Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
negative_binomial(trials, p, shape=[])
Содержание книги
- 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+)?)$')
- Для исключения неоднозначности документ вUnicodeможет быть в самом начале снабжен
- name,number,text a,1,something here b,2,"one, two, three" c,3,"no commas here"
- input_file.close() output_file.close()
- fieldnames=['name', 'number', 'text']) output_file = open("pr1.csv", "wb")
- Разбор сообщения. Класс Message
- quot;felton olive" <zinakinch@thecanadianteacher.com>
- parts.append(submsg.get_content_type()) ct_fields.append(submsg.get('Content-Type', '')) filenames.append(submsg.get_filename())
negative_binomial(trials, p, shape=[])
Негативное биномиальное
noncentral_F(dfn, dfd, nconc, shape=[])
НецентральноеF-распределение
noncentral_chi_square(df, nconc,
Нецентральное хи-квадрат распределение
shape=[])
normal(mean, std, shape=[])
Нормальное распределение
permutation(n)
Случайная перестановка
poisson(mean, shape=[])
Пуассоновское распределение
randint(min, max=None, shape=[])
random(shape=[])
Равномерное распределение на интервале
(0, 1)
random_integers(max, min=1, shape=[])
Случайное целое
standard_normal(shape=[])
Стандартное нормальное распределение
uniform(min, max, shape=[])
Равномерное распределение
Заключение
В этой лекции рассматривался набор модулей для численных вычислений.Модуль Numeric определяет тип многомерный массив и множество функций для работы с массивами.Также
были представлены модули для линейной алгебры и моделирования последовательностей случайных чисел различных распределений.
Ссылки
Сайт,посвященныйNumeric Python:http://www.pfdubois.com/numpy/
Лекция#6:Обработка текстов.Регулярные выражения.Unicode
Под обработкой текстов понимается анализ,преобразование,поиск,порождение текстовой информации.По большей части работа с естественными текстами не будет глубже,чем это возможно без систем искусственного интеллекта.Кроме того,здесь
предполагается опустить рассмотрение обработки текстов посредством текстовых процессоров и редакторов,хотя некоторые из них(например, Cooledit)предоставляют возможность писать макрокоманды наPython.
Следует отметить,что дляPythonсозданы также модули для работы с естественными языками,а также для лингвистических исследований.Хорошим учебным примером может служить nltk(the Natural Language Toolkit).
Стоит отметить проектPyParsing (сайт:http://pyparsing.sourceforge.net),с помощью которого можно организовать обработку текста по заданной грамматике.
|
