在编程中，数字范围限制是常见需求。无论是游戏开发中的角色属性值、金融计算中的利率调整，还是传感器数据处理中的异常值过滤，都需要将数字控制在合理范围内。...python编程教程合集：https://pan.quark.cn/s/a7cc1f5cb6ca一、基础条件判断法最直观的方法是使用if-else语句进行判断。这种方法适合简单场景，代码可读性强。...)numpy_time = timeit.timeit(test_numpy, number=1000) # NumPy测试次数减少因为太快 print(f"条件判断法: {if_time:.4f}秒...：数据规模（单个值还是数组）使用场景（简单脚本还是复杂系统）性能需求代码可维护性未来随着Python生态发展，可能会出现更多优雅的解决方案。...例如，Python 3.10引入的match-case语句可能为范围限制提供新的模式匹配方法。但无论如何变化，理解这些基本方法的原理和适用场景，将帮助你写出更健壮、更高效的代码。
那么CAD软件是如何写出来的呢？CAD软件种类繁多，但它们有一个共同的特点，就是对三维世界的建模，对三维世界中物体的控制，对三维设计的展示。 这，就是本课程要实现的内容了。 2....实验工具 渲染流程决定了设计是如何呈现在屏幕上的，我们希望程序能为我们处理复杂的物体，同时我们也希望代码的复杂度能够尽可能得低。这些我们该如何做到呢？...from numpy.linalg import norm, inv 我们将在viewer.py中实现Viewer类，Viewer类控制并管理整个程序的流程，它的main_loop方法是我们程序的入口...观察Primitive的渲染函数，发现它调用了glCallList方法，glCallList是OpenGL中一个使用起来非常便利的函数，正如它的名字，它会按序调用一个函数列表中的一系列函数，我们使用glNewList...(CALL_LIST_NUMBER, GL_COMPILE)与glEndList()来标识一段代码的开始与结束，这段代码作为一个新的函数列表与一个数字关联起来，之后希望执行相同的操作时只需调用glCallList
参考链接： Python中的numpy.iscomplexobj http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48208433 真值测试Truth value...判断numpy数组是否为空 if a.size: print('array is not empty') 如果通过python列表，把一个列表作为一个布尔值会产生True如果有项目，False如果它是空的...lst = []if lst: print "array has items"if not lst: print "array is empty" [Python的-如何检查数组不为空？]...numpy判断一个元素是否为np.NaN，判断某元素是否是nan numpy.isnan(element) Note: 不能使用array[0] == np.NaN，总是返回False!...numpy数组元素替换numpy.nan_to_num(x) 判断某元素是否是nan,inf,neginf,如果是，nan换为0，inf换为一个非常大的数，neginf换为非常小的数 numpy.nan_to_num
这是 Python 3.x 首发特性系列文章的第九篇。Python 3.8 于 2019 年首次发布，两年后，它的许多很酷的新特性仍然没有被使用。下面是其中的三个。...importlib.metadata 入口点 在 Python 包中被用来做各种事情。大多数人熟悉的是 console_scripts 入口点，不过 Python 中的许多插件系统都使用它们。...在 Python 3.8 之前，从 Python 中读取入口点的最好方法是使用 pkg_resources，这是一个有点笨重的模块，它是 setuptools 的一部分。...='numpy.f2py.f2py2e:main', group='console_scripts'), EntryPoint(name='f2py3', value='numpy.f2py.f2py2e...可以调试、报告，或者（在极端情况下）触发兼容模式，你也可以在运行时检查依赖的版本！
调用toString方法，若返回值为primitive value则直接返回； 2. ...调用valueOf方法，若返回值为primitive value则直接返回； 3. 抛出TypeError实例。 ...调用valueOf方法，若返回值为primitive value则直接返回； 2. ...调用toString方法，若返回值为primitive value则直接返回； 3. 抛出TypeError实例。 ...但不管用到与否，理解个中原理还是很爽的！
因此，最佳实践是能使用primitive的都用primitive，除非你正在处理泛型（确保你知道 autoboxing 和 unboxing） 使用 primitive 在以下几种情况下使用 primitive...= d) { // ... } 代码中的两种相等比较，多数人都会认为第二种更易读，对于先上手 C++ / Python 的人更是这样。...方法的源码： package java.lang; import java.lang.annotation.Native; public final class Integer extends Number...* * @param i an {@code int} value....* * @serial */ private final int value; } valueOf 方法会缓存 -128 到 127 之间的值，因此第一段代码会取到的是同一个对象
