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python小说自动生成器_python- generator生成器
2020-12-01 13:23:23通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的,而且创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用...什么是生成器?
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的,而且创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间,在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator
生成器是一个特殊的程序,可以被用作控制循环的迭代行为,python中生成器是迭代器的一种,使用yield返回值函数,每次调用yield会暂停,而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。
生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用,但是,不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组,生成器一次只能产生一个值,这样消耗的内存数量将大大减小,而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值,因此生成器看起来像是一个函数,但是表现得却像是迭代器
python中的生成器
要创建一个generator,有很多种方法,第一种方法很简单,只有把一个列表生成式的[]中括号改为()小括号,就创建一个generator
举例说明:
# 列表生成式
lis = [x * x for x in range(10)]
print(lis)
# 生成器
generator_ex = (x * x for x in range(10))
print(generator_ex)
结果:
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
at 0x0000024C407E4570>
那么创建list和generator_ex,的区别是什么呢?从表面看就是[ ]和(),但是结果却不一样,一个打印出来是列表(因为是列表生成式),而第二个打印出来却是,那么如何打印出来generator_ex的每一个元素呢?
如果要一个个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:
生成器
generator_ex = (x * x for x in range(10))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
结果:
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
print(next(generator_ex))
StopIteration
[Finished in 0.1s]
大家可以看到,generator保存的是算法,每次调用next(generaotr_ex)就计算出他的下一个元素的值,直到计算出最后一个元素,没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误,而且上面这样不断调用是一个不好的习惯,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
# 生成器
generator_ex = (x * x for x in range(10))
for i in generator_ex:
print(i)
以我们创建一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代,并且不需要关心StopIteration的错误,generator非常强大,如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
比如著名的斐波那契数列,除第一个和第二个数外,任何一个数都可以由前两个相加得到:
1,1,2,3,5,8,12,21,34.....
斐波那契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:
# fibonacci数列
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
a, b = b, a + b
n = n + 1
print(a)
return 'done'
a = fib(10)
print(a)
a,b = b ,a+b 其实相当于 t =a+b ,a =b ,b =t ,所以不必写显示写出临时变量t,就可以输出斐波那契数列的前N个数字。上面输出的结果如下:
1
1
2
3
5
8
13
21
34
55
done
仔细观察,可以看出,fib函数实际上是定义了斐波拉契数列的推算规则,可以从第一个元素开始,推算出后续任意的元素,这种逻辑其实非常类似generator。
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
a = fib(10)
print(a)
但是返回的不再是一个值,而是一个生成器,和上面的例子一样,大家可以看一下结果:
那么这样就不占内存了,这里说一下generator和函数的执行流程,函数是顺序执行的,遇到return语句或者最后一行函数语句就返回。而变成generator的函数,在每次调用next()的时候执行,遇到yield语句返回,再次被next()调用时候从上次的返回yield语句处急需执行,也就是用多少,取多少,不占内存。
把函数改成generator后,我们基本上从来不会用next()来获取下一个返回值,而是直接使用for循环来迭代:
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
a = fib(10)
# print(a)
for i in a:
print(i)
但是用for循环调用generator时,发现拿不到generator的return语句的返回值。如果拿不到返回值,那么就会报错,所以为了不让报错,就要进行异常处理,拿到返回值,如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration错误,返回值包含在StopIteration的value中:
def fib(max):
n, a, b = 0, 0, 1
while n < max:
yield b
a, b = b, a + b
n = n + 1
return 'done'
g = fib(6)
while True:
try:
x = next(g)
print('generator: ', x)
except StopIteration as e:
print("生成器返回值:", e.value)
break
结果:
generator: 1
generator: 1
generator: 2
generator: 3
generator: 5
generator: 8
生成器返回值: done
还可以通过yield实现在单线程的情况下实现并发运算的效果
import time
def consumer(name):
print("%s 准备学习啦!" %name)
while True:
lesson = yield
print("开始[%s]了,[%s]老师来讲课了!" %(lesson,name))
def producer(name):
c = consumer('A')
c2 = consumer('B')
c.__next__()
c2.__next__()
print("同学们开始上课 了!")
for i in range(10):
time.sleep(1)
print("到了两个同学!")
