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  • 算术运算符比较(即关系)运算符赋值运算符逻辑运算符位运算符会员操作符标识操作符让我们逐一看看所有的运算符。Python算术运算符:假设变量a持有10和变量b持有20,则:[ 查看示例 ]操作符描述符例子+ 加法 - ...

    匿名用户

    1级

    2016-12-29 回答

    什么是操作符?

    简单的回答可以使用表达式4 + 5等于9,在这里4和5被称为操作数,+被称为操符。 Python语言支持操作者有以下几种类型。

    算术运算符

    比较(即关系)运算符

    赋值运算符

    逻辑运算符

    位运算符

    会员操作符

    标识操作符

    让我们逐一看看所有的运算符。

    Python算术运算符:

    假设变量a持有10和变量b持有20,则:

    [ 查看示例 ]

    操作符

    描述符

    例子

    + 加法 - 对操作符的两侧增加值 a + b = 30

    - 减法 - 减去从左侧操作数右侧操作数 a - b = -10

    * 乘法 - 相乘的运算符两侧的值 a * b = 200

    / 除 - 由右侧操作数除以左侧操作数 b / a = 2

    % 模 - 由右侧操作数和余返回除以左侧操作数 b % a = 0

    ** 指数- 执行对操作指数(幂)的计算 a**b = 10 的幂 20

    // 地板除 - 操作数的除法,其中结果是将小数点后的位数被除去的商。 9//2 = 4 而 9.0//2.0 = 4.0

    Python的比较操作符:

    假设变量a持有10和变量b持有20,则:

    [ 查看示例 ]

    运算符

    描述

    示例

    == 检查,两个操作数的值是否相等,如果是则条件变为真。 (a == b) 不为 true.

    != 检查两个操作数的值是否相等,如果值不相等,则条件变为真。 (a != b) 为 true.

    <> 检查两个操作数的值是否相等,如果值不相等,则条件变为真。 (a <> b) 为 true。这个类似于 != 运算符

    > 检查左操作数的值是否大于右操作数的值,如果是,则条件成立。 (a > b) 不为 true.

    < 检查左操作数的值是否小于右操作数的值,如果是,则条件成立。 (a < b) 为 true.

    >= 检查左操作数的值是否大于或等于右操作数的值,如果是,则条件成立。 (a >= b) 不为 true.

    <= 检查左操作数的值是否小于或等于右操作数的值,如果是,则条件成立。 (a <= b) 为 true.

    Python赋值运算符:

    假设变量持有10和变量b持有20,则:

    [ 示例 ]

    运算符

    描述

    示例

    = 简单的赋值运算符,赋值从右侧操作数左侧操作数 c = a + b将指定的值 a + b 到 c

    += 加法AND赋值操作符,它增加了右操作数左操作数和结果赋给左操作数 c += a 相当于 c = c + a

    -= 减AND赋值操作符,它减去右边的操作数从左边操作数,并将结果赋给左操作数 c -= a 相当于 c = c - a

    *= 乘法AND赋值操作符,它乘以右边的操作数与左操作数,并将结果赋给左操作数 c *= a 相当于 c = c * a

    /= 除法AND赋值操作符,它把左操作数与正确的操作数,并将结果赋给左操作数 c /= a 相当于= c / a

    %= 模量AND赋值操作符,它需要使用两个操作数的模量和分配结果左操作数 c %= a is equivalent to c = c % a

    **= 指数AND赋值运算符,执行指数(功率)计算操作符和赋值给左操作数 c **= a 相当于 c = c ** a

    //= 地板除,并分配一个值,执行地板除对操作和赋值给左操作数 c //= a 相当于 c = c // a

    Python位运算符:

    位运算符作用于位和位操作执行位。假设,如果a =60;且b =13;现在以二进制格式它们将如下:

    a = 0011 1100

    b = 0000 1101

    -----------------

    a&b = 0000 1100

    a|b = 0011 1101

    a^b = 0011 0001

    ~a = 1100 0011

    Python语言支持下位运算符

    [ 示例 ]

