在介绍yield前有必要先说明下Python中的迭代器(iterator)和生成器(constructor)。 一、迭代器(iterator) 在Python中，for循环可以用于Python中的任何类型，包括列表、元祖等等，实际上，for循环可用于任何“可迭代对象”，这其实就是迭代器 迭代器是一个实现了迭代器协议的对象，Python中的迭代器协议就是有next方法的对象会前进到下一结果，而在一系列结果的末尾是，则会引发StopIteration。任何这类的对象在Python中都可以用for循环或其他遍历工具迭代，迭代工具内部会在每次迭代时调用next方法，并且捕捉StopIteration异

逆变换样本v1.1 逆变换样本是一项技术的简单Python实现，该技术允许从任意概率密度函数中进行抽样。 安装 要安装，请执行 git clone https://www.github.com/peterewills/itsample /path/to/itsample 用法 要使用该软件包，您必须将其位置添加到Python路径中。 可以在解释器中完成以下操作 >> import sys >> sys.path.append('/path/to/itsample') 采样器可以按以下方式使用： >> import numpy as np >> pdf = lambda x: np.exp(-x**2/2) # unit Gaussian, not normalized >> from itsample import sample >> samples = sample(pdf,100

ndarray.ndim：维度 ndarray.shape：形状 ndarray.size：元素个数 ndarray.dtype：元素数据类型 ndarray.itemsize：字节大小 创建数组： a = np.array([2,23,4]) # list 1d print(a) # [2 23 4] 指定数据类型： a = np.array([2,23,4],dtype=np.int) print(a.dtype) # int 64 dtype可以指定的类型有int32,float,float32,后面不跟数字默认64 a = np.zeros((3,4)) # 数据全为0，3行4列

易数据 EasyData是一个轻量级的数据库库，用于在python中处理复杂的图形数据。 资料库 I.模式 数据库是字典，具有附加的结构。 数据库由模式，对象和属性组成，它们都在符号上相关。 模式定义标签和一组属性，并用于创建新对象。 我们可以定义一个模式来表示空间中的位置： db = Database() db.create_schema('point', ['x', 'y']) 对可以分配给架构属性的可接受值进行一些控制非常有用。 约束是针对给定架构的特定属性分配的命题函数。 我们可以在上面定义的点模式的x和y属性上定义约束。 这些约束确保分配给x或y的任何值都是非负整数。

print() 方法用于打印输出，最常见的一个函数。这篇文章主要介绍了python的print()输出 ,需要的朋友可以参考下

一次性往Excel写入几十万条数据源代码实现，只需要几秒钟即可

DoubleML-Python中的双机学习 Python软件包DoubleML提供了的双重/无偏机器学习框架的 。 它建立在（Pedregosa等，2011）。 请注意，Python软件包是与基于的R twin一起开发的。 R包也可以在和 。 文档和维护 文档和网站： : DoubleML当前由和维护。 可以将错误报告给问题跟踪器，为 。 主要特点 双重/无偏机器学习 部分线性回归模型（PLR） 部分线性IV回归模型（PLIV） 互动回归模型（IRM） 交互式IV回归模型（IIVM） DoubleML的面向对象的实现非常灵活。 模型类DoubleMLPLR ， Doub

地牢沙龙 我，AdamBomb-3141，Cjo3141592和jelven261制作的基于派对的RPG。 为了进行为期一周的学校竞赛，要在一周内使用3个随机词在python中进行游戏，我们是沙漠，喷泉和拼图。 安装： 只需下载，提取并运行Dungeon Sand Dragon Compiled.exe即可玩游戏 有关启动游戏的注意事项： 游戏需要一段时间才能启动-请等待大约10秒钟，不要单击第一个出现的文本窗口。 如果没有可用的音频设备，游戏将立即崩溃； 确保您已启用扬声器或耳机，并且在游戏崩溃时可以正常工作。 在1920 x 1080分辨率以外的分辨率下，游戏可能会崩溃或显得怪异。 学分： 大部分代码（UI，清单，战斗，对话，敌人等...）和（可怕的）故事-Nathaniel Burke（我） 艺术和统计/升级代码-Josh Bryce（Cjo3141592） 能力思想和

1. 使用输入值初始化列表 nums = [] rows = eval(input("请输入行数：")) columns = eval(input("请输入列数：")) for row in range(rows): nums.append([]) for column in range(columns): num = eval(input("请输入数字：")) nums[row].append(num) print(nums) 输出结果为： 请输入行数：3 请输入列数：3 请输入数字：1 请输入数字：2 请输入数字：3 请输入数字：4 请输入数字：5 请输入数字：

图像描述是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。字幕生成是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。一般图像描述或字幕生成需要使用计算机视觉方法来了解图像内容，也需要自然语言处理模型将对图像的理解转换成正确顺序的文字。近期，深度学习方法在该问题的多个示例上获得了顶尖结果。深度学习方法在字幕生成问题上展现了顶尖的结果。这些方法最令人印象深刻的地方：给定一个图像，我们无需复杂的数据准备和特殊设计的流程，就可以使用端到端的方式预测字幕。本教程将介绍如何从头开发能生成图像字幕的深度学习模型。完成本教程，你将学会：该教程共分为6部分：1.图像和字幕数据集2.准备图像数据3