使用Python写CUDA程序有两种方式：*Numba*PyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。例子numbaNumba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU上运行，只需在函数上方加上相关的指令标记，如下所示：importnumpyasnpfromti
系统 2019-09-27 17:56:19 1972
一、数据类型：-数值-字符串-列表-元组-字典1.数值类型：(1)整型In[6]:a=123In[7]:type(a)Out[7]:intIn[8]:(2)长整型In[8]:a=199999999999999999999999999999In[9]:aOut[10]:199999999999999999999999999999LIn[11]:type(a)Out[12]:longIn[13]:(3)浮点型0.0,12.0-18.83e+7等科学计数法是浮点
系统 2019-09-27 17:56:05 1972
本文实例讲述了Python装饰器decorator用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：1.闭包（closure）闭包是Python所支持的一种特性，它让在非globalscope定义的函数可以引用其外围空间中的变量，这些外围空间中被引用的变量叫做这个函数的环境变量。环境变量和这个非全局函数一起构成了闭包。复制代码代码如下:defouter(x):y=[1,2,3]definner():printxprintyreturninnerx=5#这个x没有被
系统 2019-09-27 17:54:34 1972
视频地址：https://www.icourse163.org/course/NJU-10015710051.1python简介：历史，特点，应用1.2第一个python程序：1.输出：print(字符串)print(变量)2.输入：varibale=input("message":)返回的是字符串str类型如需其它类型，可使用int(),float()等函数进行类型转换3.注释：#4.缩进：具有相同缩进的程序语句构成同一语句块1.3python语法基础1
系统 2019-09-27 17:54:30 1972
环境：编辑工具：浏览器：有问题可以联系qq：1776376537安装xlrd安装DDT一分析1目录结构2导入包二代码importxlrdclassExcelUtil():def__init__(self,excelPath,sheetName="Sheet1"):self.data=xlrd.open_workbook(excelPath)self.table=self.data.sheet_by_name(sheetName)#获取第一行作为key值se
系统 2019-09-27 17:54:09 1972
一、python有两种字符串类型:str和unicode1、str：常用的字符集如：gb2312、gb18030/gbk、utf-8、ascii，这些都是字符的二进制（字节）编码形式2、unicode：Python认为16位的unicode才是字符的唯一内码3、encode：从unicode转换成二进制编码，即从unicode转换成str4、decode：从二进制编码转换成unicode5、在进行同时包含str与unicode的运算时，Python一律都把
系统 2019-09-27 17:53:48 1972
importthreadingimportqueueimporttime'''queue.qsize()返回队列的大小queue.empty()如果队列为空，返回True,反之Falsequeue.full()如果队列满了，返回True,反之Falsequeue.full与maxsize大小对应queue.get([block[,timeout]])获取队列，timeout等待时间queue.get_nowait()相当queue.get(False)qu
系统 2019-09-27 17:53:25 1972
在前面的文章《python小欢喜（六）动画(1)pygame的安装与初步使用》中介绍了如何安装pygame。接下来用pygame开发一个小游戏。游戏界面如下：在游戏窗口中有一个运动的足球，碰到边界或挡板会反弹，玩家通过鼠标的移动，可以拖动挡板左右移动。足球如果碰到窗口下边界，则玩家的生命值减1，如果足球被挡板弹回，则得分数加1。python代码如下：ballGame.py该代码改编自BrysonPayne《TeachYourKidstoCode》第10章的
系统 2019-09-27 17:53:04 1972
前言在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始
系统 2019-09-27 17:53:00 1972
如下所示：>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[1,2,3],[3,1,2]])>>>b=np.array([[5,2,6],[5,1,2]])>>>aarray([[1,2,3],[3,1,2]])>>>barray([[5,2,6],[5,1,2]])>>>c=a+b>>>carray([[6,4,9],[8,2,4]])>>>c=(a+b)/2>>>carray([[3.,2.,4.5],[4.,1.,2.]])>>>以
系统 2019-09-27 17:52:56 1972
