LibCat » Книги » Компьютеры и интернет » Программирование » Роман Сузи - Язык программирования Python

Роман Сузи - Язык программирования Python

Здесь есть возможность читать онлайн «Роман Сузи - Язык программирования Python» — ознакомительный отрывок электронной книги совершенно бесплатно, а после прочтения отрывка купить полную версию. В некоторых случаях можно слушать аудио, скачать через торрент в формате fb2 и присутствует краткое содержание. Жанр: Программирование, на русском языке. Описание произведения, (предисловие) а так же отзывы посетителей доступны на портале библиотеки ЛибКат.

Читать книгу

Название:
Язык программирования Python
Автор:
Роман Авриевич Сузи
Жанр:
Программирование / на русском языке
Год:
неизвестен
ISBN:
нет данных
Рейтинг книги:
2 / 5. Голосов: 2
Избранное:

Добавить в избранное
Отзывы:
Написать комментарий
Ваша оценка:
- 40
- 1
- 2
- 3
- 4
- 5

Язык программирования Python: краткое содержание, описание и аннотация

Предлагаем к чтению аннотацию, описание, краткое содержание или предисловие (зависит от того, что написал сам автор книги «Язык программирования Python»). Если вы не нашли необходимую информацию о книге — напишите в комментариях, мы постараемся отыскать её.

Курс посвящен одному из бурно развивающихся и популярных в настоящее время сценарных языков программирования — Python. Язык Python позволяет быстро создавать как прототипы программных систем, так и сами программные системы, помогает в интеграции программного обеспечения для решения производственных задач. Python имеет богатую стандартную библиотеку и большое количество модулей расширения практически для всех нужд отрасли информационных технологий. Благодаря ясному синтаксису изучение языка не составляет большой проблемы. Написанные на нем программы получаются структурированными по форме, и в них легко проследить логику работы. На примере языка Python рассматриваются такие важные понятия как: объектно–ориентированное программирование, функциональное программирование, событийно–управляемые программы (GUI–приложения), форматы представления данных (Unicode, XML и т.п.). Возможность диалогового режима работы интерпретатора Python позволяет существенно сократить время изучения самого языка и перейти к решению задач в соответствующих предметных областях. Python свободно доступен для многих платформ, а написанные на нем программы обычно переносимы между платформами без изменений. Это обстоятельство позволяет применять для изучения языка любую имеющуюся аппаратную платформу.

Язык программирования Python — читать онлайн ознакомительный отрывок

Ниже представлен текст книги, разбитый по страницам. Система сохранения места последней прочитанной страницы, позволяет с удобством читать онлайн бесплатно книгу «Язык программирования Python», без необходимости каждый раз заново искать на чём Вы остановились. Поставьте закладку, и сможете в любой момент перейти на страницу, на которой закончили чтение.

Тёмная тема

Шрифт:

↓

↑

Сбросить

Интервал:

↓

↑

Закладка:

Сделать

>>> import Numeric

>>> a = Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(16), (4, 4))

>>> print a

[[ 0 1 2 3]

[ 4 5 6 7]

[ 8 9 10 11]

[12 13 14 15]]

>>> for i in range(-3, 4):

... print "Sum", Numeric.diagonal(a, i), "=", Numeric.trace(a, i)

...

Sum [12] = 12

Sum [ 8 13] = 21

Sum [ 4 9 14] = 27

Sum [ 0 5 10 15] = 30

Sum [ 1 6 11] = 18

Sum [ 2 7] = 9

Sum [ 3] = 3

Функция Numeric.choose()

Эта функция использует один массив с целыми числами от 0до nдля выбора значения из одного из заданных массивов:

>>> a = Numeric.identity(4)

>>> b0 = Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(16), (4, 4))

>>> b1 = -Numeric.reshape(Numeric.arrayrange(16), (4, 4))

>>> print Numeric.choose(a, (b0, b1))

[[ 0 1 2 3]

[ 4 -5 6 7]

[ 8 9 -10 11]

[ 12 13 14 -15]]

Свод функций модуля Numeric

Следующая таблица приводит описания функций модуля Numeric.

