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Python

Python性能分析工具Profile

Python性能分析工具Profile代码优化的前提是需要了解性能瓶颈在什么地方,程序运行的主要时间是消耗在哪里,对于比较复杂的代码可以借助一些工具来定位,python内置了丰富的性能分析工具,如profile,cProfile与hotshot等。其中Profiler是python自带的一组程序,能够描述程序运行时候的性能,并提供各种统计帮助用户定位程序的性能瓶颈。Python标准模块提供三种profilers:cProfile,profile以及hots

系统 2019-09-27 17:56:15 2013

Python

Python中利用LSTM模型进行时间序列预测分析的实现

时间序列模型时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征。这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的。举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化;根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等RNN和LSTM模型时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recur

系统 2019-09-27 17:56:06 2013

Python

同一台电脑上使用Python2和Python3

在安装好Python2和Python3后,不做任何操作,想要在cmd下同时使用pip命令是不行的。现在,打开Python3的安装目录,把Python.exe改成Python3.exe此时打开cmd,输入Python,得知是Python2版本输入Python3,得知是Python3的版本使用pip2,对应的python2的版本,当然这个2不是随便写的,是scripts里面有pip2.exe使用pip3,却报错了Fatalerrorinlauncher:Una

系统 2019-09-27 17:55:47 2013

Python

处理python中多线程与多进程中的数据共享问题

之前在写多线程与多进程的时候,因为一般情况下都是各自完成各自的任务,各个子线程或者各个子进程之前并没有太多的联系,如果需要通信的话我会使用队列或者数据库来完成,但是最近我在写一些多线程与多进程的代码时,发现如果它们需要用到共享变量的话,需要有一些注意的地方多线程之间的共享数据标准数据类型在线程间共享看以下代码#coding:utf-8importthreadingdeftest(name,data):print("inthread{}nameis{}".f

系统 2019-09-27 17:55:28 2013

Python

centos7之Python3.74安装教程

centos7之Python3.74安装安装版本:Python3.74系统版本:centos7系统默认安装Python2.7,保留。安装/usr/bin/Python3安装需要root权限。安装Python3的准备工作:1、安装编译python3所用到的相关依赖包:yuminstallzlib-develbzip2-developenssl-develncurses-develsqlite-develreadline-develtk-develgccmak

系统 2019-09-27 17:55:27 2013

Python

Universal Robot(UR5)--正逆运动学包-python版本

简介相信很多搞机械臂的人都用过UR这款机械臂,目前主流的正逆运动学是C++版本的,我早期写过一个Python版本的,今天也贡献出来给大家,需要的可以直接获取,想自己优化代码的也可以自己优化,有问题的欢迎关注发私信或者关注微信公众号,我会进行解释。感谢大家的支持。代码如下#!/usr/bin/python"""author:yuexiaoshutime:20180812version:v2info:1,changeclassfunction2,addbest

系统 2019-09-27 17:55:25 2013

Python

Python环境搭建及pycharm使用参考链接

说明:python环境搭建一共包含两部分--python解释器安装、python编辑器安装python解释器安装参考链接:Python3环境搭建python编辑器安装--pycharm参考链接:PyCharm安装教程(Windows)pip安装与使用参考链接:Pythonpip安装与使用--包含pip使用的常见命令注:在安装package时,如果提示pip非最新版本,且使用命令pipinstall-Upip不奏效,使用如下命令:pipinstall--us

系统 2019-09-27 17:53:56 2013

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Python可视化数据库Dash

Dash简介Dash是一个用于构建Web应用程序的Python数据可视化库。它基于PythonWeb框架Flask以及Javascript绘图库Plotly.js和用于构建用户界面的Javascript库React.js,所以它非常适合用于构建后端基于Flask,前端数据可视化的Web网页。因为Dash应用程序可以在Web浏览器中显示,所以可以将这些Dash应用程序部署到服务器,通过URL共享。Dash应用程序由两部分组成,第一部分是布局(Layout),

系统 2019-09-27 17:52:31 2013

Python

有关Python的22个编程技巧

1.原地交换两个数字Python提供了一个直观的在一行代码中赋值与交换(变量值)的方法,请参见下面的示例:x,y=10,20print(x,y)x,y=y,xprint(x,y)#1(10,20)#2(20,10)赋值的右侧形成了一个新的元组,左侧立即解析(unpack)那个(未被引用的)元组到变量和。一旦赋值完成,新的元组变成了未被引用状态并且被标记为可被垃圾回收,最终也完成了变量的交换。2.链状比较操作符比较操作符的聚合是另一个有时很方便的技巧:n=1

系统 2019-09-27 17:50:49 2013

Python

浅析Python 中几种字符串格式化方法及其比较

起步在Python中,提供了很多种字符串格式化的方式,分别是%-formatting、str.format和f-string。本文将比较这几种格式化方法。%-格式化这种格式化方式来自于C语言风格的sprintf形式:name="weapon""Hello,%s."%nameC语言的给实话风格深入人心,通过%进行占位。为什么%-formatting不好不好的地方在于,如果字符串较长或较多的参数,那么可读性就变得很差。str.format格式化PEP-3101

系统 2019-09-27 17:50:28 2013