摘要：
在 Python 中，使用了 yield 的函数被称为生成器 (generator)。 跟普通函数不同的是，生成器是一个返回迭代器的函数，只能用于迭代操作，更简单的理解生成器就是一个迭代器。 在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield 时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回 yield 的值 阅读全文
posted @ 2021-11-30 13:34
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1. 描述 reduce() 对参数序列中元素进行累积。 函数将一个数据集合（元组、列表等）中的所有数据进行下列操作：对集合中的第1、2个元素进行function(两个参数)运算，得到的结果再与第3个元素进行 function() 运算。 Python3 reduce()被移到 functools 阅读全文
posted @ 2021-11-24 09:39
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1. 描述 isinstance()用来判断一个对象是否是已知的类型，类似type()。 isinstance() 与 type() 区别： type() 不会认为子类是父类类型，不考虑继承关系。 isinstance() 认为子类是父类类型，考虑继承关系。 如果判断两个类型是否相同推荐使用isin 阅读全文
posted @ 2021-10-26 13:20
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概述 Python3 的 File 对象不支持 next() 方法。 Python3 的内置函数 next() 通过迭代器调用 __next__() 方法返回下一项。 语法 next(iterator[, default]) 返回值 返回文件下一行。 实例 文件内容： one two three f 阅读全文
posted @ 2021-10-26 09:39
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1. 生成数组所需格式不同 np.mat()可以从字符串或列表中生成。np.array()只能从列表中生成。 import numpy as np a = np.mat(data="1, 2; 3, 4") b = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(a) print( 阅读全文
posted @ 2021-10-20 15:34
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np.nonzero() 函数返回输入数组中非零元素的索引。 import numpy as np a = np.array([[30, 40, 0], [0, 20, 10], [50, 0, 60]]) print(a) print(np.nonzero(a)) 输出结果： [[30 40 0] 阅读全文
posted @ 2021-10-20 13:46
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计算矩阵的乘积。 numpy.dot(a, b, out=None) 参数： a：数组 b：数组 out：可选，保存 dot() 计算结果 实例： import numpy as np a = np.array([[1,2],[3,4]]) b = np.array([[11,12],[13,14] 阅读全文
posted @ 2021-10-12 13:35
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一、构建一个模块的层级包 问题 将代码组织成由很多分层模块构成的包。 解决方案 封装成包很简单。在文件系统上组织你的代码，并确保每个目录都定义一个 __init__.py 文件。例如： graphics/ __init__.py primitive/ __init__.py line.py fill 阅读全文
posted @ 2021-10-10 13:22
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摘要：
迭代器是一个可以记住遍历位置的对象。 迭代器从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完。迭代器只能往前不会后退。 迭代器两个基本方法： iter() 和 next()。 1. 迭代器 VS 可迭代对象（Iterable） 列表、元组、字典、集合都是可迭代对象。它们是迭代的容器，可从容器中获取 阅读全文
posted @ 2021-10-10 13:06
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1、问题 添加 Python 代码到 sys.path 里。 2、解决方案 有两种常用的方式。 第一：使用 pythonpath 环境变量来添加。 [root@localhost ~]# vim ~/.bashrc export PYTHONPATH=/some/dir:/other/dir pyt 阅读全文
posted @ 2021-10-10 11:19
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