Lesson5.1---Python 之 NumPy 简介和创建数组
一、NumPy 简介
- NumPy(Numerical Python)是 Python 的一种开源的数值计算扩展。
- 这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比 Python 自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)),支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。
- 使用 NumPy 可以方便的使用数据、矩阵进行计算,包含线性代数、傅里叶变化、随机数生成等大量函数。
1. 为什么要使用 NumPy
- Numpy 是 Python 各种数据科学类库的基础库,比如:Scipy,Scikit-Learn、TensorFlow、pandas等。
- 对于同样的数值计算任务,使用 NumPy 比直接使用 Python 代码实现有如下优点:
(1) 代码更简洁:NumPy 直接以数组、矩阵为粒度计算并且支撑大量的数学函数,而 python 需要用 for 循环从底层实现;
(2) 性能更高效:NumPy 的数组存储效率和输入输出计算性能,比 Python 使用 List 或者嵌套 List 好很多。 - 这里有两点需要注意需要注意是,其一,Numpy 的数据存储和 Python 原生的 List 是不一样的。
- 其二,NumPy 的大部分代码都是 C 语言实现的,这是 Numpy 比纯 Python 代码高效的原因。
2. NumPy 数据类型
- NumPy 支持的数据类型比 Python 内置的类型要多很多,基本上可以和 C 语言的数据类型对应上,其中部分类型对应为 Python 内置的类型。
- 下表列举了常用 NumPy 基本类型:
名称 | 描述 |
---|---|
bool_ | 布尔型数据类型(True 或者 False) |
int_ | 默认的整数类型(类似于 C 语言中的 long,int32 或 int64) |
intc | 与 C 的 int 类型一样,一般是 int32 或 int 64 |
intp | 用于索引的整数类型(类似于 C 的 ssize_t,一般情况下仍然是 int32 或 int64) |
int8 | 字节(-128 to 127) |
int16 | 整数(-32768 to 32767) |
int32 | 整数(-2147483648 to 2147483647) |
int64 | 整数(-9223372036854775808 to 9223372036854775807) |
uint8 | 无符号整数(0 to 255) |
uint16 | 无符号整数(0 to 65535) |
uint32 | 无符号整数(0 to 4294967295) |
uint64 | 无符号整数(0 to 18446744073709551615) |
float_ | float64 类型的简写 |
float16 | 半精度浮点数,包括:1 个符号位,5 个指数位,10 个尾数位 |
float32 | 单精度浮点数,包括:1 个符号位,8 个指数位,23 个尾数位 |
float64 | 双精度浮点数,包括:1 个符号位,11 个指数位,52 个尾数位 |
complex_ | complex128 类型的简写,即 128 位复数 |
complex64 | 复数,表示双 32 位浮点数(实数部分和虚数部分) |
complex128 | 复数,表示双 64 位浮点数(实数部分和虚数部分) |
- NumPy 的数值类型实际上是 dtype 对象的实例,并对应唯一的字符,包括 np.bool_,np.int32,np.float32,等等。
3. NumPy 数组属性
- NumPy 数组的维数称为秩(rank),秩就是轴的数量,即数组的维度,一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。
- 在 NumPy 中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。
- 比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。
- 很多时候可以声明 axis。axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对每一行进行操作。
- NumPy 的数组中比较重要 ndarray 对象属性有:
属性 | 说明 |
---|---|
ndarray.ndim | 秩,即轴的数量或维度的数量 |
ndarray.shape | 数组的维度,对于矩阵,n 行 m 列 |
ndarray.size | 数组元素的总个数,相当于 .shape 中 n*m 的值 |
ndarray.dtype | ndarray 对象的元素类型 |
ndarray.itemsize | ndarray 对象中每个元素的大小,以字节为单位 |
ndarray.flags | ndarray 对象的内存信息 |