Функция и ее аргументы	Назначение функции
`allclose(a, b[, eps[, A]])`	Сравнение `a`и `b`с заданными относительными `eps`и абсолютными `A`погрешностями. По умолчанию `eps`равен `1.0e–1`, а `A = 1.0e–8`.
`alltrue(a[, axis])`	Логическое И по всей оси `axis`массива `a`
`argmax(a[, axis])`	Индекс максимального значения в массиве по заданному измерению `axis`
`argmin(a[, axis])`	Индекс минимального значения в массиве по заданному измерению `axis`
`argsort(a[, axis])`	Индексы отсортированного массива, такие, что `take(a, argsort(a, axis), axis)`дает отсортированный массив `a`, как если бы было выполнено `sort(a, axis)`
`array(a[, type])`	Создание массива на основе последовательности `a`данного типа `type`
`arrayrange(start[, stop[, step[, type]]])`	Аналог `range()`для массивов
`asarray(a[, type[, savespace]])`	То же, что и `array()`, но не создает новый массив, если a уже является массивом
`choose(a, (b0, ..., bn))`	Создает массив на основе элементов, взятых по индексам из `a`(индексы от `0`до `n`включительно). Формы массивов `a`, `b1`, …, `bn`должны совпадать
`clip(a, a_min, a_max)`	Обрубает значения массива `a`так, чтобы они находились между значениями из `a_min`и `a_max`поэлементно
`compress(cond, a[, axis])`	Возвращает массив только из тех элементов массива `a`, для которых условие `cond`истинно (не нуль)
`concatenate(a[, axis])`	Соединение двух массивов (конкатенация) по заданному измерению `axis`(по умолчанию — по нулевой)
`convolve(a, b[, mode])`	Свертка двух массивов. Аргумент `mode`может принимать значения `0`, `1`или `2`
`cross_correlate(a, b[, mode])`	Взаимная корреляция двух массивов. Параметр `mode`может принимать значения `0`, `1`или `2`
`cumproduct(a[, axis])`	Произведение по измерению `axis`массива `a`с промежуточными результатами
`cumsum(a[, axis])`	Суммирование с промежуточными результатами
`diagonal(a[, k[, axis1[, axis2]]])`	Взятие `k`–й диагонали массива a в плоскости измерений `axis1`и `axis2`
`dot(a, b)`	Внутреннее (матричное) произведение массивов. По определению: `innerproduct(a, swapaxes(b, -1, -2))`, т.е. с переставленными последними измерениями, как и должно быть при перемножении матриц
`dump(obj, file)`	Запись массива `a`(в двоичном виде) в открытый файловый объект `file`. Файл должен быть открыт в бинарном режиме. В файл можно записать несколько объектов подряд
`dumps(obj)`	Строка с двоичным представлением объекта `obj`
`fromfunction(f, dims)`	Строит массив, получая информацию от функции `f()`, в качестве аргументов которой выступают значения кортежа индексов. Фактически является сокращением для `f(*tuple(indices(dims)))`
`fromstring(s[, count[, type]])`	Создание массива на основе бинарных данных, хранящихся в строке
`identity(n)`	Возвращает двумерный массив формы `(n, n)`
`indices(dims[, type])`	Возвращает массив индексов заданной длины по каждому измерению с изменением поочередно по каждому изменению. Например, `indices([2, 2])[1]`дает двумерный массив `[[0, 1], [0, 1]]`.
`innerproduct(a, b)`	Внутреннее произведение двух массивов (по общему измерению). Для успешной операции `a.shape[-1]`должен быть равен `b.shape[-1]`. Форма результата будет `a.shape[:-1] + b.shape[:-1]`. Элементы пропадающего измерения попарно умножаются и получающиеся произведения суммируются
`load(file)`	Чтение массива из файла `file`. Файл должен быть открыт в бинарном режиме
`loads(s)`	Возвращает объект, соответствующий бинарному представлению, заданному в строке
`nonzero(a)`	Возвращает индексы ненулевых элементов одномерного массива
`ones(shape[, type])`	Массив из единиц заданной формы `shape`и обозначения типа `type`
`outerproduct(a, b)`	Внешнее произведение `a`и `b`
`product(a[, axis])`	Произведение по измерению `axis`массива `a`
`put(a, indices, b)`	Присваивание частям массива, `a[n] = b[n]`для всех индексов `indices`
`putmask(a, mask, b)`	Присваивание `a`элементов из `b`, для которых маска `mask`имеет значение истина
`ravel(a)`	Превращение массива в одномерный. Аналогично `reshape(a, (-1,))`
`repeat(a, n[, axis])`	Повторяет элементы массива `a` `n`раз по измерению `axis`
`reshape(a, shape)`	Возвращает массив нужной формы (нового массива не создает). Количество элементов в исходном и новом массивах должно совпадать
`resize(a, shape)`	Возвращает массив с произвольной новой формой `shape`. Размер исходного массива не важен
`searchsorted(a, i)`	Для каждого элемента из `i`найти место в массиве `a`. Массив `a`должен быть одномерным и отсортированным. Результат имеет форму массива `i`
`shape(a)`	Возвращает форму массива `a`
`sometrue(a[, axis])`	Логическое ИЛИ по всему измерению `axis`массива `a`
`sort(a[, axis])`	Сортировка элементов массива по заданному измерению
`sum(a[, axis])`	Суммирование по измерению `axis`массива `a`
`swapaxes(a, axis1, axis1)`	Смена измерений (частный случай транспонирования)
`take(a, indices[, axis])`	Выбор частей массива a на основе индексов `indices`по измерению `axis`
`trace(a[, k[, axis1[, axis2]]])`	Сумма элементов вдоль диагонали, то есть `add.reduce(diagonal(a, k, axis1, axis2))`
`transpose(a[, axes])`	Перестановка измерений в соответствии с `axes`, либо, если `axes`не заданы — расположение их в обратном порядке
`where(cond, a1, a2)`	Выбор элементов на основании условия `cond`из `a1`(если не нуль) и `a2`(при нуле) поэлементно. Равносилен `choose(not_equal(cond, 0), (y, x))`. Формы массивов–аргументов `a1`и `a2`должны совпадать
`zeros(shape[, type])`	Массив из нулей заданной формы `shape`и обозначения типа `type`