代码性能和向量化 背景：Python是一种解释型的编程语言，基本的python代码不需要任何中间编译过程来得到机器代码，而是直接执行。...但是，解释型代码的速度比编译型代码要慢，为了使得python代码更快，最好尽可能的使用Numpy和Scipy包中的函数编写部分代码。...python之类语言的for循环，和其它语言相比，额外付出了什么。 python是解释执行的。...Python广播 当两个数组中每个元素都进行相应的运算的时候，需要两个数组的形状相同，如果形状不同，则使Python的广播机制进行处理。...的广播方便与计算： ① 一维向量+常量 import numpy as np vector=np.arange(4) b=vector+1. print(b.shape) print(b) #result
python为开发者提供了一个轻量级的数据存储方式shelve，对于一些轻量数据，使用shelve是个比较不错的方式。对于shelve，可以看成是一个字典，它将数据以文件的形式存在本地。
字符串： 序列：在python当中 序列就是一组按照顺序排列的值【数据集合】 在python中 存在三种内置的序列类型： 字符串 列表 元组 优点：可以支持索引和切片的操作 特征：第一个正索引为0，...第一个索引为负数的时候，指向的是右端 切片：【高级特性】可以根据下表来获取序列对象的任意[部分]数据 语法结构：[start : end : step] step默认1 字符串及常用方法： test = 'python...a.rstrip()) #删除右边的空格 # b=a 复制字符串 # print(id(a)) #id函数 可以查看一个对象的内存地址 # print(id(b)) dataStr = 'I love Python...0]) print(strMsg[2:5]) #2-5下标之间的数据 print(strMsg[2:]) print(strMsg[:3]) print(strMsg[::-1]) 列表： list：python...中重要的数据类型，字典是由键值对组成的集合，通常使用键来访问数据，效率非常高，和列表一样支持对数据的添加、修改、删除 特点： 不是序列类型，没有下标的概念，是一个无序的键值对集合，是内置的高级数据类型
前言 本期讲解的是高级数据类型的公共方法。...那么此时张三就有疑问了謓泽謓泽高级数据类型的公共方法是什么啊，能不能跟我说说(●'◡'●) 好的，公共方法其实就是列表、元组、字典、字符串都能够共同使用的方法(这些在謓泽前面的博客当中都有提到过，如果你不清楚忘了或者没有学过那么可以去看下哟...函数len(variable)：可以统计(元组、列表、字典、字符串、键值对...)当中的个数 函数del(variable)：作用删除一个或者连续几个元素(删除所有的元素也是可以的) 注：在Python...切片 在前面的内容我们说过字符串切片，Python当中不仅仅只能针对字符串来进行切片同样的也可以给元组和列表进行切片。...运算符(✳) 注：在Python当中表示乘法的运算符是✳，并不是我们数学当中的×号。
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...如果使用Spark提供的Python Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。得到初步信息之后，可以对表中空列进行移除操作。...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下
Python不能自动创建稀疏矩阵，所以要用scipy中特殊的命令来得到稀疏矩阵。...0,1,1,2,0,2,3,1,3) #列索引 Indptr=(0,2,4,7,9) #行偏移（表示某一行的第一个元素在数值里面的起始偏移位置，在行偏移的最后补上矩阵总的元素个数） 在Python
Python中的堆（Heap）：高级数据结构解析 堆是一种基于树结构的数据结构，具有高效的插入和删除操作。...在本文中，我们将深入讲解Python中的堆，包括堆的基本概念、类型、实现方式、应用场景以及使用代码示例演示堆的操作。...堆的实现方式 在Python中，堆可以通过heapq模块实现，该模块提供了对堆的支持，包括插入、删除等操作。...在Python中，可以使用heapq模块轻松实现堆。堆的应用场景包括优先队列和堆排序等。通过理解堆的基本概念、实现方式和应用场景，您将能够更好地运用堆解决实际问题。