TensorFlow 和 Numpy能做到无缝衔接，例如： tf.int32 == np.int32 # True 但是，将来tensorflow和numpy可能兼容性没有现在这么好。...可以传递Numpy对象给TensorFlow ops tf.ones([2, 2], np.float32) # ⇒ [[1.0 1.0], [1.0 1.0]] 不要传递python的原生对象给Tensorflow...，因为Tensorflow必须推断python的类型。...04 Constant tf.constant(value, dtype=None, shape=None, name='Const', verify_shape=False) b = tf.constant...仅仅用primitive types为constant，用variables or readers 来缓存占用内存更大的数据。 明天推送tf.Variable等，为什么是tf.Variable？
在本示例中，将看到如何利用 Mojo 的高维向量在这项任务中获得比 NumPy 更快的性能。...(alist,blist), number=5)/5print_formatter("python_naive_dist value:", python_naive_dist(alist,blist))...= timeit(lambda: python_numpy_dist(anp,bnp), number=5)/5print_formatter("python_numpy_dist value:", python_numpy_dist...不过，这仍然比 Python+NumPy 的 ~40 毫秒慢，但无需用 C/C++ 重写函数就已经很不错了。但我们还没完！我们还需要对代码做一些小改动，以提高性能。让我们看看如何做到。...在 Mojo 中，fn 函数强制执行严格的类型检查和变量声明。fn 的默认行为是，参数和返回值必须包含类型，并且 fn 的参数是不可变的变量。
在本教程中，你将了解如何在Python中生成和使用随机数。 完成本教程后，你会学到： 可以通过使用伪随机数生成器在程序中应用随机性。 如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。...如何通过NumPy库生成随机数组。 让我们开始吧。 ?...需要注意的是，播种Python伪随机数生成器不会影响NumPy伪随机数生成器。它必须单独播种和使用。 seed()函数可以被用于播种的NumPy的伪随机数生成器，需要整数作为seed值。...如： scaled value= mean+ value* stdev 其中mean和stdev是所需缩放高斯分布的均值和标准差，value是来自标准高斯分布的随机生成值。...如何通过Python标准库生成随机数和使用随机性。 如何通过NumPy库生成随机数组。
安装 Pyflakes Pyflakes 是 Python 代码分析包。 它可以分析代码并发现潜在的问题，例如： 未使用的导入 未使用的变量 准备 如有必要，请安装pip或easy_install。...操作步骤 要检查 NumPy 代码中，我们需要 Git。...单元测试是自动测试，通常测试一小段代码，通常是一个函数或方法。 Python 具有用于单元测试的 PyUnit API。...它从unittest模块扩展了TestCase类，是 Python 标准测试的一部分。 我们通过调用factorial()函数并运行以下代码来运行测试： 一个正数-幸福的道路！...我们可以通过多种方式检查模拟的行为，然后从中检查真实对象的行为。
3.2 Domain Primitive 3.2 部分转载自《阿里技术专家详解 DDD 系列- Domain Primitive》 3.2.1 Domain Primitive 定义 Domain Primitive...（简称 DP）是一个在特定领域里，拥有精准定义的、可自我验证的、拥有行为的 Value Object 。...DP 是一个传统意义上的 Value Object，拥有 Immutable 的特性 DP 是一个完整的概念整体，拥有精准定义 DP 使用业务域中的原生语言 DP 可以是业务域的最小组成部分...Value Object 的区别 在 DDD 中， Value Object 这个概念其实已经存在： 在 Evans 的 DDD 蓝皮书中，Value Object 更多的是一个非 Entity 的值对象...在 Vernon 的IDDD红皮书中，作者更多的关注了Value Object 的 Immutability、Equals方法、Factory方法等 Domain Primitive 是 Value
@AssertTrue Boolean, boolean 验证注解的元素值是true @DecimalMax（value=x） BigDecimal, BigInteger, String, byte...of the primitive types....sequence is evaluated), any sub-type of Number....sequence is evaluated), any sub-type of Number....验证注解的元素值大于等于@Min指定的value值 @NotNull Any type 验证注解的元素值不是null @Null Any type 验证注解的元素值是null @Past java.util.Date
在本文中，我们将探讨什么是向量化，以及它如何简化数据分析任务。 什么是向量化? 向量化是将操作应用于整个数组或数据系列的过程，而不是逐个遍历每个元素。...' a '中的每个元素是偶数还是奇数，并将结果分配给' D '列。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...使用NumPy进行向量化操作 NumPy是一个流行的Python库，提供对向量化操作的支持。它利用了优化的C和Fortran库，使其在数值计算方面比纯Python循环快得多。...所以无论是在处理基本算术、自定义函数还是条件操作，利用向量化都可以极大地改进数据分析工作流。
