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import math f = 11.2print math.ceil(f) #向上取整print math.floor(f)#向下取整print round(f) #四舍五入 #这三个函数的返回结果都是浮点型…
操作系统：macOS Big Sur (11.6) Anaconda3：2021.05 python：3.7.3 Jupyter Notebook：5.7.8
Dubbo本身支持多种远程调用方式，例如Dubbo RPC（二进制序列化 + tcp协议）、http invoker（二进制序列化 + http协议）、hessian（二进制序列化 + http协议）、WebServices （文本序列化 + http协议）等。 Dubbo是支持hessian+http协议调用的，hessian是一种二进制序列化的方式。咱们用python调用的dubbo的时候，就是用hessian+http的方式调用，所以dubbo项目要配置使用hessian方式序列化，如果小伙伴要用python调用的时候，注意要找开发小哥哥在项目里面改成hessian方式的序列化，也就是改个配置文件的事，不影响原来的项目，如下图：
Python之排序算法：快速排序与冒泡排序 转载请注明源地址:http://www.cnblogs.com/funnyzpc/p/7828610.html 入坑(简称IT)这一行也有些年头了，但自老师讲课提过排序算法后几乎再也没写过排序算法，当然这也没有什么问题，实际的排序大多是将数据从数据库取出来前在数据库中就已经做好排序了，当然这个排序是SQL范畴的，如果真的需要在代码中排序也有对应的工具类来处理，就比如有Java中有Array.sort()来排列Array(数组类型)，功能虽说有限制，但也免去了撸码
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NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数。例如，square函数计算各元素的平方，rint函数将各元素四舍五入：
《python中数组（numpy.array）的基本操作》这篇文章ok，地址：https://blog.csdn.net/fu6543210/article/details/83240024
TIOBE每个月都会新鲜出炉一份流行编程语言排行榜，这里会列出最流行的20种语言。排序说明不了语言的好坏，反应的不过是某个软件开发领域的热门程度。语言的发展不是越来越common，而是越来越专注领域。有的语言专注于简单高效，比如python，内建的list，dict结构比c/c++易用太多，但同样为了安全、易用，语言也牺牲了部分性能。在有些领域，比如通信，性能很关键，但并不意味这个领域的coder只能苦苦挣扎于c/c++的陷阱中，比如可以使用多种语言混合编程。
Python3解释器中内置了69个常用函数，属于底层的函数，它们到处可用。有些对大家来说比较熟悉，比如abs(), max(), sum()... 也有一些比较陌生，比如locals(), all(), compile(), getattr()... 今天按照类别扼要总结。
本文先比较range与arange的异同点，再详细介绍各自的用法，然后列举了几个简单的示例，最后对xrange进行了简单的说明。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
combine是联合的意思，在Pandas中，combine()方法也是一种实现合并的方法，本文介绍combine()方法的用法。
你是否好奇过在命令行中敲入一段命令后，它是如何被解析执行的？是否考虑过由自己实现一个命令行工具，帮你执行和处理任务？是否了解过陪伴在你身边的 Python 有着丰富的库，来帮你轻松打造命令行工具？
前言 Math 对象允许您执行数学任务。 Math 不是构造函数。Math 的所有属性/方法都可以通过使用 Math 作为对象来调用，而无需创建它 Math 属性 Math 提供了一些属性，可以快速得到一个数学里面的值，如圆周率π（约为3.14），2的平方根约1.414 const x = Math.PI; // 返回 PI const y = Math.SQRT2; // 返回 2 的平方根 console.log(x); console.log(y); Math 方法 M
给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出 和为目标值 的那 两个 整数，并返回它们的数组下标。
python书写简单，功能强大， 迅速发展成为 AI ，深度学习的主要语言。介绍Python中的lambda表达式，注意到，它只是一个表达式，不是语句啊。
NumPy(Numerical Python)是Python语言中做科学计算的基础库。重在于数值计算，也是大部分Python科学计算库的基础，多用于在大型，多维数组上执行的数值运算。
花下猫语：国庆期间，公众号停更了几天，那是因为我去江西参加婚礼了，如今正在写“观感”呢（写完后会发在文艺号“豌豆花”上）。所以，原创文章要再拖一下了。
通用函数（ufunc）是一种对ndarray中的数据执行元素级运算的函数。你可以将其看作简单函数（接受一个或多个标量值，并产生一个或多个标量值）的矢量化包装器通用函数的输入是一组标量，输出也是一组标量，它们通常可以对应于基本数学运算，如加、减、乘、除等。
扫码_搜索联合传播样式-标准色版 - 副本.png 数字 转化为数字 int(x) 将x转换为一个整数。 float(x) 将x转换到一个浮点数。 complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。 complex(x, y) 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。x 和 y 是数字表达式。 # -*- coding: utf-8 -*- data = '123' print(int(data)+4) 四舍五入 #round() 方法返回浮点数 x
Python虽然语法简单，通俗易懂，但是再简单它也是一门语言，就像一棵大树，总有一些树枝是弯弯绕绕的，让新手看完之后一脸懵逼，今天我们就来说说这几个点，反正我学的时候是很困惑的！
我之前的技术栈主要是Java、Python，机器学习方面主要用到是pandas、numpy、sklearn、scipy、matplotlib等等，因为工作需要使用spark，所以理所应当的开始学习pyspark；
