from vectorN import VectorN l = [i for i in range(1, 11)] vectorN = VectorN(l) sli = slice(1,10,2) print(dir(sli)) print(sli) print(sli.start, sli.stop, sli.step) sli2 = slice(1, None, None) print(sli2.start, sli2.stop, sli2.step) # ['__class__', '__delattr...
目前版本的Vector中,没有办法通过名称访问向量的分量(如v.x和v.y),而且现在的Vector可能存在大量分量。不过,如果能通过单个字母访问前几个分量的话,这样将很方便,也更人性化。现在,我们想用x,y,z,t四个字母分别代替v[0],v[1],v[2]和v[3],但具体做法并不是为实例添加这四个属性,并且我们也不想在运行...
笔记:柱状图有一个非常不错的用法:利用value_counts图形化显示Series中各值的出现频率,比如s.value_counts().plot.bar()。 再以本书前面用过的那个有关小费的数据集为例,假设我们想要做一张堆积柱状图以展示每天各种聚会规模的数据点的百分比。我用read_csv将数据加载进来,然后根据日期和聚会规模创建一张交叉表:...
在Vector 类中实现 __setattr__ 方法 def__setattr__(self,key,value):cls=type(self)iflen(key)==1:ifkeyincls.shortcut_names:error='readonly attribute{attr_name!r}'elifkey.islower():error="can't set attributes 'a' to 'z' in{cls_name!r}"else:error=''iferror:msg=error.format(cls_...
参阅：http://sebastianraschka.com/Articles/2015_pca_in_3_steps.html# Calculating Eigenvectors and eigenvalues of Cov matirxmean_vec = np.mean(X_std, axis=0) cov_mat = np.cov(X_std.T) eig_vals, eig_vecs = np.linalg.eig(cov_mat)# Create a list of (eigenvalue, eigenvector) tuples...
如果在模块顶部出现from __future__ import annotations,fromcomplex的返回类型可以是Vector2d。这个导入会导致类型提示被存储为字符串,而不会在导入时被评估,当函数定义被评估时。没有__future__导入annotations,此时Vector2d是一个无效的引用(类尚未完全定义),应该写成字符串:'Vector2d',就好像它是一个前向引用一...
read_csv( 'large.csv', chunksize=chunksize, dtype=dtype_map ) # # 然后每个chunk进行一些压缩内存的操作,比如全都转成sparse类型 # string类型比如,学历,可以转化成sparse的category变量,可以省很多内存 sdf = pd.concat( chunk.to_sparse(fill_value=0.0) for chunk in chunks ) #很稀疏有可能可以装的...
read_csv('text_data.csv') # 提取特征和标签 X = data['text'].values y = data['label'].values # 切分数据集为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 使用CountVectorizer将文本转换为向量 vectorizer = ...
LOOKUP(lookup_value, lookup_vector, [result_vector]) 第一个参数:要查找的值,本例中为数值1 第二个参数:要查找的区域(vector,有单行矩阵,单列矩阵的意思,也可以简单把这个理解为一个一维数组) 第三个参数:要返回的值所有的区域,注意这第三个参数的范围要和第二个区域的范围相同 ...
: if 电子数 == 0: continue for i in range(电子数): 角度 = 2 * pi * i / 电子数 位置 = vector(轨道列表[层].radius * cos(角度), 轨道列表[层].radius * sin(角度), 0) 电子 = sphere(pos=位置, radius=0.3, 结合能 = 结合能数据[电子索引],color=color.blue) 结合能标签 = label...