Python是一门面向对象的编程设计语言，程序中每一样东西都可以视为一个对象。Python内置对象可以分为简单类型和容器类型，简单类型主要是数值型数据，而容器类型是可以包含其他对象类型的集体，如序列、元组、映射等。
歪小王： 观众朋友们！欢迎回到《趣玩 Python 基础》！本期节目，我们请到了 Number 三兄弟中最为神秘的小弟—— Complex 类型！掌声有请！
Python的程序执行方式：Python的程序编辑窗口、Python的解释器提示符。
① Python程序的格式：1.用代码高亮来标识函数丶语句等等 本身的代码高亮并没有实际的意义，只是用来辅助编程人员和阅读人员 更好的识别
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 机器之心报道 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTor
复数可以写成 (A+Bi) 的常规形式，其中 A 是实部，B 是虚部，i 是虚数单位，满足 i2=−1；也可以写成极坐标下的指数形式 (R×e(Pi))，其中 R 是复数模，P 是辐角，i 是虚数单位，其等价于三角形式 R(cos(P)+isin(P))。
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第20章 DSP复数运算-模平方，乘法和复数乘实数 本期
• import <模块>[as <别名>]：将模块中的函数等名称导入当前程序，“命名空间”namespace，引用方法——<模块>.<名称>
复数可以写成(A + Bi)的常规形式，其中A是实部，B是虚部，i是虚数单位，满足i2 = -1；也可以写成极坐标下的指数形式(R*e(Pi))，其中R是复数模，P是辐角，i是虚数单位，其等价于三角形式 R(cos(P) + isin(P))。
复数可以写成 (A+Bi) 的常规形式，其中 A 是实部，B 是虚部，i 是虚数单位，满足 i^2=−1；也可以写成极坐标下的指数形式 (R×e(Pi))，其中 R 是复数模，P 是辐角，i是虚数单位，其等价于三角形式 R(cos(P)+isin(P))。 现给定两个复数的 R 和 P，要求输出两数乘积的常规形式。 输入格式： 输入在一行中依次给出两个复数的 R1, P1 , R2 , P2 ，数字间以空格分隔。
复数可以写成 (A+Bi) 的常规形式，其中 A 是实部，B 是虚部，i 是虚数单位，满足 i2=−1；也可以写成极坐标下的指数形式 (R×e(Pi))，其中 R 是复数模，P 是辐角，i 是虚数单位，其等价于三角形式 R(cos(P)+isin(P))。
在Julia中, im 用来表示复数 i，表示 -1 的平方，因为i在编程语言中常见，所以用i m代替。
选自arXiv 机器之心编译 参与：吴攀 目前绝大多数深度学习模型中的数学都是实数值的，近日，蒙特利尔大学、加拿大国家科学院-能源/材料/通信研究中心（INRS-EMT）、微软 Maluuba、Element AI 的多名研究者（其中包括 CIFAR Senior Fellow Yoshua Bengio）在 arXiv 上发布了一篇 NIPS 2017（今年 12 月在美国 Long Beach 举办）论文，提出了一种可用于复数值深度神经网络的关键组件，该团队也已经在 GitHub 上开源了相关研究代码。
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一般来说，我们在拟合一个机器学习模型或是统计模型之前，总是要进行数据清理的工作。因为没有一个模型能用一些杂乱无章的数据来产生对项目有意义的结果。
Numpy提供了灵活的、静态类型的、可编译的程序接口口来优化数组的计算，也被称作向量操作，因此在Python数据科学界Numpy显得尤为重要。Numpy的向量操作是通过通用函数实现的。今天小编会给大家较为全面地介绍下Numpy的通用函数。
VALUES函数，隶属于“筛选”类函数。当参数为列时，返回结果会去除重复值，保留空项；当参数为表时，结果不会进行去重复操作。
python的数值类型包括常规的类型：整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说，就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数，还有二进制数、八进制数、十六进制数。
使用yii\rest\UrlRule来自动映射控制器的 restful 路由，简单快捷，缺点是必须得按规定好的方法名去写业务。
机器之心报道 编辑：陈萍 PyTorch 1.12 正式发布，还没有更新的小伙伴可以更新了。 距离 PyTorch 1.11 推出没几个月，PyTorch 1.12 就来了！此版本由 1.11 版本以来的 3124 多次 commits 组成，由 433 位贡献者完成。1.12 版本进行了重大改进，并修复了很多 Bug。 随着新版本的发布，大家讨论最多的可能就是 PyTorch 1.12 支持苹果 M1 芯片。 其实早在今年 5 月，PyTorch 官方就已经宣布正式支持在 M1 版本的 Mac 上进行
整形（int) 布尔类型（bool) 浮点型（float,e记法1.5e11=1.5*10的11次方) 字符串（str)类型的获取**type()**函数type('abc') <class 'str'> **isinstance()**函数isinstance('abc',str) >>True 扩展： s 为字符串 s.isalnum() 所有字符都是数字或者字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isalpha() 所有字符都是字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isdigit() 所有字符都是数字，为真返回 True，否则返回 False。 s.islower() 所有字符都是小写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isupper() 所有字符都是大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.istitle() 所有单词都是首字母大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isspace() 所有字符都是空白字符，为真返回 True，否则返回 False常用操作符：x%y 求x除以y的余数； x//y 地板除取小的整数（3//2==1）； abs(x)绝对值； dirmod(x,y)=(x//y,x%y); pow(x,y)x的y次方； complex(re,im)复数（实部，虚部）； a=a+1 可化简为 a += 1 c = c*5 c *=5优先级：幂运算 >:正负号>算术操作符>比较操作符>逻辑运算符（not>and>or) not 1 or 0 and 1 or 3 and 4 or 5 and 6 or 7 and 8 and 9 ==4 ；(not 1) or (0 and 1) or (3 and 4) or (5 and 6) or (7 and 8 and 9)=0 or 0 or 4 or 6 or 9= 4
