• python语法


    Python代码中func(*args, **kwargs)是什么意思?

    这是Python函数可变参数 args及kwargs

    *args表示任何多个无名参数,它是一个tuple

    **kwargs表示关键字参数,它是一个dict

    测试代码如下:

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    def foo(*args,**kwargs):
    print 'args=',args
    print 'kwargs=',kwargs
    print '**********************'
    if __name__=='__main__':
    foo(1,2,3)
    foo(a=1,b=2,c=3)
    foo(1,2,3,a=1,b=2,c=3)
    foo(1,'b','c',a=1,b='b',c='c')

    执行结果如下:

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    11
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    args= (123)
    kwargs= {}
    **********************
    args= ()
    kwargs= {'a'1'c'3'b'2}
    **********************
    args= (123)
    kwargs= {'a'1'c'3'b'2}
    **********************
    args= (1'b''c')
    kwargs= {'a'1'c''c''b''b'}
    **********************

    python中transpose是什么意思?

    我先来一个举例:
    arr = np.arange(16).reshape((2, 2, 4))
    arr的array是这样的

    array([[[ 0, 1, 2, 3],
    [ 4, 5, 6, 7]],
    [[ 8, 9, 10, 11],
    [12, 13, 14, 15]]])
    我们对arr进行transpose转置,arr2 = arr.transpose((1,0,2)),结果是这样:
    array([[[ 0, 1, 2, 3],
    [ 8, 9, 10, 11]],

    [[ 4, 5, 6, 7],
    [12, 13, 14, 15]]])
    这是怎么来的呢。
    arr.transpose((1,0,2))的1,0,2三个数分别代表shape()的三个数的顺序,初始的shape是(2,2,4),也就是2维的2 x 4矩阵,索引分别是shape的[0],[1],[2],arr.transpose((1,0,2))之后,我们的索引就变成了shape[1][0][2],对应shape值是shape(2,2,4),所以矩阵形状不变。
    与此同时,我们矩阵的索引也发生了类似变化,如arr中的4,索引是arr[0,1,0],arr中的5是arr[0,1,1],变成arr2后,4的位置应该是在[1,0,0],5的位置变成[1,0,1],同理8的索引从[1,0,0]变成[0,1,0]。


    numpy--prod和pad运算

    为了做一个笔记(●'◡'●)

    assert用法:
    1、assert语句用来声明某个条件是真的。
    
    
    2、如果你非常确信某个你使用的列表中至少有一个元素,而你想要检验这一点,并且在它非真的时候引发一个错误,那么assert语句是应用在这种情形下的理想语句。
    
    
    3、当assert语句失败的时候,会引发一AssertionError


    np.newaxis

    np.newaxis的功能是插入新维度,看下面的例子:

     

    a=np.array([1,2,3,4,5])
    print a.shape

    print a

    输出结果

    (5,)
    [1 2 3 4 5]

    可以看出a是一个一维数组,

     

    x_data=np.linspace(-1,1,300)[:,np.newaxis]
    a=np.array([1,2,3,4,5])
    b=a[np.newaxis,:]
    print a.shape,b.shape
    print a

    print b

    输出结果:

    (5,) (1, 5)
    [1 2 3 4 5]
    [[1 2 3 4 5]]













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    plt.imshow()
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/byteHuang/p/6938548.html
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