1importnumpy as np2a=np.arange(12)3a4#start from index 05a[0]6#the last element7a[-1] Output: array([ 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9, 10, 11]) 0 11 Slicing Use:to indicate a range. array[start:stop] A second:can be used to indicate step-size. array[start:stop:stepsize] Leaving...
'__rmod__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'capitalize', 'casefold', 'center', 'count', 'encode', 'endswith', 'expandtabs', 'find', 'format', 'format_map', 'index', 'isalnum', 'isalpha', 'isascii', 'isdecimal', 'isdigi...
set支持x in set, len(set), for x in set。 set不记录元素位置或者插入点, 因此不支持indexing, slicing, 或其它类序列的操作 """ s = set([3,5,9,10]) # 创建一个数值集合,返回{3, 5, 9, 10} t = set("Hello") # 创建一个唯一字符的集合返回{} a = t | s t.union(s) # t 和 ...
2, 3, 4] first_result = get_element_with_comparison(elements) second_result = get_element_with_comparison(elements) print(first_result == second_result) # True
Vector2d来自示例 11-1,在vector2d_v0.py中实现(示例 11-2)。 该代码基于示例 1-2,除了+和*操作的方法,我们稍后会看到在第十六章中。 我们将添加==方法,因为它对于测试很有用。 到目前为止,Vector2d使用了几个特殊方法来提供 Pythonista 在设计良好的对象中期望的操作。
由于Python 数据模型,您定义的类型可以像内置类型一样自然地行为。而且这可以在不继承的情况下实现,符合鸭子类型的精神:你只需实现对象所需的方法,使其行为符合预期。 在之前的章节中,我们研究了许多内置对象的行为。现在我们将构建行为像真正的 Python 对象一样的用户定义类。你的应用程序类可能不需要并且不应该实现...
方法都可用index代替,不同的是使用index查找不到会抛异常,而find返回-1str.replace('old','new') # 替换函数,替换old为new,参数中可以指定maxReplaceTimes,即替换指定次数的old为newstr.strip() str.lstrip() str.rstrip() str.strip('d') str.lstrip('d') str.rstrip('d')str.startswith('start') ...
set不记录元素位置或者插入点, 因此不支持indexing, slicing, 或其它类序列的操作 """ s = set([3,5,9,10]) # 创建一个数值集合,返回{3, 5, 9, 10} t = set("Hello") # 创建一个字符的集合,返回{'l', 'H', 'e', 'o'} a = t | s; t.union(s) # t 和 s的并集 ...
Extending it generates iter(), contains(), reversed(), index() and count(). Unlike 'abc.Iterable' and 'abc.Collection', it is not a duck type. That is why 'issubclass(MySequence, abc.Sequence)' would return False even if MySequence had all the methods defined. It however recognizes ...
We provide a wide variety of tensor routines to accelerate and fit your scientific computation needs such as slicing, indexing, mathematical operations, linear algebra, reductions. And they are fast! Dynamic Neural Networks: Tape-Based Autograd PyTorch has a unique way of building neural networks: ...