无穷级数 \(\sum_{i=1}^∞u_i=u_1+u_2+...+u_n+...\) 无穷级数就是无限项数列的加和。...相比于无限项，也有有限项的级数，就是无穷级数的前n项 \(S_n=\sum_{i=1}^nu_i\) 无穷级数如果最终结果为∞，那么我们就说该无穷级数为发散的；无穷级数如果最终结果为一个数A，那么我们就说该无穷级数为收敛的...几个特殊级数 等比级数 \(\sum_{n=1}^∞aq^{n-1}\) (a>0) 当公比的绝对值|q|<1时，该级数为收敛的，如 \(1+{1\over 2}+{1\over 4}+{1\over...8}+...+{1\over 2^n}+...=2\) 当|q|>1时，该级数为发散的，如 \(1+2+4+8+...+2^n+...=∞\) P级数 \(\sum_{n=1}^∞{1\over n^...正项级数判敛法 正项级数有如下性质： 正项级数收敛的充分必要条件是它的部分和是有界数列； 正项级数如果收敛收敛值是{\(S_n\)}的上确界； 正项级数如果发散一定发散到正无穷; 对于收敛的正项级数，任意调换求和顺序后得到的新级数也收敛
这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据： 硬件环境 CPU：3.5 GHz Intel Core...Shell，同样编写Pandas加载数据，时间会短25秒左右，看来Spark对Python的内存使用都有优化。...首先调用 DataFrame.isnull() 方法查看数据表中哪些为空值，与它相反的方法是 DataFrame.notnull() ，Pandas会将表中所有数据进行null计算，以True/False...作为结果进行填充，如下图所示： Pandas的非空计算速度很快，9800万数据也只需要28.7秒。...尝试了按列名依次计算获取非空列，和 DataFrame.dropna() 两种方式，时间分别为367.0秒和345.3秒，但检查时发现 dropna() 之后所有的行都没有了，查了Pandas手册，原来不加参数的情况下
Python中的AVL树：高级数据结构解析 AVL树是一种自平衡二叉搜索树，它能够在每次插入或删除节点时通过旋转操作来保持树的平衡。...在本文中，我们将深入讲解Python中的AVL树，包括AVL树的基本概念、平衡性维护、插入、删除和查询操作，并使用代码示例演示AVL树的使用。 基本概念 1....在Python中，我们可以使用类似上述示例的
Python中的图（Graph）：高级数据结构解析 图是一种非常灵活且强大的数据结构，它由节点（顶点）和边组成，用于表示对象之间的关系。...在本文中，我们将深入讲解Python中的图，包括图的基本概念、表示方法、遍历算法以及一些实际应用。我们将使用代码示例演示图的操作和应用。...图的表示方法 在Python中，图可以使用多种方式表示，其中两种常见的表示方法是邻接矩阵和邻接表。...在Python中，使用图可以通过邻接矩阵或邻接表的方式灵活表示，同时深度优先搜索和广度优先搜索是图遍历中常用的算法。
Python中的树（Tree）：高级数据结构解析 树是一种非常重要且常用的数据结构，它的层次结构使得在其中存储和检索数据变得高效。...在本文中，我们将深入讲解Python中的树，包括树的基本概念、表示方法、常见类型、遍历算法以及实际应用。我们将通过代码示例演示树的操作和应用。 基本概念 树是由节点和边组成的层次结构。...树的表示方法 在Python中，树可以使用多种方式表示，其中两种常见的表示方法是节点类和字典。 节点类表示 使用类表示树的节点，每个节点包含数据、左子节点和右子节点。...表达式树： 将数学表达式表示为树结构，方便计算和优化。 解析树： 用于解析语法结构，如编译器中的语法树。 通过理解树的基本概念、表示方法、常见类型和遍历算法，您将能够更好地应用树结构在实际问题中。...在Python中，使用节点类或字典来表示树的结构，同时使用递归实现树的遍历算法，是处理树结构的常用方式。
运行环境为：Python3 需要依赖包括：pymogo,scrapy 部署服务器，Run！...运行爬虫 克隆代码到服务器中，安装依赖，并执行 nohup python run.py 就已经开始不停的爬取微博了！ 通过命令：tail -10 weibo.log 查看最新的日志。 ?
