numpy~运算符和Boolean类型变量 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me numpy中取反运算符~可以将Boolean类型值取反,这在使用boolean类型数组选择数组中固定元素时十分有用. import numpy as np a=np.array([0,0,1,1]).astype("bool") b=np.arange(4) print("b\n",b) # b # [0 1 2 3] c=b[a] print("c\n&q

晚上的时候,无意之间看到stackoverflow上面的一个编程挑战赛,各路高手各种搞事,看到python的地方突然发现用了很多位运算的符号,但是~符号引起了我和同事的注意. 我们很少在程序中使用这种东西,一个是可读性问题,二是感觉不是很熟练于是兴致来了,便探究一番~取反运算. 首先看看行为 In [1]: ~3 Out[1]: -4 取反3等于-4,那么是如何进行计算的呢? 首先我们知道3的二进制用8bit表示为 0000 0011 那么对这个数进行二进制取反得到 1111 1100 这点来说

一. 引言 在<第11.19节 Python 中正则表达式的扩展功能:前视断言和前视取反>中老猿介绍了前视断言和前视取反,与二者对应的还有后视断言和后视取反. 二. (?<=-)后视断言(lookbehind assertion) 后视断言又称为正向后视断言.后视断定.后行断言等,与前视断言功能类似,只是前视断言是找匹配串的右边要与前视断言指定的模式匹配,而后视断言是找匹配串的左边要与后视断言指定的模式匹配. 语法:(?<=-),其中-为一个子正则表达式 例子: 要使用后视断言查找

一. 引言 在<第11.16节 Python正则元字符"()"(小括号)与组(group)匹配模式>中老猿介绍了组匹配模式的命名组功能及引用组功能,这两者都是组模式的扩展功能,其实在re模块中组模式的扩展功能非常多,所有组模式的扩展功能,都是在组定义的左括号后面跟问号"?"来表示,具体扩展功能是要看问号后面的字符来确认,如"P"表示组名相关扩展. 下面介绍组匹配模式扩展功能的前视断言和前视取反,本节继本章后面介绍的扩展功能中组的括号内

quanwei9958 转自 python 爬虫抓取心得分享 urllib.quote('要编码的字符串') 如果你要在url请求里面放入中文,对相应的中文进行编码的话,可以用: urllib.quote('要编码的字符串') query = urllib.quote(singername) url = 'http://music.baidu.com/search?key='+query response = urllib.urlopen(url) text = response.read()

 在python&numpy中切片(slice) 上文说到了,词频的统计在数据挖掘中使用的频率很高,而切片的操作同样是如此.在从文本文件或数据库中读取数据后,需要对数据进行预处理的操作.此时就需要对数据进行变换,切片,来生成自己需要的数据形式. 对于一维数组来说,python原生的list和numpy的array的切片操作都是相同的.无非是记住一个规则arr_name[start: end: step],就可以了. 实例: 下面是几个特殊的例子: [:]表示复制源列表 负的index表示,从后往

Python中的list/tuple,numpy中的ndarrray与tensorflow中的tensor. 用python中list/tuple理解,仅仅是从内存角度理解一个序列数据,而非数学中标量,向量和张量. 从python内存角度理解,就是一个数值,长度为1,并且不是一个序列: 从numpy与tensorflow数学角度理解,就是一个标量,shape为(),其轴为0: [1,2,3,4,5,6] 从python内存角度理解,就是1*6或者长度为6的一个序列: 从numpy与tensorf

关于Python Numpy库基础知识请参考博文:https://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9722794.html Python矩阵的基本用法 mat()函数将目标数据的类型转化成矩阵(matrix) 1,mat()函数和array()函数的区别 Numpy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素,虽然他们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中Numpy函数库中的mat

一.NumPy简介 其官网是:http://www.numpy.org/ NumPy是Python语言的一个扩充程序库.支持高级大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库.Numpy内部解除了CPython的GIL(全局解释器锁),运行效率极好,是大量机器学习框架的基础库! 关于GIL请参考博客:http://www.cnblogs.com/wj-1314/p/9056555.html NumPy的全名为Numeric Python,是一个开源的Python科学计算库,它包

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13500.html 准备工作 安装python3.6 略 安装requests库(用于请求静态页面) pip install requests -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 安装lxml库(用于解析html文件) pip install lxml -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple 安装与配置sele