ndarray.real | ndarray 元素的实部 |
ndarray.imag | ndarray 元素的虚部 |
ndarray.data | 包含实际数组元素的缓冲区,由于一般通过数组的索引获取元素,所以通常不需要使用这个属性 |
- NumPy 定义了一个 n 维数组对象,简称 ndarray 对象,它是一个一系列相同类型元素组成的数组集合。数组中的每个元素都占有大小相同的内存块。
- ndarray 对象采用了数组的索引机制,将数组中的每个元素映射到内存块上,并且按照一定的布局对内存块进行排列(行或列)。
4.NumPy 的 ndarray 对象
二、numpy.array() 创建数组
1. 基础理论
- 基本的 ndarray 是使用 NumPy 中的数组函数创建的,如下所示:
numpy.array
- 它从任何暴露数组接口的对象,或从返回数组的任何方法创建一个 ndarray。
numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)
- 上面的构造器接受以下参数:
参数 | 描述 |
---|---|
object | 表示一个数组序列 |
dtype | 可选参数,通过它可以更改数组的数据类型 |
copy | 可选参数,当数据源是ndarray时表示数组能否被复制,默认是 True |
order | 可选参数,以哪种内存布局创建数组,有 3 个可选值,分别是 C(行序列)、F(列序列)、A(默认) |
subok | 可选参数,类型为bool值,默认 False。为 True,使用object的内部数据类型;False:使用object数组的数据类型 |
ndmin | 可选参数,用于指定数组的维度 |
2.基础操作演示
- 在代码编写之前,我们需要先引入 NumPy。
# 注意默认都会给numpy包设置别名为np
import numpy as np
- NumPy 引入完成后,实现 array 创建数组。
- 在 array() 函数当中,括号内可以是列表、元组、数组、迭代对象,生成器等。
- 其中,列表和元组的整体相同,但是列表属于可变序列,它的元素可以随时修改或删除,元组是不可变序列,其中元素不可修改,只能整体替换。
(1) 列表:
np.array([1,2,3,4,5])
#array([1, 2, 3, 4, 5])
(2) 元组:
np.array((1,2,3,4,5))
#array([1, 2, 3, 4, 5])
(3) 数组
a = np.array([1,2,3,4,5]) #创建一个数组
np.array(a)
#array([1, 2, 3, 4, 5])
(4) 迭代对象:
np.array(range(10))
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
(5) 生成器:
np.array([i**2 for i in range(10)])
#array([ 0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81])
- 当数组内的元素数据类型不相同时,那么数组内哪种数据类型存储的结果最大,就按哪种数据类型进行存储。
- 如下例子,在数组当中,包含整型,浮点型和字符串,其中字符串的数据类型存储结果最大,因此,数组内的所有元素均按字符串进行存储。
np.array([1,1.5,3,4.5,'5'])
#array(['1', '1.5', '3', '4.5', '5'], dtype='<U32')
(1) 整型:
ar1 = np.array(range(10)) # 整型
ar1
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
(2)浮点型(浮点型的数据存储大于整型的数据存储,因此全部转换为浮点型):
ar2 = np.array([1,2,3.14,4,5])
ar2
#array([1. , 2. , 3.14, 4. , 5. ])
(3) 二维数组(嵌套序列(列表,元组均可)):
ar3 = np.array([[1,2,3],('a','b','c')])
ar3
#array([['1', '2', '3'],
# ['a', 'b', 'c']], dtype='<U11')
(4) 当二维数组嵌套序列数量不一致:
ar4 = np.array([[1,2,3],('a','b','c','d')])
ar4
#array([list([1, 2, 3]), ('a', 'b', 'c', 'd')], dtype=object)
上述例子的秩是 1,可以通过 ar4.ndim 进行查看。
3. numpy.array() 参数详解
(1) 设置 dtype 参数,默认自动识别。
a = np.array([1,2,3,4,5])
print(a)
# 设置数组元素类型
has_dtype_a = np.array([1,2,3,4,5],dtype='float')
has_dtype_a
#[1 2 3 4 5]
#array([1., 2., 3., 4., 5.])