    操作符

    描述

    示例

    & 二进制和复制操作了一下,结果,如果它存在于两个操作数。 (a & b) = 12 即 0000 1100

    | 二进制或复制操作了一个比特,如果它存在一个操作数中。 (a | b) = 61 即 0011 1101

    ^ 二进制异或运算符的副本,如果它被设置在一个操作数而不是两个比特。 (a ^ b) = 49 即 0011 0001

    ~ 二进制的补运算符是一元的,并有“翻转”位的效果。 (~a ) = -61 即 1100 0011以2的补码形式由于带符号二进制数。

    << 二进位向左移位运算符。左操作数的值左移由右操作数指定的位数。 a << 2 = 240 即 1111 0000

    >> 二进位向右移位运算符。左操作数的值是由右操作数指定的位数向右移动。 a >> 2 = 15 即 0000 1111

    Python逻辑运算符:

    Python语言支持以下逻辑运算符。假设变量a持有10和变量b持有20则:

    [ 示例 ]

    运算符

    描述

    示例

    and 所谓逻辑与运算符。如果两个操作数都是真的,那么则条件成立。 (a and b) 为 true.

    or 所谓逻辑OR运算符。如果有两个操作数都是非零然后再条件变为真。 (a or b) 为 true.

    not 所谓逻辑非运算符。用于反转操作数的逻辑状态。如果一个条件为真,则逻辑非运算符将返回false。 not(a and b) 为 false.

    Python成员运算符:

    除了前面讨论的运算符,Python成员运算符,在一个序列中成员资格的测试,如字符串,列表或元组。有两个成员运算符解释如下:

    [ 示例 ]

    操作符

    描述

    示例

    in 计算结果为true,如果它在指定找到变量的顺序,否则false。 x在y中,在这里产生一个1,如果x是序列y的成员。

    not in 计算结果为true,如果它不找到在指定的变量顺序,否则为false。 x不在y中,这里产生结果不为1,如果x不是序列y的成员。

    Python标识运算符:

    标识符比较两个对象的内存位置。两个运算符标识解释如下:

    [ 查看示例 ]

    运算符

    描述

    例子

    is 计算结果为true,如果操作符两侧的变量指向相同的对象,否则为false。 x是y,这里结果是1,如果id(x)的值为id(y)。

    is not 计算结果为false,如果两侧的变量操作符指向相同的对象,否则为true。 x不为y,这里结果不是1,当id(x)不等于id(y)。

    Python运算符优先级

    下表列出了所有运算符从最高优先级到最低。

    [ 查看示例 ]

    运算符

    描述

    ** 幂(提高到指数)

    ~ + - 补码,一元加号和减号(方法名的最后两个+@和 - @)

    * / % // 乘,除,取模和地板除

    + - 加法和减法

    >> << 左,右按位转移

    & 位'AND'

    ^ | 按位异'或`'和定期`或'

    <= < > >= 比较运算符

    <> == != 等式运算符

    = %= /= //= -= += *= **= 赋值运算符

    is is not 标识运算符

    in not in 成员运算符

    not or and 逻辑运算符

    展开全文
  • x + y, x - yx * y, x / y, x // y, x % y逻辑运算:x or y, x and y, not x成员关系运算:x in y, x not in y对象实例测试:x is y, x not is y比较运算:x , x > y, x = y, x == y, x != y位运...

    Python中表达式和语句及for、while循环练习

    1)表达式

    常用的表达式操作符:

    x + y, x - y

    x * y, x / y, x // y, x % y

    逻辑运算:

    x or y, x and y, not x

    成员关系运算:

    x in y, x not in y

    对象实例测试:

    x is y, x not is y

    比较运算:

    x < y, x > y, x <= y, x >= y, x == y, x != y

    位运算:

    x | y, x & y, x ^ y, x << y, x >> y

    一元运算:

    -x, +x, ~x:

    幂运算:

    x ** y

    索引和分片:

    x[i], x[i:j], x[i:j:stride]

    调用:

    x(...)

