Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
gt;>> add.accumulate([1, 2, 3, 4])
Содержание книги
- 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
- Взгляд вперед:строка должна соответствовать заданному регулярному
- Наоборот,не соответствует промежутку между символами на
- r"aa|bb|cc|AA|BB|CC"
- Строка из двух одинаковых букв,но шаблон задан с использованием групп
[3, 5]])
>>> add([[1, 2], [3, 4]], [1, 0]) array([[2, 2],
[4, 4]])
>>> add([[1, 2], [3, 4]], 1)
array([[2, 3],
[4, 5]])
# т.е. 1+2+3+4
>>> add.reduce([1, 2, 3, 4])
# т.е. [1+3 2+4]
>>> add.reduce([[1, 2], [3, 4]], 0)
array([4, 6])
# т.е. [1+2 3+4]
>>> add.reduce([[1, 2], [3, 4]], 1)
array([3, 7])
# т.е. [1 1+2 1+2+3 1+2+3+4]
>>> add.accumulate([1, 2, 3, 4])
array([ 1, 3, 6, 10])
# т.е. [0+1+2 3+4+5 6+7+8+9]
>>> add.reduceat(range(10), [0, 3, 6])
array([ 3, 12, 30])
>>> add.outer([1,2], [3,4]) # т.е. [[1+3 1+4] [2+3 2+4]] array([[4, 5],
[5, 6]])
Методы accumulate(),reduce() и reduceat() принимают необязательный аргумент-номер размерности,используемой для соответствующего действия.По умолчанию применяется нулевая размерность.
Универсальные функции,помимо одного или двух необходимых параметров,позволяют задавать и еще один аргумент,для приема результата функции.Тип третьего аргумента должен строго соответствовать типу результата.Например,функция sqrt() даже от целых чисел имеет тип Float.
>>> from Numeric import array, sqrt, Float
>>> a = array([0, 1, 2])
>>> r = array([0, 0, 0], Float)
>>> sqrt(a, r)
array([ 0.
, 1.
, 1.41421356])
>>> print r
1.
1.41421356]
[ 0.
 Предупреждение:
Не следует использовать в качестве приемника результата массив,который фигурирует в предыдущих аргументах функции,так как при этом результат может быть испорчен.Следующий пример показывает именно такой вариант:
>>> import Numeric
>>> m = Numeric.array([0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0])
>>> add(m[:-1], m[1:], m[1:])
array([0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])
В таких неоднозначных случаях необходимо использовать промежуточный массив.
Функции модуля Numeric
Следующие функции модуля Numeric являются краткой записью некоторых наиболее употребительных сочетаний функций и методов:
Функция
Аналог функции
sum(a, axis)
|