如果将浮点型的数据,设置为整形,那么,数组内元素会自动舍弃尾数,转换为整型数据,具体输出如下所示。
np.array([1.1,2.5,3.8,4,5],dtype='int')
#array([1, 2, 3, 4, 5])
(2) 设置 copy 参数,默认为 True。
我们设置 a 数组,然后,通过 a 数组复制得出 b 数组,此时,a 数组和 b 数组的地址不相同,创建了新的对象。
那么,对 a 数组和 b 数组的任意修改都不会影响另一个数组的元素。
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array(a)
print('a:', id(a), ' b:', id(b))
print('以上看出a和b的内存地址')
b[0] = 10
print(a)
#a: 2066732212352 b: 2066732213152
#以上看出a和b的内存地址
#[1 2 3 4 5]
当我们修改 b 数组的元素时,a 数组不会发生变化。
b[0] = 10
print('a:', a,' b:', b)
#a: [1 2 3 4 5] b: [10 2 3 4 5]
当设置 copy 参数为 Fasle 时,不会创建副本,两个变量会指向相同的内容地址,没有创建新的对象。
此时,由于 a 数组和 b 数组指向的是相同的内存地址,因此当修改 b 数组的元素时,a 数组对应的元素会发生变化。
a = np.array([1,2,3,4,5])
b = np.array(a, copy=False)
print('a:', id(a), ' b:', id(b))
print('以上看出a和b的内存地址')
b[0] = 10
print('a:',a,' b:',b)
#a: 2066732267520 b: 2066732267520
#以上看出a和b的内存地址
#a: [10 2 3 4 5] b: [10 2 3 4 5]
(3) ndmin 用于指定数组的维度。
将一维数组转换为二维数组。
a = np.array([1,2,3])
print(a)
a = np.array([1,2,3], ndmin=2)
a
#[1 2 3]
#array([[1, 2, 3]])
(4) subok 参数,类型为 bool 值,默认 False。为 True 时,使用 object 的内部数据类型;False:使用 object 数组的数据类型。
- 首先,创建一个 a 矩阵,然后输出 a 矩阵的数据类型,便于后面的比较。
- 其次,通过 a 矩阵生成 at 和 af 两个数组,at 数组的 subok 参数设置为 True,at 数组的 subok 参数不设置,即默认为 False。
- 最后,输出 at 数组和 af 数组的数据类型,用于比较观察。
a = np.mat([1,2,3,4])
print(type(a))
at = np.array(a,subok=True)
af = np.array(a)
print('at,subok为True:',type(at))
print('af,subok为False:',type(af))
print(id(at),id(a))
#<class 'numpy.matrix'>
#at,subok为True: <class 'numpy.matrix'>
#af,subok为False: <class 'numpy.ndarray'>
#2066738151720 2066738151608
书写代码时需要注意的内容:
先定义一个 a 数组。
a = np.array([2,4,3,1])
在定义 b 数组时,如果想复制 a 数组,有如下几种方案:
(1) 使用 np.array()。
(2) 使用数组的 copy() 方法。
b = np.array(a)
print('b = np.array(a):',id(b),id(a))
c = a.copy()
print('c = a.copy():',id(c),id(a))
#b = np.array(a): 2066731363744 2066731901216
#c = a.copy(): 2066732267520 2066731901216
注意不能直接使用 = 号复制,直接使用 = 号,会使 2 个变量指向相同的内存地址。
三、numpy.arange() 生成区间数组
3.1根据 start 与 stop 指定的范围以及 step 设定的步长,生成一个 ndarray。
numpy.arange(start, stop, step, dtype)
3.2其参数含义如下:
序号 | 参数 | 描述说明 |
---|---|---|
1 | start | 起始值,默认为 0 |
2 | stop | 终止值(不包含) |
3 | step | 步长,默认为 1 |
4 | dtype | 返回 ndarray 的数据类型,如果没有提供,则会使用输入数据的类型 |
3.2示例
(1)如果只有一个参数,那么起始值就是 0,终止值就是那个参数,步长就是 1。
(2)如果有两个参数,那么,第一个参数就是起始值,第二个参数就是终止值。
np.arange(10)
#array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
(3)可以使用浮点型数值
np.arange(3.1)
#array([0., 1., 2., 3.])
(4)返回浮点型的,也可以指定类型
x = np.arange(5, dtype = float)
x
#array([0., 1., 2., 3., 4.])
(5)设置了起始值、终止值及步长:
- 起始值是 10,终止值是 20,步长是 2。
np.arange(10,20,2)
#array([10, 12, 14, 16, 18])
- 起始值是 0,终止值是 20,步长是 3。
ar2 = np.arange(0,20,3)
print(ar2)
ar3 = np.arange(20,step=3) #指定传参
ar3
#[ 0 3 6 9 12 15 18]
#array([ 0, 3, 6, 9, 12, 15, 18])
(6)如果数组太大而无法打印,NumPy 会自动跳过数组的中心部分,并只打印边角。
np.arange(10000)
#array([ 0, 1, 2, ..., 9997, 9998, 9999])
四、numpy.linspace() 创建等差数列
4.1返回在间隔 [开始,停止] 上计算的 num 个均匀间隔的样本。数组是一个等差数列构成。
np.linspace(start, stop, num=50, endpoint=True, retstep=False, dtype=None)
4.2其参数含义如下:
序号 | 参数 | 描述说明 |
---|---|---|
1 | start | 必填项,序列的起始值 |
2 | stop | 必填项,序列的终止值,如果endpoint为true,该值包含于数列中 |
3 | num | 要生成的等步长的样本数量,默认为50 |
4 | endpoint | 该值为 true 时,数列中包含stop值,反之不包含,默认是True |
5 | baset | 对数 log 的底数 |
6 | dtype | ndarray 的数据类型 |
4.3示例
(1)以下例子用到三个参数,设置起始点为 1 ,终止点为 10,数列个数为 10。
a = np.linspace(1,10,10)
a
#array([ 1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8., 9., 10.])