赋值目标可以是新列名或现有列名，必须是有效的 Python 标识符。...此图是使用包含使用numpy.random.randn()生成的浮点值的 3 列的DataFrame创建的。...赋值目标可以是新列名或现有列名，并且必须是有效的 Python 标识符。...此图是使用包含使用numpy.random.randn()生成的浮点值的 3 列的DataFrame创建的。...赋值目标可以是新列名或现有列名，并且必须是有效的 Python 标识符。
在开始深入讲解Python如何作为胶水语言之前，我们需要先了解Python语言本身的实现机制。这对于理解Python如何与C语言交互至关重要。...(.py文件) → 词法分析 → 语法分析 → 生成字节码 (.pyc文件) → Python虚拟机执行字节码从CPython说起要理解Python如何作为胶水语言工作，我们必须先深入了解...CPython是Python的参考实现，也是最广泛使用的Python解释器。...这就是为什么Python是解释型语言。Python 虚拟机和对象系统CPython的核心是其虚拟机和对象系统。所有Python中的数据都是对象，包括函数、类、数字等。...NumPy的实现机制NumPy的核心是ndarray，它的实现涉及多个层次：Python层 (numpy/__init__.py, numpy/core/__init__.py等) ↓C核心层 (
在本指南中，你将学习如何使用 Jupyter notebook 和 Python 库（如 Pandas ， Matplotlib 和 Numpy ）轻松、透明地探索和分析数据集。 什么是数据科学？...设置你的工作环境; 为了开始用 Python 分析数据，我们需要有一些背景知识，就像所有其它相关主题一样。现在，我们将尝试解释如何在自己的机器上安装 Jupyter。...单独安装 Jupyter notebook（不含Anaconda） 为避免安装 Anaconda ，你可以在安装 Python 后按照以下说明操作： 检查你的机器上是否安装了 pip 。...使用 Numpy 和 Matplotlib 操作数据 3.1. 使用 Numpy 处理数据 本节将重点介绍如何有效地加载，存储和操作数据。它们可以在各种各样的来源中找到，但它们总是可以被视为数字数组。...让我们从导入Numpy开始： import numpy as np 创建 Numpy 数组 与 Python 列表不同， Numpy 数组只能包含一种类型的成员。
，也可以理解为是否为一个有限数值（finite number）。...列表解析是Python迭代机制的一种应用，它常用于实现创建新的列表，因此用在[]中。...Python中的 numpy 主要用于处理数值。...是给normal robot还是给colorful robot？...语法： numpy.amax(a, axis=None, out=None, keepdims=value>, initial=value>)[source] 参数： 返回数组a的最大值
对象或数组，若是primitive value则会直接返回primitive value if (!...res.value : res } // 若属性值不是primitive value或BOM，则基于属性值构造响应式对象 if (isObject(res)) {...流程逻辑如下： 若属性值为Ref对象，而新值取原始值后不是Ref对象，则更新Ref对象的value，由Ref内部触发副作用函数 判断是否为新增属性，还是更新属性值，并触发副作用函数 const set...isRef(value)) { oldValue.value = value return true } } // 用于判断是新增属性还是修改属性...*/ 从上面可以看到无论是修改代理对象还是被代理对象的原型链，两者的原型链均时刻保持同步。
类型 JavaScript中类型主要包括了primitive和object类型，其中primitive类型包括了：null、undefined、boolean、number、string和symbol(...object类型还是primitive类型，都能得到你想要的结果： var toClass = {}.toString; console.log(toClass.call(123)); console.log...从上面的代码我们可以看到toString是可依赖的，不管是object类型还是primitive类型，它都能告诉我们正确的结果。...}会走到DefaultNumber，首先会调用valueOf，返回的是Object {}，不是primitive类型，从而继续走到toString，返回[object Object]，是String类型...可以看下它是如何将非对象类型转换为对象类型： // ECMA-262, section 9.9, page 36.
Property/method value type: Number primitive JavaScript syntax: - Number() - Number(aValue) ...Argument list: aValue A value to be converted to a number. ...The following values are yielded as a result of calling Number() as a function: Value ...Result Number No conversion, the input value is returned unchanged. ...// console.log(typeof(a)); document.writeln(typeof(a)); var as = String(a); //String是Global
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