分类:1.标准库模块:python自带的,直接使用import可直接使用;2.第三方库:外部的使用,需要先下载(pipinstallmodule_name)3.程序自定义模块:自己定义的模块二、模块调用(import)的流程1.先是执行该模块的代码;2.再将该模块作为一个变量给调用者使用;三、各种导入方式的简单介绍四、import导入模块时搜索文件路径
(default: None) multiprocessing_context (str or multiprocessing.context.BaseContext, optional) – If None, the default multiprocessing context of your operating system will be used. (default: None) generator (torch.Generator, optional) – If not None, this RNG will be used by RandomSampler to ...
对于这个示例,我们需要导入 NumPy 包作为np,Pandas 包作为pd,Matplotlib pyplot模块作为plt,以及从 NumPy 导入默认随机数生成器的实例: import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from numpy.random import default_rng rng = default_rng(12345) 我们还需要导入xarray包并使用别名xr...
这一条要介绍另一种方案,也就是用内置的queue模块里的Queue类实现多线程管道。 Queue方案的总思路是:在推进游戏时,不像原来那样,每推进一代,就新建一批线程来推进相应的单元格,而是可以提前创建数量固定的一组工作线程,令这组线程平行地处理当前这批I/O任务,并在处理完之后,继续等待下一批任务,这样就不会消耗那...
Python 模块与类定义是一种使用 Python 语法的变体,但将设置隔离到单独的类中。这可以通过import语句进行处理。我们将在使用类作为命名空间进行配置中进行讨论。 在本章中,我们将探讨设计应用程序的方法,这些应用程序可以组合在一起创建更大、更复杂的复合应用程序。
一个更大的应用程序可能需要一些全局数据,这些数据被许多类或模块广泛共享。这可能很难管理。然而,我们可以使用一个模块来管理全局对象并创建一个简单的解决方案。 在第四章的内置数据结构 - 列表,集合,字典中,我们看了核心的内置数据结构。现在是时候结合一些特性来创建更复杂的对象了。这也可以包括扩展内置数据结构...
大家看到我没有加载图片,而是通过base64提前转码好二进制文件后,再进行导入,这样我们打包的exe在使用时,就无需附带一个图片文件了! 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importbase64withopen('清风Python.gif','rb')asf:data=f.read()img=base64.b64encode(data)print(img) ...
# To make the example reproducible rng = np.random.default_rng(seed=12345) def dnorm(mean, variance, size=1): if isinstance(size, int): size = size, return mean + np.sqrt(variance) * rng.standard_normal(*size) N = 100 X = np.c_[dnorm(0, 0.4, size=N), dnorm(0, 0.6, size...
(n_samples=1000,n_features=20,n_redundant=0,n_informative=2,random_state=1,n_clusters_per_class=1)rng=np.random.RandomState(2)X+=2*rng.uniform(size=X.shape)# 划分数据集X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3)print(X_train.shape,y_train.shape,X_test....
(2,3))# 2行3列的1矩阵rng=np.arange(0,10,0.5)# 0到10步长为0.5的数组rand_arr=np.random.rand(5,5)# 5x5随机数矩阵# 数组切片和索引sub_matrix=matrix[0:2,1:3]# 取前两行的第2、3列# 数组变形reshaped=arr.reshape(5,1)# 变成5行1列# 线性代数运算a=np.array([[1,2],...