如果,我们将 endpoint 设置为 False,就不会包含 10,此时,默认步长是 50。
a = np.linspace(1,10,endpoint=False)
a
#array([1. , 1.18, 1.36, 1.54, 1.72, 1.9 , 2.08, 2.26, 2.44, 2.62, 2.8 ,
# 2.98, 3.16, 3.34, 3.52, 3.7 , 3.88, 4.06, 4.24, 4.42, 4.6 , 4.78,
# 4.96, 5.14, 5.32, 5.5 , 5.68, 5.86, 6.04, 6.22, 6.4 , 6.58, 6.76,
# 6.94, 7.12, 7.3 , 7.48, 7.66, 7.84, 8.02, 8.2 , 8.38, 8.56, 8.74,
# 8.92, 9.1 , 9.28, 9.46, 9.64, 9.82])
(2)以下实例用到三个参数,设置起始位置为 2.0,终点为 3.0,数列个数为 5。
ar1 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5)
ar1
#array([2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ])
将参数 endpoint 设置为 False 时,不包含终止值,
ar1 = np.linspace(2.0, 3.0, num=5, endpoint=False)
ar1
#array([2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8])
设置 retstep 显示计算后的步长
ar1 = np.linspace(2.0,3.0,num=5, retstep=True)
print(ar1)
type(ar1)
#(array([2. , 2.25, 2.5 , 2.75, 3. ]), 0.25)
#tuple
将 endpoint 设置为 False,不包含终止值,再设置 retstep 显示计算后的步长
ar1 = np.linspace(2.0,3.0,num=5,endpoint=False,retstep=True)
ar1
#(array([2. , 2.2, 2.4, 2.6, 2.8]), 0.2)
(3)等差数列在线性回归经常作为样本集,例如:生成 x_data,值为 [0, 100] 之间 500 个等差数列数据集合作为样本特征,根据目标线性方程 y=3×x+2y = 3 × x + 2y=3×x+2 ,生成相应的标签集合 y_data
x_data = np.linspace(0,100,500)
x_data
五、numpy.logspace() 创建等比数列
5.1 返回在间隔 [开始,停止] 上计算的 num 个均匀间隔的样本。数组是一个等比数列构成。
np.logspace(start, stop, num=50, endpoint=True, base=10.0, dtype=None)
5.2其参数含义如下:
序号 | 参数 | 描述说明 |
---|---|---|
1 | start | 必填项,序列的起始值 |
2 | stop | 必填项,序列的终止值,如果endpoint为true,该值包含于数列中 |
3 | num | 要生成的等步长的样本数量,默认为50 |
4 | endpoint | 该值为 true 时,数列中包含stop值,反之不包含,默认是True |
5 | baset | 对数 log 的底数 |
6 | dtype | ndarray 的数据类型 |
5.3示例
a = np.logspace(0,9,10,base=2)
a
#array([ 1., 2., 4., 8., 16., 32., 64., 128., 256., 512.])
上述代码可以理解为 202^{0}20到292^{9}29
np.logspace(A,B,C,base=D)
中的参数分别是如下含义:
A:生成数组的起始值为 D 的 A 次方。
B:生成数组的结束值为 D 的 B 次方。
C:总共生成 C 个数。
D:指数型数组的底数为 D,当省略 base=D 时,默认底数为 10。
(1)我们先使用前 3 个参数,将 [1,5] 均匀分成 3 个数,得到 {1,3,5},然后利用第 4 个参数 base=2(默认是 10)使用指数函数可以得到最终输出结果21,23,252^{1},2^{3},2^{5}21,23,25
np.logspace(1,5,3,base=2)
#array([ 2., 8., 32.])