c.send(i)
c2.send(i)
由上面的例子我么可以发现,python提供了两种基本的方式
生成器函数:也是用def定义的,利用关键字yield一次性返回一个结果,阻塞,重新开始
生成器表达式:返回一个对象,这个对象只有在需要的时候才产生结果
——生成器函数
为什么叫生成器函数?因为它随着时间的推移生成了一个数值队列。一般的函数在执行完毕之后会返回一个值然后退出,但是生成器函数会自动挂起,然后重新拾起急需执行,他会利用yield关键字关起函数,给调用者返回一个值,同时保留了当前的足够多的状态,可以使函数继续执行,生成器和迭代协议是密切相关的,迭代器都有一个__next__()__成员方法,这个方法要么返回迭代的下一项,要么引起异常结束迭代。
def create_counter(n):
print("create_counter")
while True:
yield n
print("increment n")
n += 1
gen = create_counter(2)
print(gen)
print(next(gen))
print(next(gen))
——生成器表达式
生成器表达式来源于迭代和列表解析的组合,生成器和列表解析类似,但是它使用尖括号而不是方括号
# 列表解析生成列表
x=[ x ** 3 for x in range(5)]
print(x)
結果:
[0, 1, 8, 27, 64]
# 生成器表达式
x=(x ** 3 for x in range(5))
print(x)
結果:
at 0x000000000315F678>
# 两者之间转换
x=list(x ** 3 for x in range(5))
print(x)
結果:
[0, 1, 8, 27, 64]
一个迭代既可以被写成生成器函数,也可以被协程生成器表达式,均支持自动和手动迭代。而且这些生成器只支持一个active迭代,也就是说生成器的迭代器就是生成器本身。
迭代器(迭代就是循环)
迭代器包含有next方法的实现,在正确的范围内返回期待的数据以及超出范围后能够抛出StopIteration的错误停止迭代。
我们已经知道,可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型,如list,tuple,dict,set,str等
一类是generator,包括生成器和带yield的generator function
这些可以直接作用于for 循环的对象统称为可迭代对象:Iterable
可以使用isinstance()判断一个对象是否为可Iterable对象
from collections import Iterable
isinstance([], Iterable)
opIteration错误表示无法继续返回下一个值了。
所以这里讲一下迭代器
一个实现了iter方法的对象时可迭代的,一个实现next方法的对象是迭代器
可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator。
可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterator对象:
生成器都是Iterator对象,但list、dict、str虽然是Iterable(可迭代对象),却不是Iterator(迭代器)。
把list、dict、str等Iterable变成Iterator可以使用iter()函数:
isinstance(iter([]), Iterator)
True
isinstance(iter('abc'), Iterator)
True
你可能会问,为什么list、dict、str等数据类型不是Iterator?
这是因为Python的Iterator对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。
Iterator甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。
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Python自动化测试进阶必学:生成器
2019-04-17 19:58:19但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的,而且创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间. 如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。 所以,如果列表元素...本文由柠檬班全程班49期学员superman原创。
生成器
列表推导式:直接生成列表
什么是生成器?
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表。
但是,受到内存限制,列表容量肯定是有限的,而且创建一个包含100万个元素的列表,不仅占用很大的存储空间.
如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面绝大多数元素占用的空间都白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推算出后续的元素呢?
这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间。
在Python中,这种一边循环一边计算的机制,称为生成器:generator
生成器是一个特殊的程序,可以被用作控制循环的迭代行为,python中生成器是迭代器的一种。
使用yield返回值函数,每次调用yield会暂停,而可以使用next()函数和send()函数恢复生成器。
生成器类似于返回值为数组的一个函数,这个函数可以接受参数,可以被调用。
但是,不同于一般的函数会一次性返回包括了所有数值的数组,生成器一次只能产生一个值,这样消耗的内存数量将大大减小。
而且允许调用函数可以很快的处理前几个返回值,因此生成器看起来像是一个函数。
但是表现得却像是迭代器python中的生成器要创建一个generator,有很多种方法.
第一种方法很简单,只有把一个列表生成式的[]中括号改为()小括号,就创建一个generator
#列表生成式
#生成器
结果:
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
at 0x000002A4CBF9EBA0>
那么创建lis和generator_ex,的区别是什么呢?
从表面看就是[ ]和(),但是结果却不一样,一个打印出来是列表(因为是列表生成式),而第二个打印出来却是 at 0x000002A4CBF9EBA0>。
那么如何打印出来generator_ex的每一个元素呢?
