创建二维数组的办法 直接创建(不推荐) 列表生产式法(可以去列表生成式 - 廖雪峰的官方网站学习) 使用模块numpy创建 举个栗子: 创建一个3*3矩阵,并计算主对角线元素之和. import numpy as npa=np.random.randint(1,100,9).reshape(3,3) #生成形状为9的一维整数数组a=np.random.randint(1,100,(3,3)) #上面的语句也可以改为这个print(a)(m,n)=np.shape(a) # (m,n)=(3,3)

pip 是python的包管理器工具,类似linux的apt-get.yum包管理器,主要是用来进行安装python库, pip默认从官方源pypi.python.org下载数据,国内速度相对比较慢, windows 下,通过在用户目录下建立一个pip.ini,指定pip使用国内的源,下载速度会快上好多倍. 豆瓣的pip源优先支持https,所以这里选择使用了豆瓣源. 运行以下python代码会自动建立pip.ini """ python建立pip.ini.py 2016年4

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python 增加矩阵行列和维数 方法1 np.r_ np.c_ import numpy as np a = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) b = np.array([[0,0,0]]) c = np.r_[a,b] d = np.c_[a,b.T] print c print d [[1 2 3] [4 5 6] [7 8 9] [0 0 0]] [[1 2 3 0] [4 5 6 0] [7 8 9 0]] 该方法只能将两个矩阵合并 注意要合并的两

python中矩阵的实现是靠序列,,, 序列有很多形式, 其实矩阵是现实生活中的东西,把现实生活中的结构转换到程序中. 就需要有个实现的方法,而这种路径是多种多样的. 下面给出一个把矩阵转换成python中的序列. 然后进行矩阵的转置 # -*- coding: utf-8 -*- #下面的测试是关于转置的.import numpy as np                #NumPy minVals=np.array([1,2,3])print(minVals)data=np.tile(mi

python 判断矩阵中每行非零个数的方法: # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/5/17 15:05 # @Author : Sizer # @Site : # @File : test.py # @Software: PyCharm import time import numpy as np # data = np.array([ # [5.0, 3.0, 4.0, 4.0, 0.0], # [3.0, 1.0, 2.0, 3.0, 3.0], #

Python的矩阵传播机制(Broadcasting) 最近在学习神经网络.我们知道在深度学习中经常要操作各种矩阵(matrix).回想一下,我们在操作数组(list)的时候,经常习惯于用for循环(for-loop)来对数组的每一个元素进行操作.例如: my_list = [1,2,3,4] new_list = [] for each in my_list: new_list.append(each*2) print(new_list) # 输出 [2,3,4,5] 如果是矩阵呢: my_m

python实现矩阵乘法的方法 本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考. 具体实现方法如下:   def matrixMul(A, B):   res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))]   for i in range(len(A)):     for j in range(len(B[0])):       for k in range(len(B)):         res[i][j] = A[i][k] *

Python建立Tab自动补全的脚本 #!/usr/bin/python #python steup file import sys import readline import rlcompleter import atexit import os # tab completion readline.parse_and_bind('tab: complete') #history file histfile = os.path.join(os.environ['HOME'], '.python

一.神经网络介绍: 神经网络算法参考人的神经元原理(轴突.树突.神经核),在很多神经元基础上构建神经网络模型,每个神经元可看作一个个学习单元.这些神经元采纳一定的特征作为输入,根据自身的模型得到输出. 图1 神经网络构造的例子(符号说明:上标[l]表示与第l层:上标(i)表示第i个例子:下标i表示矢量第i项) 图2 单层神经网络示例  神经元模型是先计算一个线性函数(z=Wx+b),接着再计算一个激活函数.一般来说,神经元模型的输出值是a=g(Wx+b),其中g是激活函数(sigmoid,tan