一.Numpy的引入 1.标准的Python 中用列表(list)保存一组值,可以当作数组使用.但由于列表的元素可以是任何对象,因此列表中保存的是对象的指针.对于数值运算来说,这种结构显然比较浪费内存和CPU 计算 2.虽然Python 提供了array 模块,它和列表不同,能直接保存数值,但是由于它不支持多维数组,也没有各种运算函数,因此也不适合做数值运算.   NumPy 的诞生弥补了这些不足. NumPy 提供了两种基本的对象:ndarray(n-dimensional array obj

Python Numpy基础教程 本文是一个关于Python numpy的基础学习教程,其中,Python版本为Python 3.x 什么是Numpy Numpy = Numerical + Python,它是Python中科学计算的核心库,可以高效的处理多维数组的计算.并且,因为它的许多底层函数是用C语言编写的,所以运算速度敲快. 基础知识 ndarray NumPy的主要对象是同类型的多维数组ndarray.它是一个通用的同构数据多维容器,所有的元素必须是相同类型的,并通过正整数元组索引.利

Matrix Time Limit: 3000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 17880   Accepted: 6709 Description Given an N*N matrix A, whose elements are either 0 or 1. A[i, j] means the number in the i-th row and j-th column. Initially we have A[i, j] = 0 (1

先上jquery源码: grep: function( elems, callback, inv ) { var retVal, ret = [], i = 0, length = elems.length; inv = !!inv; // Go through the array, only saving the items // that pass the validator function for ( ; i < length; i++ ) { retVal = !!callback(

python大规模爬取京东 主要工具 scrapy BeautifulSoup requests 分析步骤 打开京东首页,输入裤子将会看到页面跳转到了这里,这就是我们要分析的起点 我们可以看到这个页面并不是完全的,当我们往下拉的时候将会看到图片在不停的加载,这就是ajax,但是当我们下拉到底的时候就会看到整个页面加载了60条裤子的信息,我们打开chrome的调试工具,查找页面元素时可以看到每条裤子的信息都在<li class='gl-item'></li>这个标签中,如下图: 接着

Python爬虫 - 爬取百度html代码前200行 - 改进版,  增加了对字符串的.strip()处理 源代码如下: # 改进版, 增加了 .strip()方法的使用 # coding=utf-8 # urllib是用于获取网络资源的库,python3自带 # 此处的request是由Request类创建的一个实例对象 import urllib.request # 调用request对象的urlopen()方法 , 传入url参数 file = urllib.request.urlopen

给定一个整数数组 A,我们只能用以下方法修改该数组:我们选择某个个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i],然后总共重复这个过程 K 次.(我们可以多次选择同一个索引 i.) 以这种方式修改数组后,返回数组可能的最大和. 示例 1:输入:A = [4,2,3], K = 1输出:5解释:选择索引 (1,) ,然后 A 变为 [4,-2,3]. 例 2:输入:A = [3,-1,0,2], K = 3输出:6解释:选择索引 (1, 2, 2) ,然后 A 变为 [3,1,0,2]. 示例 3:

Python  Appium  元素定位 常用的八种定位方法(与selenium通用) # id定位 driver.find_element_by_id() # name定位 driver.find_element_by_name() # xpath定位 driver.find_element_by_xpath() # class_name定位 driver.find_element_by_class_name() # css 定位 driver.find_element_by_css_sele

操作符~, 是按位取反的意思,表面上~~(取反再取反)没有意义,实际上在JS中可以将浮点数变成整数. <html> <script> var myArray = new Array(); myArray.push("a"); myArray.push("b"); myArray.push("c"); myArray.push("d"); //现在要随机从数组中取出一个元素 var random = my

用Python爬虫爬取广州大学教务系统的成绩(内网访问) 在进行爬取前,首先要了解: 1.什么是CSS选择器? 每一条css样式定义由两部分组成,形式如下: [code] 选择器{样式} [/code] 在{}之前的部分就是“选择器”.“选择器”指明了{}中的“样式”的作用对象,也就是“样式”作用于网页中的哪些元素.可参考:http://www.w3school.com.cn/cssref/css_selectors.asphttp://www.ruanyifeng.com/blog/2009/