Python:slice与indices的用法

写在前面 ufunc是universal function的缩写,意思是这些函数能够作用于narray对象的每一个元素上,而不是针对narray对象操作,numpy提供了大量的ufunc的函数.这些函数在对narray进行运算的速度比使用循环或者列表推导式要快很多,但请注意,在对单个数值进行运算时,python提供的运算要比numpy效率高. 四则运算 numpy提供的四则ufunc有如下一些: numpy提供的四则运算unfunc能够大大的提高计算效率,但如果运算式复杂,且参与运算的narra

运算符重载 _add ##定义:让自定义的类生成的对象(实例)能够使用运算符进行操作 class Vector01: '''定义一个一维向量''' def init(self,x): self.x = x def str(self): '''定义新生成的返回值是什么,如果没有这个之间返回的是类的特点''' return ('一维向量的分量是:%d' % (self.x)) def add(self, other): #表示print内的+ # print('参数是:',other) return

写在前面 最近在系统的看一些python科学计算开源包的内容,虽然以前是知道一些的,但都属于零零碎碎的,希望这次能把常用的一些函数.注意项整理下.小白的一些废话,高手请略过^ _ ^.文章中的函数仅仅是为了自己好理解,并没有按照官方文档上的函数声明形式记录. numpy.narray numpy.narray创建 numpy.narray的构造方式挺多的,这里就不一一说明,因为一般情况下,在进行科学计算时是通过给定的数据文件来读取的,而读取时使用的是pandas,具体可参考官方文档,或者参见这位

写在前面 SciPy的optimize模块提供了许多数值优化算法,下面对其中的一些记录. 非线性方程组求解 SciPy中对非线性方程组求解是fslove()函数,它的调用形式一般为fslove(fun, x0),fun是计算非线性方程组的误差函数,它需要一个参数x,fun依靠x来计算线性方程组的每个方程的值(或者叫误差),x0是x的一个初始值. """ 计算非线性方程组: 5x1+3 = 0 4x0^2-2sin(x1x2)=0 x1x2-1.5=0 ""

slice: eg: >>>e=[0,1,2,3,4,5,6] >>>s=slice(2,3) >>>e[s] [2] slice的区间左闭右开[) >>>s slice(2,3,None) slice([strar,]stop[,step]),start缺少时就是0 indices: eg: >>>print(s.indices(100)) (2,3,1) >>>print(s.indices(3

一般来说,内置的slice()函数会创建一个切片对象,可以用在任何允许进行切片操作的地方. 下面是slice的简介: # slice 两种用法 class slice(stop) class slice(start, stop[, step]) 返回一个表示由 range(start, stop, step) 所指定索引集的 slice对象. 其中 start 和 step 参数默认为 None. 切片对象具有仅会返回对应参数值(或其默认值)的只读数据属性 start, stop 和 step.

如下所示: python的slice notation的特殊用法. a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] b = a[i:j] 表示复制a[i]到a[j-1],以生成新的list对象 b = a[1:3] 那么,b的内容是 [1,2] 当i缺省时,默认为0,即 a[:3]相当于 a[0:3] 当j缺省时,默认为len(alist), 即a[1:]相当于a[1:10] 当i,j都缺省时,a[:]就相当于完整复制一份a了 b = a[i:j:s]这种格式呢,i,j与上面的一样,但s表示

本文实例讲述了python中list循环语句用法.分享给大家供大家参考.具体用法分析如下: Python 的强大特性之一就是其对 list 的解析,它提供一种紧凑的方法,可以通过对 list 中的每个元素应用一个函数,从而将一个 list 映射为另一个 list. 实例 复制代码 代码如下: a = ['cat', 'window', 'defenestrate'] for x in a:      print x, len(x) for x in [1, 2, 3]: print x,    

本文实例讲述了Python科学计算包numpy用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 1 数据结构 numpy使用一种称为ndarray的类似Matlab的矩阵式数据结构管理数据,比python的列表和标准库的array类更为强大,处理数据更为方便. 1.1 数组的生成 在numpy中,生成数组需要指定数据类型,默认是int32,即整数,可以通过dtype参数来指定,一般用到的有int32.bool.float32.uint32.complex,分别代表整数.布尔值.浮点型.无符号整数和复数 一

1.enumerate返回针对序列类型的可迭代对象的枚举对象. 2.eval取出字符串中的内容. 将str中有效的表达式返回计算结果. 3.exec运行编译后的字符串. 4.filter过滤器筛选出想要的对象. 实例 list1 = [1,'ok',3,'kkk'] s = enumerate(list1) print(s)#<enumerate object at 0x000002D2CC666DB8>生成一个枚举对象 for i in s: print(i) #(0, 1) # (1, '

本文实例讲述了Python引用传值概念与用法.分享给大家供大家参考,具体如下: Python函数的参数传值使用的是引用传值,也就是说传的是参数的内存地址值,因此在函数中改变参数的值,函数外也会改变. 这里需要注意的是如果传的参数类型是不可改变的,如String类型.元组类型,函数内如需改变参数的值,则相当于重新新建了一个对象. # 添加了一个string类型的元素添加到末尾 def ChangeList(lis): lis.append('hello i am the addone') prin

本文实例讲述了python开发中range()函数用法.分享给大家供大家参考,具体如下: python中的range()函数的功能很强大,所以我觉得很有必要和大家分享一下 就好像其API中所描述的: If you do need to iterate over a sequence of numbers, the built-in function range() comes in handy. It generates arithmetic progressions 下面是我做的demo: #

本文以实例形式详细讲述了Python列表list数组array用法.分享给大家供大家参考.具体如下: Python中的列表(list)类似于C#中的可变数组(ArrayList),用于顺序存储结构.   创建列表 复制代码 代码如下: sample_list = ['a',1,('a','b')] Python 列表操作 复制代码 代码如下: sample_list = ['a','b',0,1,3] 得到列表中的某一个值 复制代码 代码如下: value_start = sample_list

本文实例讲述了Python中的装饰器用法.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 这里还是先由stackoverflow上面的一个问题引起吧,如果使用如下的代码: 复制代码 代码如下: @makebold @makeitalic def say():    return "Hello" 打印出如下的输出: <b><i>Hello<i></b> 你会怎么做?最后给出的答案是: 复制代码 代码如下: def makebold(fn):