Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Для создания массива можно использовать функцию array() с указанием содержимого массива(в виде вложенных списков)и типа. Функция array() делает копию,если ее
Содержание книги
- lst = map(lambda x: math.sin(x*.4), range(30))
- quot;""Итератор последовательности Фибоначчи до N"""
- for line in (l.replace("- ", " - ") for l in open("input.dat")): print line
- print subtract(3, 2) subtract_from_3 = curry(subtract, 3) print subtract_from_3(2)
- Все данные в нем представляются объектами.
- С точки зрения объектно-ориентированного подхода,объект-это нечто,обладающее
- Интерпретатор языкаPythonвсегда может сказать,к какому типу относится объект.Однако
- Пока что вpythonесть"классические"и"новые"классы. Первые классы определяются сами по себе,а вторые обязательно ведут свою родословную от класса object. Для целей
- from sets import Set as set # тип для множества
- def getx(self): return self.__x
- Этот метод вызывается при присваивании значения некоторому атрибуту.В отличие от __getattr__(),метод всегда вызывается,а
- print ad.a, ad.b, ad.c ad.d = 512
- print get_last([1, 2, 3]) print get_last("abcd")
- gt;>> class A(object): pass
- class ABC: a = ma b = mb c = mc
- В случае,когда надклассы имеют одинаковые методы,использование того или иного метода определяется порядком разрешения методов(method resolution order). Для
- quot;""Поместить элемент на стек"""
- def __init__(self, lst, n): self.n = n
- gt;>> s = MyClass() # создается экземпляр класса
- children = [cls.convert(child) for child in val] return cls(val.node, children)
- convert = classmethod(convert)
- def my_method(self): print "self:", self
- from Multimethod import Method, Generic, AmbiguousMethodError
- Должен возвращать кортеж из аргументов,который будет
- Лекция#5:Численные алгоритмы.Матричные
- Для создания массива можно использовать функцию array() с указанием содержимого массива(в виде вложенных списков)и типа. Функция array() делает копию,если ее
- Объекты-массивы Numeric используют расширенный синтаксис выделения среза.Следующие примеры иллюстрируют различные варианты записи срезов.Функция
- каждый третий элемент строки 1
- Наименьшее(наибольшее)целое,большее(меньшее)или
- gt;>> add.accumulate([1, 2, 3, 4])
- add.reduce(a, axis). cumsum(a, axis). add.accumulate(a, axis). product(a, axis). multiply.reduce(a, axis). cumproduct(a, axis). multiply.accumulate(a, axis). alltrue(a, axis). logical_and.reduce(a, axis). sometrue(a, axis). logical_or.reduce(a, axis). Фун
- Второе измерение,образующее вместе с первым плоскость,на которой и берется
- Индекс минимального значения в массиве по заданному
- Суммирование с промежуточными результатами
- Возвращает индексы ненулевых элементов одномерного массива
- Выбор частей массива a на основе индексов indices по измерению axis
- gt;>> print "Проверка:", Numeric.dot(a, x) - b
- gt;>> print RandomArray.normal(0, 1, 30)
- negative_binomial(trials, p, shape=[])
- iso_ir_6': 'ascii', 'maccyrillic': 'mac_cyrillic', 'iso_celtic': 'iso8859_14', 'ebcdic_cp_wt': 'cp037', 'ibm500': 'cp500', ...
- sys:1: DeprecationWarning: Non-ASCII character '\xf0' in file example.py on line 2, but no encoding declared;
- В строке формата кроме текста могут употребляться спецификации,регламентирующие формат выводимого значения.Спецификация имеет синтаксис
- Восьмеричное беззнаковое целое
- File "/home/rnd/tmp/Python-2.4b2/Lib/string.py", line 172, in substitute return self.pattern.sub(convert, self.template)
- Возвращает наименьший индекс,с которого начинается вхождение подстроки sub в строку.Параметры start и end
- Удаляет пробельные символы слева
- text = open(string.__file__[:-1]).read() start = 0
- import StringIO my_string = "1234567890" f1 = StringIO.StringIO()
- Синтаксис регулярного выражения
- Фрагмент справа или фрагмент слева
вычисления
Numeric Python-это несколько модулей для вычислений с многомерными массивами,необходимых для многих численных приложений.Модуль Numeric вносит вPython
возможности таких пакетов и систем какMatLab, Octave (аналогMatLab), APL, J, S+, IDL.Пользователи найдутNumericдостаточно простым и удобным.Стоит заметить,что некоторые синтаксические возможностиPython (связанные с использованием срезов)были специально разработаны дляNumeric.
Numeric Python имеет средства для:
· матричных вычислений LinearAlgebra;
· быстрого преобразования Фурье FFT;
· работы с недостающими экспериментальными данными MA;
· статистического моделирования RNG;
· эмуляции базовых функций программыMatLab.
Модуль Numeric
Модуль Numeric определяет полноценный тип-массив и содержит большое число функций для операций с массивами.Массив-это набор однородных элементов,доступных по индексам.Массивы модуля Numeric могут быть многомерными,то есть иметь более одной
размерности.
Создание массива
аргумент-массив.Функция asarray() работает аналогично,но не создает нового массива,когда ее аргумент уже является массивом:
>>> from Numeric import *
>>> print array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) [[1 2] [3 4] [5 6]]
>>> print array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], Float) [[ 1. 2. 3.] [ 4. 5. 6.]]
>>> print array([78, 85, 77, 69, 82, 73, 67], 'c') [N U M E R I C]
В качестве элементов массива можно использовать следующие типы:Int8-Int32,
UnsignedInt8-UnsignedInt32,Float8-Float64,Complex8-Complex64 и PyObject.Числа8,16, 32 и 64 показывают количество битов для хранения величины. Типы Int, UnsignedInteger,Float и Complex соответствуют наибольшим принятым на данной платформе значениям.В массиве можно также хранить ссылки на произвольные объекты.
Количество размерностей и длина массива по каждой оси называются формой массива(shape). Доступ к форме массива реализуется через атрибут shape:
>>> from Numeric import *
>>> a = array(range(15), Int)
>>> print a.shape
|
