，通常是一些介词、量词等，没有实际意义，这类词语也会过滤掉。另外为了保证一致性
如果我们需要一个只包含数字的列表，那么 array.array 比 list 更 高效。数组支持所有跟可变序列有关的操作，包括 .pop、.insert 和 .extend。另外，数组还提供从文件读取和存入文件的更快的方法，如 .frombytes 和 .tofile。
Numpy是python的一个三方库，主要是用于计算的，数组的算数和逻辑运算。与线性代数有关的操作。
Hash，一般翻译做散列、杂凑，或音译为哈希，是把任意长度的输入（又叫做预映射pre-image）通过散列算法变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不同的输入可能会散列成相同的输出，所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。
今天给大家分享30道Python练习题，建议大家先独立思考一下解题思路，再查看答案。
当我们需要1000万个浮点数的时候，数组（array）的效率要比列表（list）要高得多，因为数组在背后存的并不是float对象，而是数字的机器翻译，也就是字节表述。这一点和c语言中的数组一样。
python变量的作用域 https://www.cnblogs.com/jsdd/p/11535521.html
2. 有个列表 [“hello”, “world”, “yoyo”]，如何把列表里面的字符串联起来，得到字符串 “hello_world_yoyo”？
上图中，第一趟选择了 2 作为 pivot，所以将 1 挪到了左边，6 和 4 挪到了右边。
有过Python、JavaScript编程经验的人都知道其数组是动态的，可以随需求自动增大数组长度，而Go里面的数组长度却是固定的，无法扩大或者缩小
Bitsets（也称为Bitmaps）通常用作快速数据结构。不幸的是，他们可能会占用太多内存。为了降低内存的使用，我们经常会使用压缩的位图。
哈希表其实是一个稀疏数组（总是有空白元素的数组称为稀疏数组）。它是一种根据关键码值（Key-value）直接访问在内存存储位置的数据结构。
在Java中，字节数组可以存放负值，这是因为Java的byte类型的取值范围为-128到127之间，而在Python3中，bytes的取值范围为0到256。
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