(2)取得 1 到 2 之间 10 个常用对数
np.logspace(1.0,2.0,num=10)
#array([ 10. , 12.91549665, 16.68100537, 21.5443469 ,
# 27.82559402, 35.93813664, 46.41588834, 59.94842503,
# 77.42636827, 100. ]
上述实际上是 10110^{1}101到10210^{2}102
六、numpy.zeros() 创建全零数列
6.1创建指定大小的数组,数组元素以 0 来填充。
numpy.zeros(shape, dtype = float, order = 'C')
6.2其参数含义如下:
序号 | 参数 | 描述说明 |
---|---|---|
1 | shape | 数组形状 |
2 | dtype | 数据类型,可选 |
6.3示例
(1)默认的数据类型是浮点数
np.zeros(5)
#array([0., 0., 0., 0., 0.])
(2)将数据类型设置为整型
np.zeros((5,), dtype = 'int')
array([0, 0, 0, 0, 0])
(3)生成一个 2 行 2 列的全 0 数组
np.zeros((2,2))
#array([[0., 0.],
# [0., 0.]])
(4)使用 zeros_like 可以返回具有与给定数组相同的形状和类型的零数组
ar1 = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
np.zeros_like(ar1)
#array([[0, 0, 0],
# [0, 0, 0]])
七、np.ones() 创建一数列
ar5 = np.ones(9)
ar6 = np.ones((2,3,4))
ar7 = np.ones_like(ar3)
print('ar5:',ar5)
print('ar6:',ar6)
print('ar7:',ar7)
#ar5: [1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1. 1.]
#ar6: [[[1. 1. 1. 1.]
# [1. 1. 1. 1.]
# [1. 1. 1. 1.]]
#
# [[1. 1. 1. 1.]
# [1. 1. 1. 1.]
# [1. 1. 1. 1.]]]
#ar7: [1 1 1 1 1 1 1]
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使用yolov5和强化学习训练一个AI智能欢乐斗地主(一)
这里写自定义目录标题项目介绍项目过程介绍训练yolov5目标检测斗地主收集数据集yolov5调参项目介绍 你好! 欢迎阅读我的文章,本章将介绍,如何使用yolov5和强化学习训练一个AI斗地主,本项目将分为三个部分,其中包含&am…...
C++ 浅谈之 AVL 树和红黑树
C 浅谈之 AVL 树和红黑树 HELLO,各位博友好,我是阿呆 🙈🙈🙈 这里是 C 浅谈系列,收录在专栏 C 语言中 😜😜😜 本系列阿呆将记录一些 C 语言重要的语法特性 dz…...
【Kotlin】Kotlin函数那么多,你会几个?
目录标准函数letrunwithapplyalsotakeIftakeUnlessrepeat小结作用域函数的区别作用域函数使用场景简化函数尾递归函数(tailrec)扩展函数高阶函数内联函数(inline)inlinenoinlinecrossinline匿名函数标准函数 Kotlin标准库包含几个…...
饲养员喂养动物-课后程序(JAVA基础案例教程-黑马程序员编著-第四章-课后作业)
【案例4-2】饲养员喂养动物 记得 关注,收藏,评论哦,作者将持续更新。。。。 【案例目标】 案例描述 饲养员在给动物喂食时,给不同的动物喂不同的食物,而且在每次喂食时,动物都会发出欢快的叫声。例如&…...
数据分析:消费者数据分析
数据分析:消费者数据分析 作者:AOAIYI 创作不易,如果觉得文章不错或能帮助到你学习,记得点赞收藏评论一下哦 文章目录数据分析:消费者数据分析一、前言二、数据准备三、数据预处理四、个体消费者分析五、用户消费行为总…...
Transformer论文阅读:ViT算法笔记
标题:An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 会议:ICLR2021 论文地址:https://openreview.net/forum?idYicbFdNTTy 文章目录Abstract1 Introduction2 Related Work3 Method3.1 Vision Transformer3.2…...
Android基础练习解答【2】
文章目录一 填空题二 判断题三 选择题四 简答题一 填空题 1.除了开启开发者选项之外,还需打开手机上的 usb调试 开关,然后才能在手机上调试App。 2.App开发的两大技术路线包括 _原生开发_和混合开发。 3.App工程的编译…...
k8s 搭建
需求:搭建k8s 为后续自动部署做准备进程:安装至少两个ubuntu18.04系统(一个master 一到多个 node)每个系统上都要装上docker 和 kubernetes安装dockersudo su apt-get update#安装相关插件 apt-get install apt-transport-https c…...