利用Python自带的包可以建立简单的web服务器.在DOS里cd到准备做服务器根目录的路径下,输入命令: python -m Web服务器模块 [端口号,默认8000] 例如: python -m SimpleHTTPServer 8080 然后就可以在浏览器中输入 http://localhost:端口号/路径 来访问服务器资源. 例如: http://localhost:8080/index.htm(当然index.htm文件得自己创建) 其他机器也可以通过服务器的IP地址来访问. 这里的

paramiko是用python语言写的一个模块,遵循SSH2协议,支持以加密和认证的方式,进行远程服务器的连接 安装过程也比较简单,先安装pycrypto后安装paramiko,解压后在命令提示符下切换到解压后的目录,输入python setup.py install就可以了.另外安装pycrypto前需要先安装mingw,不然会因为缺少编译器而提示缺少一个BAT文件.安装好mingw后,需要在Python安装目录下的Lib\distutils\文件夹里建立一个distutils.cfg文件,

python矩阵的表示真是让人头大,下面记录一下具体用法:array是numpy库里的.不管怎样, 一.首先导入 numpy: 1)import numpy 2)from numpy import * 3)import numpy as np 二.定义array数组 X=array([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16],[17,18,19,20]]) X输出为5x4的矩阵: 三.X[:,0]就是取矩阵X的所有行的第0列的元素,X[:,1]

1.进程和线程 (1)进程是一个执行中的程序.每个进程都拥有自己的地址空间.内存.数据栈以及其他用于跟踪执行的辅助数据.进程也可以派生新的进程来执行其他任务,不过每个新进程都拥有自己的内存和数据栈,所以只能采用进程间通信(IPC)的方式共享信息. (2)线程与进程类似,不过他们是在同一个进程下执行的,并共享相同的上下文.线程一般是以并发方式执行的,但是在单核CPU中真正的并发是不可能的,:每个线程运行一小会儿,然后让步给其他线(再次排队等待更多的CPU时间).但是,多线程访问同一片数据,由于访问

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])

[From] http://www.cnblogs.com/xuxn/archive/2011/02/14/build-simple-web-server-with-python.html 利用Python自带的包可以建立简单的web服务器.在DOS里cd到准备做服务器根目录的路径下,输入命令: python -m Web服务器模块 [端口号,默认8000] 例如: python -m SimpleHTTPServer 8080 然后就可以在浏览器中输入 http://localhost:端口号

由于Mac自带Python 所以省去我们去下载了 打开终端  执行python stm-macmini:~ apple$ pythonPython 2.7.10 (default, Jul 14 2015, 19:46:27) [GCC 4.2.1 Compatible Apple LLVM 6.0 (clang-600.0.39)] on darwinType "help", "copyright", "credits" or "li

有个朋友提出了一个问题:手头上现在有一个二维列表,比如[[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]],现在要把该二维列表变成为[[1, 4, 7, 10], [2, 5, 8, 11], [3, 6, 9, 12]]. 其实不动脑筋的话,用二重循环很容易写出来: #! /usr/bin/env python3 # -*- coding:utf-8 -*- # Author : mayi # Blog : http://www.cnblogs.com

原文地址:http://www.bugingcode.com/blog/python_html_web_server.html python作为工具,提供了很多好用的命令,比如有时候突然需要建立一个解析静态的html页面的服务器, 我们不需要在安装http服务器,python就能够轻松简单的做到. 先创建一个index.html的页面: <h1>hello world</h1> 写上最简单的hello 代码. 用python开始web 服务器: python -m SimpleHT

前几天群里有同学提出了一个问题:手头现在有个列表,列表里面两个元素,比如[1, 2],之后不断的添加新的列表,往原来相应位置添加.例如添加[3, 4]使原列表扩充为[[1, 3], [2, 4]],再添加[5, 6]扩充为[[1, 3, 5], [2, 4, 6]]等等. 其实不动脑筋的话,用个二重循环很容易写出来: def trans(m): a = [[] for i in m[0]] for i in m: for j in range(len(i)): a[j].append(i[j])