Base64 内容传输编码旨在表示不需要人为的形式的任意八位字节序列可读。编码和解码算法很简单，但是编码数据始终仅比编码数据大约 33%未编码的数据。这种编码实际上与使用的相同在RFC 1421 中定义的隐私增强邮件 (PEM) 应用程序中。
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数字是几乎在所有计算机语言中都必然存在一种基本的数据类型。在Python中，数字也是相当典型和普遍存在的。
b. 当时投递简历时调研了一下，大文娱、本地生活以及飞猪，据说都不是太核心，竞争较小。
学习了python中的随机数模块，运用random中的shuffle()方法能否做一个随机点名程序。
我们再用使用函数的方式来实现这个功能，当然以前我们在c语言里面使用指针传参方式来实现这种两个数值直接的交换，现在我们利用c++里面更加高级的方式来实现，就是使用引用来实现（不过它的本质还是指针来实现，只是我们只用引用再不用去考虑指针的细节了）
python函数是用另一种形式来把我们写的基本的代码程序给他包装起来，形成执行“块”或者一个范围，来引用或使用。
一般我们在运行 Python 项目或者脚本的时候都是直接执行启动脚本即可，但是 Python 作为一个脚本语言，在 Linux 中经常会跟 Shell 脚本结合使用，这个时候执行的 Python 脚本多半都需要使用命令行参数传入一些变量，下面就分享一下我在工作中常见和自己会使用的3种命令行参数传入方式。
初学 python ，大家恐怕都想找到一条终南捷径，会产生譬如 3 天精通 python 这样不太切合实际的想法。这种想法是危险的，一旦你发现你根本不可能做到，你就会变得灰心丧气，甚至演变成 python 从入门到放弃的局面。
生成式对抗网络(GANs)由生成样本的生成器和试图区分生成样本和真实样本的鉴别器组成，这两部分AI系统有无数的用途，其中之一就是生成合成数据。优步(Uber)的研究人员最近在一篇名为《通过学习加速神经结构搜索的论文中利用了这一点。
模块是一个概念，它包含 1~N 个文件，如果文件是 Python 代码文件（就是.py 结尾的文件），那每个文件中可以包含函数，类等内容。
数学中的复数是用虚数单位 创建的一类数，其中 ，通常的形式为 。在 Python 中也能定义复数，但表示虚数单位的字母与数学中的习惯有别。
复数（Complex）是 Python 的内置类型，直接书写即可。换句话说，Python 语言本身就支持复数，而不依赖于标准库或者第三方库。
>>> c=complex(3,4) >>> d=complex(2,5) >>> c*d (-14+23j)
在Python中，整型数据类型指的是整数，例如-10、0、100等。整数在Python中没有范围限制，可以表示非常大或非常小的整数。 同时，Python的整型也支持二进制、八进制和十六进制的表示方式：
Template所代表的泛型编程是C++语言中的重要的组成部分，我将通过几篇blog对这半年以来的学习做一个系统的总结，本文是基础篇的第一部分。
很早就打算学python了，但后来各种事情太多就又耽搁了（主要是太会摸鱼了）。这学期开了python课，就打算继续开始学习，先快速学习一下python的基础语法，后续有机会还会学习python比较厉害的爬虫、数据分析、数据可视化等。感觉学习一门语言，及时的记录是很重要的，不仅可以加深印象也方便以后的查阅，本篇博客记录的是python中较为基础的语法、数据类型和一些常用的库。语言只是个工具，算法和编程思想才是灵魂，并且对于编程语言的学习实践是极为重要的，所以我选择了北理工的Python语言程序设计课程辅助学习，因为他们附带了一个oj可以用于练习，实属良心！那么就开始快乐的python之旅吧～
Python支持复数，复数由实数部分和虚数部分构成，复数（Complex）是 Python 的内置类型，直接书写即可。
int类型通常为数字，创建int类型的方式有两种，在创建的时候两边不需要加单引号或上引号。
复数可以用使用函数 complex(real, imag) 或者是带有后缀j的浮点数来指定。比如：
Python黑帽编程2.2 数值类型 数值类型，说白了就是处理各种各样的数字，Python中的数值类型包括整型、长整型、布尔、双精度浮点、十进制浮点和复数，这些类型在很多方面与传统的C类型有很大的区别。 Python中的数值类型都是不可变类型，意味着创建、修改数字的值，都会产生新的对象，当然这是幕后的操作，编程过程中大可不必理会。 2.2.1 标准整型和长整型 标准整型等价于C中的有符号长整型（long），与系统的最大整型一致（如32位机器上的整型是32位，64位机器上的整型是64位），可以表示的整数范围
在二维平面会涉及到两个变量x, y，并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离，这个时候将二维坐标转化为复数的话那么就可以使用python中的abs绝对值函数对复数取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算复数的模，当我们将两个复数对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函数那么得到的就是两点之间的距离，对一个复数取绝对值得到的就是复数的模长
这节我们学习模块和包，这块呢，我们在实际使用的过程中，首先保证自己会用就可以，其次也可以加深对Python代码的理解。
Python 数字数据类型用于存储数值，数据类型是不允许改变的,这就意味着如果改变数字数据类型的值，将重新分配内存空间。
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