    取属性:

    x.attribute

    元组:(...)

    序列:[...]

    字典:{...}

    三元选择表达式:x if y else z

    匿名函数:lambda args: expression

    生成器函数发送协议:yield x

    运算优先级:

    (...), [...], {...}

    s[i], s[i:j]

    s.attribute

    s(...)

    +x, -x, ~x

    x ** y

    *, /, //, %

    +, -

    <<, >>

    &

    ^

    |

    <, <=, >, >=, ==, !=

    is, not is

    in, not in

    not

    and

    or

    lambda

    2)语句:

    赋值语句

    调用

    print: 打印对象

    if/elif/else: 条件判断

    for/else: 序列迭代

    while/else: 普通循环

    pass: 占位符

    break:

    continue

    def

    return

    yield

    global: 命名空间

    raise: 触发异常

    import:

    from: 模块属性访问

    class: 类

    try/except/finally: 捕捉异常

    del: 删除引用

    assert: 调试检查

    with/as: 环境管理器

    赋值语句:

    隐式赋值:import, from, def, class, for, 函数参数

    元组和列表分解赋值:当赋值符号(=)的左侧为元组或列表时,Python会按照位置把右边的对象和左边的目标自左而右逐一进行配对儿;个数不同时会触发异常,此时可以切片的方式进行;

    多重目标赋值

    增强赋值: +=, -=, *=, /=, //=, %=,

    3)for循环练习

    练习1:逐一分开显示指定字典d1中的所有元素,类似如下

    k1 v1

    k2 v2

    ...

    >>> d1 = { 'x':1,'y':2,'z':3,'m':4 }

    >>> for (k,v) in d1.items():

    print k,v

    y 2

    x 1

    z 3

    m 4

    练习2:逐一显示列表中l1=["Sun","Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat"]中的索引为奇数的元素;

    >>> l1 = ["Sun","Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat"]

    >>> for i in range(1,len(l1),2):

    print l1[i]

    Mon

    Wed

    Fri

    练习3:将属于列表l1=["Sun","Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat"],但不属于列表l2=["Sun","Mon","Tue","Thu","Sat"]的所有元素定义为一个新列表l3;

    >>> l1 = ["Sun","Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat"]

    >>> l2 = ["Sun","Mon","Tue","Thu","Sat"]

    >>> l3 = [ ]

    >>> for i in l1:

    if i not in l2:

    l3.append(i)

    >>> l3

    ['Wed', 'Fri']

    练习4:已知列表namelist=['stu1','stu2','stu3','stu4','stu5','stu6','stu7'],删除列表removelist=['stu3', 'stu7', 'stu9'];请将属于removelist列表中的每个元素从namelist中移除(属于removelist,但不属于namelist的忽略即可);

    >>> namelist= ['stu1','stu2','stu3','stu4','stu5','stu6','stu7']

    >>> removelist = ['stu3', 'stu7', 'stu9']

    >>> for i in namelist:

    if i in removelist :

    namelist.remove(i)

    >>> namelist

    ['stu1', 'stu2', 'stu4', 'stu5', 'stu6']

    4)while循环练习

    练习1:逐一显示指定列表中的所有元素;

    >>> l1 = [1,2,3,4,5]

    >>> i = 0

    >>> while i < len(l1)

    print l1[i]

    i += 1

    1

    2

    3

    4

    5

    >>> l1 = [1,2,3,4,5]

    >>> while l1:

    print l1.pop(0)

    1

    2

    3

    4

    5

    练习2:求100以内所有偶数之和;

    >>> i = 0

    >>> sum = 0

    >>> while i < 101:

    sum += i

    i += 2

    print sum

    2550

    >>> for i in range(0,101,2):

    sum+=i

    print sum

    2550

    练习3:逐一显示指定字典的所有键;并于显示结束后说明总键数;

    >>> d1 = {'x':1, 'y':23, 'z': 78}

    >>> i1 = d1.keys()

    >>> while i1:

    print i1.pop(0)

    else:

    print len(d1)

    x

    y

    z

    3

    练习4:创建一个包含了100以内所有奇数的列表;