如果要一个个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:
#生成器
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
print(next(generator_ex))
结果:
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
Traceback (most recent call last):
File “列表生成式.py”, line 42, in
print(next(generator_ex))
StopIteration
大家可以看到,generator保存的是算法,每次调用next(generaotr_ex)就计算出他的下一个元素的值,直到计算出最后一个元素。
没有更多的元素时,抛出StopIteration的错误。
而且上面这样不断调用是一个不好的习惯,正确的方法是使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
#生成器
print(i)
结果:
0
1
4
9
16
25
36
49
64
81
所以我们创建一个generator后,基本上永远不会调用next(),而是通过for循环来迭代,并且不需要关心StopIteration的错误.
generator非常强大,如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的for循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。
比如著名的斐波那契数列,除第一个和第二个数外,任何一个数都可以由前两个相加得到:
1,1,2,3,5,8,12,21,34…
斐波那契数列用列表生成式写不出来,但是,用函数把它打印出来却很容易:
#fibonacci数列
也就是说上面的函数也可以用generator来实现,上面我们发现,print(b)每次函数运行都要打印,占内存,所以为了不占内存,我们也可以使用生成器,这里叫yield。
如下:
yield函数可以让当前函数停下来,等需要调用的时候再执行,资源消耗最小的。
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python自动化之路-day3.1
2016-11-02 15:57:34通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,但是受内存限制,列表容器肯定是有限的,而创建一个包含100万个元素的列表, 不仅占用了很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面的绝大元素占用的...1.迭代器和生成器
生成器
通过列表生成式,我们可以直接创建一个列表,但是受内存限制,列表容器肯定是有限的,而创建一个包含100万个元素的列表,
不仅占用了很大的存储空间,如果我们仅仅需要访问前面几个元素,那后面的绝大元素占用的空间就白白浪费了。
所以,如果列表元素可以按照某种算法推算出来,那我们是否可以在循环的过程中不断推断算出后续元素呢?这样就不必创建完整的list,从而节省大量的空间,
在python中,这种一遍循环一遍计算的机制,称为生成器:generator
在python3.0中range函数是一个迭代器。
>>> L = [x*x for x in range(10)]
>>> L
[0, 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]
>>> g = (x*x for x in range(10))
>>> g
<generator object <genexpr> at 0x024693A0>
>>>创建L和g的区别仅仅在于最外层的 [] 和 () ,L是一个list,而g是一个generator.
我们可以直接打印出list的每个元素,但我们怎么打印出generator的每一个元素呢?如果一个个打印出来,可以通过next()函数获得generator的下一个返回值:
>>> g = (x*x for x in range(10))
>>> next(g)
0
>>> next(g)
1
>>> next(g)
4
>>> next(g)
9
>>> next(g)
16
>>> next(g)
25
>>> next(g)
36
>>> next(g)
49
>>> next(g)
64
>>> next(g)
81
>>> next(g)
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
StopIteration
generator保存的是算法,每次调用next(g),就计算出g下一个元素的值,直到计算到最后一个元素,没有更多的元素时,抛出Stopiteration错误。正确做法使用for循环,因为generator也是可迭代对象:
>>> g
=
(x
*
x
for
x
in
range
(
10
))
>>>
for
n
in
g:
...
print
(n)
generator非常强大。如果推算的算法比较复杂,用类似列表生成式的
for
循环无法实现的时候,还可以用函数来实现。斐波拉契数列推算规则:
#!/usr/bin/env python # _*_ coding:utf-8 _*_ def fibr(max): n,a,b=0,0,1 while n < max: yield b a,b = b,a+b n += 1 return "done" f = fibr(10) print(f) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__()) print(f.__next__())
如果函数定义中含有yield关键字,那么它不是一个普通的函数,而是一个生成器generator。每次调用next()时执行,遇到yield语句返回,再执行时从上次的yield语句处继续执行。同样我们基本从来不用next()来获取下一个返回值,
而是直接使用for循环来迭代。
for n in f: print(n)
但是用
for
循环调用generator时,发现拿不到generator的return