安全运维之mysql基线检查
版本加固 选择稳定版本并及时更新、打补丁。 稳定版本:发行6-12个月以内的偶数版本。 检查方法: 使用sql语句:select version(); 检查结果: 存在问题:当前数据库版本较老需要更新 解决方案:前往http://www.mysql…...
跨境电商卖家敦煌、雅虎、乐天、亚马逊测评自养号的重要性!
作为亚马逊、敦煌、乐天、雅虎等跨境的卖家,这两年以来,面对流量越来越贵的现实,卖家需要更加珍惜每次访问listing页面的流量,把转化做好,把流量尽可能转化为更多的订单。 提升转化率的技巧 提升产品转化率࿰…...
Python 之 Matplotlib xticks 的再次说明、图形样式和子图
文章目录一. 改变 x 轴显示内容 xticks 方法再次说明1. x 轴是数值型数据2. 将 x 轴更改为字符串3. 总结二. 其他元素可视性1. 显示网格:plt.grid()2. plt.gca( ) 对坐标轴的操作三. plt.rcParams 设置画图的分辨率,大小等信息四. 图表的样式参数设置1. …...
3.InfluxDB WEB使用
结合telegraf做指标数据收集 点击 Load Data -> Telegraf 配置界面 influxDB支持在WEB-UI中生成配置文件 然后利用telegraf通过远程URL请求的方式进行获取 点击CREATE CONFIGURATION 创建telegraf配置文件 选择Bucket InfluxDB提供了很多配置好的监控模板供用户选择 可以…...
git冲突合并
一、版本说明 dev:本地仓库中的dev分支 master:本地仓库中的master分支 remotes/origin/master和origin/master:都是远程仓库上的master分支 二、一个解决冲突的常规流程 1、前提条件:不能在master分支上修改任何文件。master分支…...
项目自动化构建工具make/Makefile
目录 make/Makefile概念和关系 make/Makefie的使用 一个工程中的源文件不计数,其按类型、功能、模块分别放在若干个目录中,makefile定义了一系列的规则来指定,哪些文件需要先编译,哪些文件需要后编译,哪些文件需要重…...
网站源码提取/百度广告竞价
1.第一个直接看看这个游戏看起来视频(GIF我们不能满足游戏展)跑酷游戏最纠结的是地图。碰撞倒是简单,能够自己写或者使用box2d等物理引擎。跑酷游戏地图的特点就是随机性。可是随机中又有策划特意安排的部分。这样让玩家有小小惊喜。所以我就打算这样实现࿱…...
无锡专业网站排名推广/网络营销和传统营销的区别有哪些
问题:本站对该题的题解方法,c下可ac, 用python测试结果TLE, 过不了倒数第二个testcase。详情: 我用了不同于题解方法ac后,看到题解很简洁,便照用python照写了一个测速度,结果TLE。而…...
苏州做网站推广的/百度游戏风云榜
原标题:java面向对象如何创建对象java作为互联网编程中使用范围最广泛的编程语言之一,我们有许多的知识是需要掌握学习的,今天武汉中软国际的老师就给大家分析讲解一下java面向对象的编程方法有哪些。常用的创建对象的模式有以下几种…...
淘宝网上做美国签证的网站可靠吗/seo排名工具有哪些
首先,对于动态规划,我来做一个简短的介绍,相信各位都看得懂。动态规划(dynamic programming)是运筹学的一个分支,是求解决策过程(decision process)最优化的数学方法。先给一道最简单的例题(小学奥数水平)&…...
响应式网站缺点/电商平台的推广及运营思路
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 第1部分:说明 最近在做一个类似微信语音聊天的功能,在屏幕的底部放一个Button,按下时可以语音说话,松开时将语音发出去。但是做的过程中遇到一个坑:按钮放到页面…...
网站开发 手机 电脑/seo外包优化
linux基础编程 共享内存 使用内存映射接口mmap系统调用 分类: linux系统编程 2012-07-11 15:24 1607人阅读 评论(0) 收藏 举报 linux编程数据结构accessstructcache采用共享内存通信的一个显而易见的好处是效率高,因为进程可以直接读写内存,…...