    >>> d1 = [ ]

    >>> i = 1

    >>> while i < 101:

    d1.append(i)

    i+=2

    >>> print d1

    [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49, 51, 53, 55, 57, 59, 61, 63, 65, 67, 69, 71, 73, 75, 77, 79, 81, 83, 85, 87, 89, 91, 93, 95, 97, 99]

    >>> d1 = [ ]

    >>> for i in range(1,101,2)

    d1.append(i)

    >>> print d1

    [1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29, 31, 33, 35, 37, 39, 41, 43, 45, 47, 49, 51, 53, 55, 57, 59, 61, 63, 65, 67, 69, 71, 73, 75, 77, 79, 81, 83, 85, 87, 89, 91, 93, 95, 97, 99]

    练习5:列表l1=[0,1,2,3,4,5,6], 列表l2=["Sun","Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat"],以第一个列表中的元素为键,以第二个列表中的元素为值生成字典d1;

    >>> l1 = [0,1,2,3,4,5,6]

    >>> l2 = ["Sun","Mon","Tue","Wed","Thu","Fri","Sat"]

    >>> d1 = {}

    >>> count = 0

    >>> if len(l1) == len(l2):

    while count < len(l1):

    d1[l1[count]] = l2[count]

    count += 1

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  • 一、引 言数学一门工具性很强的科学,它与别的科学比较起来还具有较高的抽象性等特征。起初计算机科学工作者离不开数学,而数学工作者认为计算机对他们可有可无,但是现在互相都离不开对方了,计算机也提高了...
    一、引 言

    数学是一门工具性很强的科学,它与别的科学比较起来还具有较高的抽象性等特征。起初是计算机科学工作者离不开数学,而数学工作者认为计算机对他们可有可无,但是现在是互相都离不开对方了,计算机也提高了数学工作者在人们心目中的地位,大部分的数学工作者开始认识到计算机的重要性,并越来越多地进入到计算机领域发挥作用。但是随着人工智能、GPS(全球定位系统)等飞速的发展和计算机运算性能飞跃性的提升,计算机的优势越来越深入到思维领域,于是计算机将高深的数学理论用到实际中来,十分有效地解决了许多实际问题,例如著名难题四色问题就是被计算机证明的。问题的求解过程中有许多具有实用价值的数学分支如分析几何、小波分析、离散数学、仿生计算、数值计算中的有限单元方法等。它让人们知道计算机程序设计结合的就是数学知识和数学思想。

    软件编程是基于数学模型的基础上面的,所以,数学是计算机科学的主要基础,以离散数学为代表的应用数学是描述学科理论、方法和技术的主要工具。软件编程中不仅许多理论是用数学描述的,而且许多技术也是用数学描述的。从计算机各种应用的程序设计方面考察,任何一个可在存储程序式电子数字计算机上运行的程序,其对应的计算方法首先都必须是构造性的,数据表示必须离散化,计算操作必须使用逻辑或代数的方法进行,这些都应体现在算法和程序之中。此外,到现在为止,算法的正确性、程序的语义及其正确性的理论基础仍然是数理逻辑,或进一步的模型论。真正的程序语义是模型论意义上的语义。于是软件编程思想运行的严密性、学科理论方法与实现技术的高度一致是计算机科学与技术学科同数学学科密切相关的根本原因。从学科特点和学科方法论的角度考察,软件编程的主要基础思想是数学思维,特别是数学中以代数、逻辑为代表的离散数学,而程序技术和电子技术仅仅只是计算机科学与技术学科产品或实现的一种技术表现形式。

    二、软件编程与数学思维的联系

    (一)数学在计算机领域的发展

    如今形形色色的软件,都与数学有必然的联系,它们相互相成。例如,逻辑学在学科中的应用从早期的数理逻辑发展到今天的程序设计模型论;数学在学科中的应用从早期的抽象代数发展到今天的图形学、工程问题方面;几何学的应用从早期的二维平面计算机绘图发展到今天的三维动画软件系统,并在与复分析的结合中产生了分形理论与技术;在游戏、图形软件开发中引用了线性代数中大量的坐标变换,矩阵运算;在数据压缩与还原、信息安全方面引入了小波理论、代数编码理论等。