语句的返回值。如果想要拿到返回值,必须捕获StopIteration
错误,返回值包含在StopIteration
的value
中:while True: try: x = next(f) print(x) except StopIteration as e: print("Generator return value:",e.value) break
迭代器
我们已经知道,可以作用在for循环的数据类型有以下几种:
一类是集合数据类型:list,dict,tuple,set,str
一类是generator,包括生成器和带yield的generator function
这些直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象:Iterable。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象
from collections import Iterable isinstance([],Iterable) isinstance({},Iterable) print(isinstance("abc",Iterable))
*可以被next()
函数调用并不断返回下一个值的对象称为迭代器:Iterator
。
生成器都是
Iterator
对象,但list
、dict
、str
虽然是Iterable
,却不是Iterator
。你可能会问,为什么
list
、dict
、str
等数据类型不是Iterator
?这是因为Python的
Iterator
对象表示的是一个数据流,Iterator对象可以被next()
函数调用并不断返回下一个数据,直到没有数据时抛出StopIteration
错误。可以把这个数据流看做是一个有序序列,但我们却不能提前知道序列的长度,只能不断通过next()
函数实现按需计算下一个数据,所以Iterator
的计算是惰性的,只有在需要返回下一个数据时它才会计算。Iterator
甚至可以表示一个无限大的数据流,例如全体自然数。而使用list是永远不可能存储全体自然数的。it = iter([1,2,3,4,5,6]) while True: try: x = next(it) print(x) except StopIteration: break
异常处理
捕捉异常可以使用try/except语句。
try/except语句用来检测try语句块中的错误,从而让except语句捕获异常信息并处理。
如果你不想在异常发生时结束你的程序,只需在try里捕获它。
语法:
以下为简单的try....except...else的语法:
try: <语句> #运行别的代码 except <名字>: <语句> #如果在try部份引发了'name'异常 except <名字>,<数据>: <语句> #如果引发了'name'异常,获得附加的数据 else: <语句> #如果没有异常发生
try的工作原理是,当开始一个try语句后,python就在当前程序的上下文中作标记,这样当异常出现时就可以回到这里,try子句先执行,接下来会发生什么依赖于执行时是否出现异常。
- 如果当try后的语句执行时发生异常,python就跳回到try并执行第一个匹配该异常的except子句,异常处理完毕,控制流就通过整个try语句(除非在处理异常时又引发新的异常)。
- 如果在try后的语句里发生了异常,却没有匹配的except子句,异常将被递交到上层的try,或者到程序的最上层(这样将结束程序,并打印缺省的出错信息)。
- 如果在try子句执行时没有发生异常,python将执行else语句后的语句(如果有else的话),然后控制流通过整个try语句。
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初学者笔记(一):利用python求100的因数
初学者笔记(二):利用python输出一个1-100的奇数列表提示:写完文章后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档
前言
本文介绍了一种利用Python列表生成垃圾分类方法的基础内容。
提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考
一、程序内容
若想知道元素是否在指定的列表里面,可以用in成员运算符做一个简单的判断。
代码如下(示例):
list1=["Tom","Jerry","cat",1,2,3] >>>"A" in list1 >>>False
垃圾可分为干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾和有害垃圾,我们简单做成一个列表格式,然后再进行查找。
代码如下(示例):# -*- coding: utf-8 -*- list1=["湿垃圾","菜叶","陈皮","葱","饼干","蛋壳","西瓜皮","马铃薯","骨头","香蕉皮","面包"] list2=["干垃圾","盆子","贝壳","花生壳","砖块","篮球","渣土","核桃","烟蒂","扫把","木梳"] list3=["有害垃圾","油漆桶","镍铬电池","打火机","创口贴","酒精","温度计","卫生纸","医用棉签","杀虫剂","水彩笔"] list4=["可回收物","塑料瓶","食品罐头","玻璃瓶","易拉罐","牛奶盒","书包","玩偶","帽子","镜子","纸盒"] list=[list1,list2,list3,list4] key = input("请输入需要查询物品的名称: ") if key in list1: print("找到了,这个是%s"%(list1[0])) elif key in list2: print("找到了,这个是%s" % (list2[0])) elif key in list3: print("找到了,这个是%s" % (list3[0])) elif key in list4: print("找到了,这个是%s" % (list4[0])) else: print("Sorry,{}没找到,可查询的垃圾包括:\n{}".format(key,list))
输出结果如下:
请输入需要查询物品的名称: 瓷砖 Sorry,瓷砖没找到,可查询的垃圾包括: +[['湿垃圾', '菜叶', '陈皮', '葱', '饼干', '蛋壳', '西瓜皮', '马铃薯', '骨头', '香蕉皮', '面包'], ['干垃圾', '盆子', '贝壳', '花生壳', '砖块', '篮球', '渣土', '核桃', '烟蒂', '扫把', '木梳'], ['有害垃圾', '油漆桶', '镍铬电池', '打火机', '创口贴', '酒精', '温度计', '卫生纸', '医用棉签', '杀虫剂', '水彩笔'], ['可回收物', '塑料瓶', '食品罐头', '玻璃瓶', '易拉罐', '牛奶盒', '书包', '玩偶', '帽子', '镜子', '纸盒']]
总结
以上就是今天要讲的内容,由于是初学者使用的,思路和内容都比较简单。可以扩展增加列表元素添加和删除。也可以尝试读取写好的垃圾分类文本文件,进行逐行查找。今天就先到这里了。
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python集合和序列解包
2019-06-03 21:22:22#集合,大括号,用逗号分开,每个元素唯一,不可以重复。 #一般使用set()函数创建集合 x=set(range(0,5))#使用set函数把range转换为集合 print(x) y=set([1,2,2,3,4,4,5])#set函数会自动去掉重复元素 print(y) #集合... -
你必须知道的495个C语言问题.[美]Steve Summit(带详细书签).pdf 压缩版
2018-04-08 02:26:50然后又使用一些内存分配技巧使namestr数组用起来好像有多个元素,namelen记录了元素个数。它是怎样工作的?这样是合法的和可移植的吗? 52 2.8 我听说结构可以赋给变量也可以对函数传入和传出。为什么K&R1;却明确... -
你必须知道的495个C语言问题(PDF)
2009-09-15 10:25:47来好像有多个元素。这样合法和可移植吗? . . . . . . . . . . . . 8 2.7 是否有自动比较结构的方法? . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.8 如何向接受结构参数的函数传入常数值? . . . . . . . . . . .... -
引用对象-数组
2019-09-07 16:16:29索引 唯一的编号 不能重复 自动生成 从零开始 数组的定义格式 new Array()//定义一个 Arr[0]=100 Arr[2]=20 最后一个元素 Arr [length-1] 超出数组长度的索引对应的值会显示未定义 var a=[] 声明同时即初始化 空数组... -
做了一个小时的面试题(没有过 希望大家帮忙答下 虽然很幼稚 毕竟每个人都是这么过来的吗 感激了!...
2010-04-16 11:10:58从a[ 0 :n- 1 ]中选择一个元素作为m i d d l e,该元素为支点 把余下的元素分割为两段left 和r i g h t,使得l e f t中的元素都小于等于支点,而right 中的元素都大于等于支点 递归地使用快速排序方法对left ... -
《MicroStation MDL 二次开发实例源代码》
2015-09-15 14:26:26目标:程序执行后在图上自动画一个正方形,边长20,中心在(100,100) 要点:mdlInput_sendKeyin 练习:发送其它命令;undo-redo效果;elemen t information;视图操作 2.换一种实现方式 要点:mdlLine_create ... -
jQuery模仿ExtJS之TabPanel最新
2011-02-25 14:19:48必须唯一,或者不设置该参数,否则将无法添加到选项卡组件中,默认自动生成。 title<string> 元素标题 可以动态设置。 closeable<boolean> 是否可关闭 true可关闭,false不可关闭,默认为true。 -
js面向对象封装级联下拉菜单列表的实现步骤
2021-02-09 17:34:04本实例开发的级联下拉菜单是根据已...使用实例中封装好的插件,只需要有一个input元素,即可通过插件自动生成级联下拉菜单,html代码如下所示: 1 2 3 <div style="margin-top:100px;text-align:center;"> <. -
numpy中常见的数组创建方法说明
2019-04-21 17:27:051.数组创建: arange方法: array_arange = np.arange(0,12,2) array_arange.shape = [2,-1] 说明: a.代表数组元素从0开始到...c.-1代表的是不指定列数,只指定行数,列数根据数据个数自动生成 linspace方法: ar... -
Simulink与信号处理 第2版 [丁亦农 编著] 2014年版.pdf
2019-05-11 09:07:40本书还特别介绍了Simulink近几年引入的几个重要元素,如传统代码工具和在Simulink中使用MATLAB代码生成器从MATLAB程序自动生成C代码等。 本书可以作为电气工程、自动控制及其他专业老师、学生,及相关工程技术人员的... -
Python Cookbook
2013-07-31 22:33:265.10 选取序列中最小的第n个元素 200 5.11 三行代码的快速排序 203 5.12 检查序列的成员 206 5.13 寻找子序列 208 5.14 给字典类型增加排名功能 210 5.15 根据姓的首字母将人名排序和分组 214 第6章 面向对象... -
振幅js:AmplitudeJS:开源HTML5 Web音频库。 按照您想要的方式设计Web音频播放器。 无需依赖-源码
2021-02-26 19:28:59• • •• AmplitudeJS是一个轻量级JavaScript库,可让您控制网页(而非浏览器)中媒体控件的... :water_wave: 使用Web Audio API自动生成波形和可视化 :microphone: 实时流媒体支持 :control_knobs: 公共功能无
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