计算结果： ? 源代码： syms x f1=((x.^4.*exp(x))....(subplot6,[0.921374829561043 5.28031508945495]); box(subplot6,'on'); set(subplot6,'LineWidth',1.5); 计算可知多项式能够很好的替换原函数...傅里叶变化大家听得很多，但提到傅里叶级数就不一定了解了，为什么大家一致搞不懂傅里叶变化是什么？因为没搞懂什么是傅里叶级数。过冷水现在就带你弄明白什么是傅里叶级数。...傅里叶级数是一种特殊形式的函数展开。...说明傅里叶级数表达式有表示其它函数的功能，本期推文过冷水通过复习泰勒级数让大家知道级数和多项式的区别，以及级数替代函数的形式的级数类型不是唯一的。
numpy是Python的高级数组处理扩展库，提供了Python中没有的数组对象，支持N维数组运算、处理大型矩阵、成熟的广播函数库、矢量运算、线性代数、傅里叶变换以及随机数生成等功能，可与C++、FORTRAN...等语言无缝结合，树莓派Python v3默认安装就已包含了numpy。...根据Python社区的习惯，首先使用下面的方式来导入numpy模块： >>> import numpy as np （1）生成数组 >>> np.array((1, 2, 3, 4, 5)) #把Python...列表转换成数组 array([1, 2, 3, 4, 5]) >>> np.array(range(5)) #把Python的range对象转换成数组 array([0, 1, 2, 3, 4]) >>...(c) #一维向量与二维向量的每列计算内积 array([ 78, 96, 114]) >>> a.dot(cT[0]) 78 >>> a.dot(cT[1]) 96 >>> a.dot(cT[2]
Python中的字典树（Trie）：高级数据结构解析字典树，又称为Trie树，是一种用于处理字符串集合的树形数据结构。...在本文中，我们将深入讲解Python中的字典树，包括字典树的基本概念、实现方式、插入、搜索和删除操作，并使用代码示例演示字典树的使用。基本概念1....在Python中，我们可以利用类似上述示例的代码轻松实现字典树，并加以灵活运用解决实际问题。理解字典树的基本概念、实现方式和应用场景，将有助于更好地应用字典树解决实际问题，提高算法的效率。
Python中的字典树（Trie）：高级数据结构解析 字典树，又称为Trie树，是一种用于处理字符串集合的树形数据结构。...在本文中，我们将深入讲解Python中的字典树，包括字典树的基本概念、实现方式、插入、搜索和删除操作，并使用代码示例演示字典树的使用。 基本概念 1....在Python中，我们可以利用类似上述示例的代码轻松实现字典树，并加以灵活运用解决实际问题。理解字典树的基本概念、实现方式和应用场景，将有助于更好地应用字典树解决实际问题，提高算法的效率。
美团自研的 OCTO 数据中心（简称 Watt）日均处理万亿级数据量，该系统具备较好的扩展能力及实时性，千台实例集群周运维成本低于10分钟。...计算层：每个计算节点采用 Akka 模型，节点同时负责分钟、小时、天粒度的数据计算集。每个计算集里面又有10个子计算 actor，每个子计算 actor 对应的是一个维度。...解决海量数据计算问题，思路是（1）在线&离线计算隔离，两者的公共子计算前置只计算一次（2）高并发高吞吐能力设计（3）理论无上限的水平扩展能力设计。...离线的天级计算复用了三级维度、二级维度的多项结果，各环节前面计算的结果为后面多个计算集群复用，任何一个服务的数据都是在分布式计算。...整个计算过程中，前置计算结果会被多个直接及间接后续子计算复用（如三级聚合计算对二级和一级都是有效的），在很大程度上减少了计算量。 ? 2.3.3 关键技术总结 1.
27:级数求和 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB描述 已知：Sn= 1＋1／2＋1／3＋…＋1／n。显然对于任意一个整数K，当n足够大的时候，Sn大于K。...现给出一个整数K（1<=k<=15），要求计算出一个最小的n；使得Sn＞K。 输入一个整数K。输出一个整数n。
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