    (二)软件编程的思维定式

    软件编程的思维定式决定了一个人编程的水平,在编程过程中,数学思维清晰,编写出来的程序让人耳目一新。结合教学,通过调查分析,了解到超过85%的学生,他们在编程时是根据语法而编写程序,完全脱离了软件编程的思维,这种思维定式使得他们编写的程序相当糟糕,没有一点逻辑。

    之所以造成这种软件编程的思维,是因为他们平时对数学思维的培养不够重视。很多学计算机的学生想:学高数,这有什么用?学线性代数有什么用?学离散数学,有什么用?于是他们很少去上这些课,马马虎虎,整天闷在寝室里,玩玩游戏,装装软件,看看C语言。只知道概率问题和矩阵知识在其它课程上起到了互补作用,学的不是很深。但是当他们看到<<数据结构和算法>>时,感到其中的内容对他们而言感觉相当的艰涩难懂,这时他们就隐约感觉到了数学思维的作用了。在此之前,他们不仅荒废了大学的高等数学,连初中的初等数学也忘的好多,当他们进行高抽象思维时,确实感觉自己的思维已经很迟钝了。学计算机的学生之所以觉得《数据结构》这门课程很难,就是因为他们的数学思维锻炼的不够!其实生活中有很多这样的例子:对于一个刚毕业的,编应用软件的大学生,在编程中用到《线性代数》的矩阵时,恐怕便会想,在大学把线性代数学好就好了;当在程序中用到动态链表、树时,恐怕也会想“在大学时花点时间去学《数据结构》,会多么的有意义”;当学数据结构时,恐怕也会想“学《离散数学》时为什么要逃那么多的课,要不然学离散的时候就会很轻松”。所以数学思维不够,在软件编程会有很多的疑虑,显的有点缩手缩尾,而且写的程序也不够健全,缺乏逻辑。

    (三)软件编程与数学思维的融合

    很多专业人士觉得数学和软件编程能力就像太极和拳击,软件编程能力很强就好比出拳速度很快很重,能直接给人以重击;数学很好的话就好像一个太极高手,表面上看没有太大的力量但是内在的能量是更强大的,但是好的拳击手是越年轻越好,而太极大师都是资历越深越厉害。所以数学是成就大师的必备能力,虽然很多学生看上去感觉没有什么用途,但是到了一定的水平之后就会体会它的力量了。

    三、数学思维在软件编程中的应用

    目前很多出名的IT公司在笔试的时候,都会在程序设计题中考察应聘者的数学思维能力,因此,这应该引起广大学生在平时的学习中注意锻炼自己的数学思维,有机会的话参加一下数学建模比赛,你便会有很深刻的体会---原来数学和计算机结合得这样紧密。下面典型的代码,在设计过程中充分的运用了数学思维。

    题目一:从3个红球,5个白球,6个黑球中任意取出8个球,且其中必须有白球,输出所有可能的方案。

    程序一:

    #include "stdio.h"
    
    void main()
    
    {
    
            int i,j,k; //I代表红球,j代表白球,k代表黑球
    
         printf("\n red write black\n");
    
            for(i=0;i<=3;i++)
    
                   for(j=1;j<=5;j++) //j=1是因为题目中要求必须要有白球
    
                   {
    
                          k=8-i-j; //黑球的个数
    
                          if(k>=0&kk<=6)
    
                          {
    
    printf("%3d,%3d,%3d",i,j,k); //输出组成方案
    
                          }
    
                   }
    
    }
    从上面的例子中我们可以隐隐知道数学思维在软件编程中的应用。尽管学习数学带给计算机专业人士的回报大过常人,但现今社会里每个人都能由此受益,是让人们提高自己思维能力,变得聪颖的绝佳方法。这种思维能力能让人们在各方面受益!但实际上,数学上功底扎实,在软件编程上的优势尽显,项目的设计模式格外地优化,程序逻辑条理也格外地清晰。因为数学可以培养人的逻辑思维能力,而程序设计需要很强的逻辑思维能力。

