python中定义结构体的方法

Python中没有专门定义结构体的方法，但可以使用class标记定义类来代替结构体，

其成员可以在构造函数__init__中定义，具体方法如下。

代码如下:

class item:

def __init__(self):

self.name = ”     # 名称

self.size = 10     # 尺寸

self.list = []     # 列表

a = item() # 定义结构对象

a.name = ‘cup’

a.size = 8

a.list.append(‘water’)

时间： 2013-03-03

详解Python list 与 NumPy.ndarry 切片之间的区别 实例代码: # list 切片返回的是不原数据,对新数据的修改不会影响原数据 In [45]: list1 = [1, 2, 3, 4, 5] In [46]: list2 = list1[:3] In [47]: list2 Out[47]: [1, 2, 3] In [49]: list2[1] = 1999 # 原数据没变 In [50]: list1 Out[50]: [1, 2, 3, 4, 5] In [51]

示例: 复制代码 代码如下: d = { “root”: { “folder2”: { “item2”: None, “item1”: None }, “folder1”: { “subfolder1”: { “item2”: None, “item1”: None }, “subfolder2”: { “item3&

工程实践中,多数情况下,大矩阵一般都为稀疏矩阵,所以如何处理稀疏矩阵在实际中就非常重要.本文以Python里中的实现为例,首先来探讨一下稀疏矩阵是如何存储表示的. 1.sparse模块初探 python中scipy模块中,有一个模块叫sparse模块,就是专门为了解决稀疏矩阵而生.本文的大部分内容,其实就是基于sparse模块而来的. 第一步自然就是导入sparse模块 >>> from scipy import sparse 然后help一把,先来看个大概 >>> h

前言 在python 中有时候我们用数组操作数据可以极大的提升数据的处理效率,类似于R的向量化操作,是的数据的操作趋于简单化,在python 中是使用numpy模块可以进行数组和矢量计算. 下面来看下简单的例子 import numpy as np data=np.array([2,5,6,8,3]) #构造一个简单的数组 print(data) 结果: [2 5 6 8 3] data1=np.array([[2,5,6,8,3],np.arange(5)]) #构建一个二维数组 print(

本文实例讲述了python实现矩阵乘法的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: def matrixMul(A, B): res = [[0] * len(B[0]) for i in range(len(A))] for i in range(len(A)): for j in range(len(B[0])): for k in range(len(B)): res[i][j] += A[i][k] * B[k][j] return res def matrixMul2(A, B):

前言 NumPy是Python用于处理大型矩阵的一个速度极快的数学库.它允许你在Python中做向量和矩阵的运算,而且很多底层的函数都是用C写的,你将获得在普通Python中无法达到的运行速度.这是由于矩阵中每个元素的数据类型都是一样的,这也就减少了运算过程中的类型检测. 矩阵基础 在 numpy 包中我们用数组来表示向量,矩阵和高阶数据结构.他们就由数组构成,一维就用一个数组表示,二维就是数组中包含数组表示. 创建 # coding: utf-8 import numpy as np a =

本文实例讲述了Python中shape计算矩阵的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 看到机器学习算法时,注意到了shape计算矩阵的方法接下来就讲讲我的理解吧 >>> from numpy import * >>> import operator >>> a =mat([[1,2,3],[5,6,9]]) >>> a matrix([[1, 2, 3], [5, 6, 9]]) >>> shape(a) (2,

本文实例讲述了Python基于numpy灵活定义神经网络结构的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 用numpy可以灵活定义神经网络结构,还可以应用numpy强大的矩阵运算功能! 一.用法 1). 定义一个三层神经网络: ”’示例一”’ nn = NeuralNetworks([3,4,2]) # 定义神经网络 nn.fit(X,y) # 拟合 print(nn.predict(X)) #预测 说明: 输入层节点数目:3 隐藏层节点数目:4 输出层节点数目:2 2).定义一个五层神经网络:

1.Numpy是什么 很简单,Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy.matplotlib一起使用.其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数.如果接触过matlab.scilab,那么numpy很好入手. 在以下的代码示例中,总是先导入了numpy: 复制代码 代码如下: >>> import numpy as np>>> print np.version.version1.6.2

前言 大家应该都有所了解,下面就简单介绍下Numpy,NumPy(Numerical Python)是一个用于科学计算第三方的Python包. NumPy提供了许多高级的数值编程工具,如:矩阵数据类型.矢量处理,以及精密的运算库.专为进行严格的数字处理而产生.下面本文将详细介绍关于python中numpy包使用教程之数组和相关操作的相关内容,下面话不多说,来一起看看详细的介绍: 一.数组简介 Numpy中,最重要的数据结构是:多维数组类型(numpy.ndarray) ndarray由两部分组成

1. NumPy安装 使用pip包管理工具进行安装 复制代码 代码如下: $ sudo pip install numpy 使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具) 复制代码 代码如下: $ sudo pip instlal ipython $ ipython –pylab  #pylab模式下, 会自动导入SciPy, NumPy, Matplotlib模块 2. NumPy基础 2.1. NumPy数组对象 具体解释可以看每一行代码后的解释和输出 复制代码 代码如下:

