Python3快速入门（十二）——NumPy一、NumPy简介1、NumPy简介NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，同时对数组运算提供了大量的数学函数库。Numpy是一个运行速度非常快的数学库，内部解除了CPython的GIL（全局解释器锁），运行效率极好，主要用于数组计算，是大量机器学习框架的基础库，NumPy主要包括如下：（1）强大的N维数组对象ndarray（2）广播功能函数（
系统 2019-09-27 17:51:41 2198
1.reload（）函数Python2：reload()函数封装在sys模块中，使用时：importsysreload()Python3：reload（）不再封装在sys模块中，而是importlib,使用方式如下：importimportlibimportyourfilereload('yourfile')注意：使用reload()函数时需要import你的文件参考文章：https://blog.csdn.net/heifan2014/article/d
系统 2019-09-27 17:50:49 2198
如何在CentOS7上yum安装Python3.6.1CentOS7仍然安装了Python2.7，系统本身也使用它来启用系统命令，所以不要动那个安装。想要利用Python3附带的新语言功能，可以从yum存储库安装Python3.6.1?。先决条件*CentOS7服务器启动并运行*Sudo特权用户安装必要的实用程序正如所有Linux教程一样，首先要安装更新。然后我可以继续安装必要的工具和实用程序。sudoyumupdatesudoyuminstallyum-
系统 2019-09-27 17:50:44 2198
1.open使用open打开文件后一定要记得调用文件对象的close()方法。比如可以用try/finally语句来确保最后能关闭文件。file_object=open('thefile.txt')try:all_the_text=file_object.read()finally:file_object.close()注：不能把open语句放在try块里，因为当打开文件出现异常时，文件对象file_object无法执行close()方法。2.读文件读文本
系统 2019-09-27 17:49:43 2198
threadpoolmakeRequests的原型如下defmakeRequests(callable_,args_list,callback=None,exc_callback=_handle_thread_exception)，可以看出第一个参数是线程将要启动任务函数，第二个是要传个任务函数的参数列表，第三个是回调函数，可以用于收集任务结束后的结果或者环境清理args_list中每一项要么是一个单独的变量，要么是一个2个元素的元组，该元组第1项是位置参
系统 2019-09-27 17:49:19 2198
1.list(tup)函数中的参数是可迭代的参数，比如说，字符串、集合、字典、元祖、列表等。2.文件打开操作中的'x'的含义是:创建写模式，文件不存在就创建，文件存在就返回异常。3.数据组织的维度：一维数据：分为有序和无序，分别对应列表和集合，是线性结构。二维数据：表格数据，对应矩阵。多维数据：是由二维数据扩展而来。高维数据：键值对构成的数据形式。4.CSV格式：首先CSV格式是以逗号分割元素的储存格式。一维数据保存为CSV格式后，各元素ob采用逗号分割，
系统 2019-09-27 17:48:39 2198
有一些任务，可能事先需要设置，事后做清理工作。对于这种场景，Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理，你需要获取一个文件句柄，从文件中读取数据，然后关闭文件句柄。如果不用with语句，代码如下：file=open("/tmp/foo.txt")data=file.read()file.close()这里有两个问题。一是可能忘记关闭文件句柄；二是文件读取数据发生异常，没有进行任何处理。下面是处理异常的加强版本：file
系统 2019-09-27 17:48:03 2198
安装方法：注：python环境一定要配置好。1.第一步：下载官方网站：http://www.pyinstaller.org/downloads.html此处下载版本为稳定版。2.第二步：下载完成后解压，打开cmd。例如：我的在F盘根目录下。可更换目录，建议不要有目录不要带有中文。上图：关键安装命令。下图：安装过程图。注意命令的空格，下面夸张了下空格间距，每次空格也仅需按一次。(1)cdF：\pyinstaller-develop\bootlaoder(进入
系统 2019-09-27 17:47:11 2198
绑定细心的读者可能记得我在第1部分的函数技术中指出的限制。特别在Python中不能避免表示函数表达式的名称的重新绑定。在FP中，名称通常被理解为较长表达式的缩写，但这一说法暗示着“同一表达式总是求出相同的值”。如果标记的名称重新被绑定，这一暗示便不成立。例如，让我们定义一些在函数编程中要用到的快捷表达式，比如：清单1.以下PythonFP部分的重新绑定要造成故障>>>car=lambdalst:lst[0]>>>cdr=lambdalst:lst[1:]>
系统 2019-09-27 17:47:05 2198
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai当你嫌弃Python速度慢时Python编程语言几乎可用于任何类型的快速原型设计和快速开发。它具有很强的功能，例如它的高级特性，具有几乎人性化可读性的语法。此外，它是跨平台的，具有多样性的标准库，它是多范式的，为程序员提供了很多自由，可以使用不同的编程范例，如面向对象，功能或者程序。但是，有时我们系统的某些部分具有高性能要求，因此Python提供的速度可能远远不够，那么，我们如何
系统 2019-09-27 17:46:56 2198