    这些让我们深刻的体会到数学思维与软件编程的耦合性,其实我们国家的计算机软件水平的落后不是因为我们缺少程序员,而是因为缺乏懂数学的高质量的程序员。一个具有数学修养的程序员在写代码时更有可能写出逻辑严密的最简化的高质量代码。而目前一些龙头IT公司,比如微软公司总裁比尔·盖茨年青时就对数学很痴迷,而他们的项目经理,必须得具备超强的数学思维,而且有些还是数学专业的博士,从这也可以看出微软公司对于数学人才的重视程度。

    四、结束语

    软件编程的思想最重要是算法,而算法是建立在数学思维上的,其实说白了,程序只是一件衣服,算法才是它的灵魂,算法就来自于数学,没有深厚的数学思维功底,是弄不懂算法的。所以,如果你想从事软件编程,那么就认真的培养自己的数学思维吧!

    学编程需要很好的数学吗


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  • 一、介绍:先简单Mark一下网上的介绍资料,弄清楚MKL个啥,已经与openblas等的关系。 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系,在性能上区别大吗? 摘自:...

    一、介绍:先简单Mark一下网上的介绍资料,弄清楚MKL是个啥,已经与openblas等的关系。

    1. 矩阵运算库blas, cblas, openblas, atlas, lapack, mkl之间有什么关系,在性能上区别大吗? 摘自:https://www.zhihu.com/question/27872849
    2. 比较OpenBLAS,Intel MKL和Eigen的矩阵相乘性能。 摘自:http://www.leexiang.com/the-performance-of-matrix-multiplication-among-openblas-intel-mkl-and-eigen

    二、MKL使用:

    1. 之前的项目使用的是openblas,需要替换成MKL,然后测试不同库的效率。首先需要注意的是,这种换库,或者更新cudnn的版本,需要重新编译caffe。

    2. 具体步骤:

      - STEP1: 取消之前对openblas.lib静态库的依赖,然后删除openblas.dll(我为了避免是openblas还在起作用)。重新编译caffe的话,应该会在math_function.h中报错。

      - STEP2: 在网上下载MKL的库,官网地址:https://software.intel.com/en-us/mkl。这里我有点疑问,看某些教程说是下载parallel_studio_xe,我理解MKL集成在parallel_studio_xe里面了。因此下载两个都是OK的。

                        只下载MKL的话,VS中右键项目不会出现Intel Compile那个选项。但是我之后也没有用到过这个选项。

      - STEP3: 按照网上的教程:

        1. 在“配置属性”下的“Intel Performance Libraries”面板上的“Use Intel MKL”条目的右边的下拉框选择“Parallel” 
          这里写图片描述

        2. 在“VC++目录”下设置以下: 
          可执行文件目录为:D:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2015\redist\intel64\mkl 
          包含目录为:D:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2015\mkl\include 
          库目录为:D:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2015\compiler\lib\intel64;D:\Program Files (x86)\Intel\Composer XE 2015\mkl\lib\intel64 
          注意:如果是32位的,就不是“intel 64”而是“ia32” 
          这里写图片描述

        3. 在“自定义生成步骤”下,设置“附加依赖项”,选择以下lib文件,缺少什么可能需要尝试以下,一般是这几个: 
          mkl_intel_c.lib 
          mkl_intel_thread.lib 
          mkl_core.lib 
          libiomp5md.lib 
          这里写图片描述

        4. 基本以上步骤就够了,或者参考intel官方给出的文档。

     三、效率比较:我的理解,MKL对GPU并没有太多的加速功能,对CPU的加速效果还是比较明显的,跑了一个行人结构化分析:

      

      前两次都是openblas的,最后是cudnn_6+MKL。

    转载于:https://www.cnblogs.com/liumeng-blog/p/7978861.html

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关系运算是比较运算吗