什么是内置函数? 就是python给你提供的,拿来直接用的函数, 比如print 和 input等等. 截止到python版本3.6.2 python一共提供了68个内置函数. 他们就是python直
数字类型是不可变类型。所谓的不可变类型，指的是类型的值一旦有不同了，那么它就是一个全新的对象。数字1和2分别代表两个不同的对象，对变量重新赋值一个数字类型，会新建一个数字对象。
NumPy是Python的最重要的扩展程序库之一，也是入门机器学习编程的必备工具。然而对初学者来说，NumPy的大量运算方法非常难记。
2、结合需求文档和接口说明文档中整理出接口测试案例，里面要包括详细的入参和出参数据以及明确的格式和检查点；
也就是说，首先是一个特别大的整体，一个数组，接着是里面4个小数组，每一个小数组里面有3个小数组，小数组内的单元是一个数对来构成的。
本篇主要实现四种数据结构，分别是数组、堆栈、队列、链表。我不知道我为什么要用Python来干C干的事情，总之Python就是可以干。
heapq模块实现了Python中的堆排序，并提供了有关方法。让用Python实现排序算法有了简单快捷的方式。
数字类型是不可变类型。所谓的不可变类型，指的是类型的值一旦有不同了，那么 它就是一个全新的对象。数字1和2分别代表两个不同的对象，对变量重新赋值--个 数字类型，会新建一一个数字对象。
因为numpy是一个python库，所以使用python包管理工具pip或者conda都可以安装。
模块是在应用程序中一个包含一组代码或一组函数的文件。模块可以是包含单个变量、函数或大型代码库的文件。
1.np的重要属性2.创建数组3.打印数组4.索引与切片5.数组相关操作6.ufunc运算7.函数库
注意：上述转换后结果为字符串类型，因此如果进行相等比较的话，输出的是False结果
Java 8引入的forEach方法为集合和数组的遍历提供了一种新的方式。forEach方法接受一个Consumer函数作为参数，允许你对集合中的每个元素执行某些操作。
np.array(collection)，collection为序列型对象(list)，嵌套序列 (list of list)
接着上次的Python--数据类型、循环、运算符、容器的使用，首先扩展下字符串操作
NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 NumPy 的工作机制能够帮助你提升在这些软件库方面的技能。而且在 GPU 上使用 NumPy 时，无需修改或仅需少量修改代码。
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 选自Medium，作者：Lev Maximov 机器之心编译 支持大量多维数组和矩阵运算的 NumPy 软件库是许多机器学习开发者和研究者的必备工具，本文将通过直观易懂的图示解析常用的 NumPy 功能和函数，帮助你理解 NumPy 操作数组的内在机制。 NumPy 是一个基础软件库，很多常用的 Python 数据处理软件库都使用了它或受到了它的启发，包括 pandas、PyTorch、TensorFlow、Keras 等。理解 N
NumPy 是 Python 中科学计算的基础包。它是一个 Python 库，提供多维数组对象、各种派生对象（例如掩码数组和矩阵）以及用于对数组进行快速操作的各种例程，包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、I/O 、离散傅里叶变换、基本线性代数、基本统计运算、随机模拟等等。科学计算离不开numpy，学习数据分析必先学numpy！！！ 本文由浅入深，对numpy进行入门介绍。讲解了创建数组、索引数组、运算等使用。
掌握一门编程语言最好的办法或许是将它的编译器设计出来。毫无疑问那些开发Python编译器的人应该是世界上对Python了解最深刻的人群之一。我用python开发过不少程序，但是每次反思或复盘的时候总是感觉对Python的认知还不到位，由此也看了很多讲Python的书，但看的时候感觉好像懂了，但过了一段时间后又忘了，也就是说单纯看书很难将某一项技术完全内化。当然技能的掌握必然要从实践中来，但是我发现在使用Python开发程序时，我总是使用它的一部分功能就够了，或者说居于我的思维模式限制，我在使用python开发时总是落入一个套路，这使得我只能掌握python技术的冰山一角，就如同井底之蛙一样只了解一小块内容，为了能够打破认知局限，让我自己能更全面的对python的设计原理有更深入的了解，我打算尝试做一个能运行的python编译器。
Code objects 是 CPython 实现的低级细节。 代码对象是 CPython 对一段可运行 Python 代码的内部表示，例如函数、模块、类体或生成器表达式。当你运行一段代码时，它会被解析并编译成一个代码对象，然后由 CPython 虚拟机 (VM) 运行。代码对象包含直接操作 VM 内部状态的指令列表，例如“将堆栈顶部的两个对象加在一起，将它们弹出，然后将结果放入堆栈”。这类似于像 C 这样的语言的工作方式：您将代码编写为人类可读的文本，该代码由编译器转换为二进制格式，然后运行二进制代码（C 的机器代码和 Python 的所谓字节码）直接由 CPU（对于 C）或由 CPython VM 的虚拟 CPU 执行。
入职半年，进步并不是想象中的那么大，虽说在任何地方工作都其实是靠自己的努力、对技术的钻研，达到熟练、进而开拓其他领域等，还是需要不断的“偷懒”， 能使用编程语言实现的东西尽量编写脚本完成，而不是被一系列杂乱的事影响对工作的完成和自己的进步。 最近的总结输出也不够多，其实是没有刻意的创造练习的机会，对自己掌握知识是不利的，看上去总结输出很耗费时间，但是当“输出总结”公布在互联网上，其实它就成为了一个作品，是作品就有好坏、就有影响力强弱。“作品”事实上扮演着见证者的角色，你的进步或是你的退步，你的关注点等 鉴于
NumPy 最重要的一个特点是其 N 维数组对象 ndarray，它是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始进行集合中元素的索引。
let是局部变量（在他所在的代码块可用），const是常量，var是全局变量（前两个是ES6的，因为前面两个更加严谨，var被抛弃（貌似））
接口测试是测试系统组件间接口的一种测试，接口测试主要用于检测外部系统和内部系统之间以及各个子系统之间的交互点。测试的重点是检查数据的交换、传递和控制管理的过程，以及系统间的相互逻辑依赖关系等。
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