Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Второе измерение,образующее вместе с первым плоскость,на которой и берется
Содержание книги
- 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
- quot;""Отладка рег. выражения. Перед отладкой лучше убрать лишние скобки """
- decoder = re.compile(r'^([-+]?)0*(\d*)((?:\.\d*)?)((?:[eE][-+]?\d+)?)$')
Второе измерение,образующее вместе с первым плоскость,на которой и берется
диагональ.По умолчанию axis2=1.
Функция Numeric.trace()(для вычисления следа матрицы)имеет те же аргументы,но суммирует элементы на диагонали.В примере ниже рассмотрены обе эти функции:
>>> import Numeric
>>> a = Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(16), (4, 4))
>>> print a
[[ 0
3]
[ 4
7]
[ 8
11]
[12 13
15]]
>>> for i in range(-3, 4):
...
print "Sum", Numeric.diagonal(a, i), "=", Numeric.trace(a, i)
...
Sum [12] =
Sum [
13] = 21
Sum [
14] = 27
Sum [
10 15] = 30
Sum [
11] = 18
Sum [2 7] = 9
Sum [3] = 3
Функция Numeric.choose()
Эта функция использует один массив с целыми числами от 0 до n для выбора значения из одного из заданных массивов:
>>> a = Numeric.identity(4)
>>> b0 = Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(16), (4, 4))
>>> b1 = -Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(16), (4, 4))
>>> print Numeric.choose(a, (b0, b1))
[[
3]
[
-5
7]
[
-10
11]
[ 12
-15]]
Свод функций модуля Numeric
Следующая таблица приводит описания функций модуляNumeric.
Функция и ее аргументы
allclose(a, b[, eps[,
A]])
alltrue(a[, axis])
argmax(a[, axis])
Назначение функции
Сравнение a и b с заданными относительными eps и абсолютными A погрешностями.По умолчанию eps равен 1.0e-1,а A = 1.0e-8.
Логическое И по всей оси axis массива a
Индекс максимального значения в массиве по заданному измерению axis
argmin(a[, axis])
|