本文实例讲述了Python实现的递归神经网络.分享给大家供大家参考,具体如下: # Recurrent Neural Networks import copy, numpy as np np.random.seed(0) # compute sigmoid nonlinearity def sigmoid(x): output = 1/(1+np.exp(-x)) return output # convert output of sigmoid function to its derivati

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 注意:本程序使用Python3编写,额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算,未测试python2是否可以运行. 本程序实现了书中所述的反向传播算法训练人工神经网络,理论部分请参考我的读书笔记. 在本程序中,目标函数是由一个输入x和两个输出y组成, x是在范围[-3.14, 3.14]之间随机生成的实数,而两个y值分别对应 y1 = sin(x),y2 = 1. 随机生成一万份训练样例,经过网络的学

Vim 插件是一个 .vim 的脚本文件,定义了函数.映射.语法规则和命令,可用于操作窗口.缓冲以及行.一般一个插件包含了命令定义和事件钩子.当使用 Python 编写 vim 插件时,函数外面是使用 VimL 编写,尽管 VimL 学起来很快,但 Python 更加灵活,例如可以用 urllib/httplib/simplejson 来访问某些 Web 服务,这也是为什么很多需要访问 Web 服务的插件都是使用 VimL + Python 编写的原因. 在开始编写插件之前,你需要确认 Vim

本文实例讲述了Python设计模式之MVC模式.分享给大家供大家参考,具体如下: 一.简单介绍 mvc模式  the  model-view-controller pattern mvc模式是一个运用在软件工程中的设计模式.mvc模式脱离了以前简单的web服务设计逻辑,将开发,测试和维护分离.在MVC模式中,应用被分解为相互作用的模块,模型,视图,控制.目的在于分离输入(control),处理逻辑(model),输出格式(view). 简单的理解: 1. 控制模块用于获取用户输入,并将模型与视图

本文实例讲述了Python设计模式之门面模式.分享给大家供大家参考,具体如下: facade:建筑物的表面 门面模式是一个软件工程设计模式,主要用于面向对象编程. 一个门面可以看作是为大段代码提供简单接口的对象,就像类库. 门面模式被归入建筑设计模式.门面模式隐藏系统内部的细节和复杂度,给用户提供一个简单的接口,采用门面模式,用户能够使用简单的接口进行工作,而不用担心系统的复杂. 理解门面模式最重要的一点就是它提供的简单接口是系统的一部分.因此提供简单易用的功能要胜过完整的功能. 门面模式的优点

本文实例讲述了Python设计模式之中介模式.分享给大家供大家参考,具体如下: Mediator Pattern:中介模式 中介模式提供了一系列统一的系统接口.此模式也被认为是行为模式,因为他能选择程序处理流程. 当许多类开始在交互中产生结果时,可以选用中介模式.当软件开始组织的时候,许多用户的要求添加更多的功能. 这就导致了要和以前的类不断交互,除了新类.随着系统的复杂度加大,类之间的交互变得频繁,维护代码变得困难. 中介模式 就是为了解决这个问题,通过允许类之间的松耦合.这样中介模式就能了解

本文实例讲述了Python设计模式之代理模式.分享给大家供大家参考,具体如下: 代理模式在一般形式上是一个类函数接口.代理可以是这些事物的接口:网络连接,存储的对象,文件,或者其他资源(昂贵的或者不容易复制的). 一个众所周知的代理模式的例子就是引用计数的指针对象. 代理模式是结构设计模式的例子.这个模式的目的是要创建一个真实对象或类的代理. 代理模式有3个必要的元素: 1. 真实的对象(执行业务逻辑,被代理的对象) 2. 代理类(用户请求的一个接口,对真实目标的保护) 3. 用户(获取任务的用

本文实例讲述了Python实现线程状态监测.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding:utf-8 -*- from threading import Thread import time def func1(): time.sleep(10) t1=Thread(target=func1) print(‘t1:’,t1.isAlive()) t1.start() print(‘t1:’,t1.isAlive()) t1.join(5) print(‘t1:’,t1.isAliv

本文实例讲述了python使用 __init__初始化操作.分享给大家供大家参考,具体如下: # -*- coding:utf-8 -*- # !/usr/bin/python class Dog(): “”””一次模拟小狗的简单尝试””” def __init__(self,name,age): “””初始化属性name和age””” print self print typ

本文实例讲述了Python设计模式之命令模式.分享给大家供大家参考,具体如下: 命令模式介绍: 在面向对象编程中,命令模式是概括所有方法信息的设计模式. 此模式对象包涵方法名,及其相关参数值. 命令模式是一个分类的观察者设计模式,在命令模式下,对象被概括为一个命令表单,此表单包涵了所有用户需要的方法. 举个例子:如果有个按钮是用户接口”red”,当被触碰的时候,会启动后台的”turn red”接口.现在用户并不知道,通过什么类或者方法的接口能够让后台处理”