随笔分类 - python编程
Python作图三维等高面
摘要:
在一维空间下,我们要表示密度时可以给出一个二维的函数y=f(x),画出来是一条二维平面上的曲线。在二维空间下,我们要表示密度可以使用一个三维的函数z=f(x,y),画出来是一个三维空间的曲面。而三维空间下,密度表示是一个四维的函数:q=f(x,y,z),这个密度我们在三维空间已经没有办法用线或者面去表示,只能用体积元的颜色来表示。但是我们可以把这个密度投影到一个三维的等高曲面上,这个曲面就称为等高面。本文介绍了一个python中性能比较好的画等高面的工具:Plotly。
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手搓自动微分
摘要:
不同于符号微分、手动微分和差分法,自动微分方法有着使用简单、计算精度较高、性能较好等优势,因此在各大深度学习框架中得到了广泛的应用。虽然每个框架所使用的自动微分的原理不尽相同,但大致都是基于链式法则计算结合图计算的一些优化。如果是自己动手来手搓一个自动微分框架的话,大致就只能实现一下一阶的链式法则的自动微分。
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Tkinter常用功能示例(一)
摘要:
本文主要介绍一些Python的Tkinter GUI框架的常用功能模块,包含基本窗口的创建、菜单栏、文本框、TreeView、按钮、滚动条、标签的设定等,另外包含了一些面向对象的GUI的简单示例。总的来说,Tkinter加上第三方的ttk,基本的GUI功能是都具备的,可以用来实现一些简单的小项目。对于大的项目来说,用PyQT/QT可能会是一个更加专业的选择。
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单精度浮点数计算误差与消减方法
摘要:
在使用浮点数计算时,尤其是在使用AI框架的过程中,我们往往使用的是float32单精度浮点数,这也跟GPU的硬件架构有关系。但是使用单精度浮点数的过程中,务必要考虑到累加误差和大数吃小数的问题,这两个问题在长时间的迭代过程中,有可能会直接导致计算结果就是错误的。而如果在计算的过程中使用Kahan求和公式,则可以避免这种大数吃小数的问题。Kahan求和公式的本质,就是把大数和小数分开进行计算,这样可以一定程度上达到接近于float64双精度浮点数的运算精度。
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IPython刷新函数模块
摘要:
在IPython中或者Jupyter Notebook中,一个函数被加载以后,如果这个函数或者模块的主体被修改了,那么就算是在IPython中重新Import一次,在程序执行中也只是去加载内存中的模块,而不是我们修改之后的内容。而IPython支持了一些魔术命令配置,其中autoreload这个魔术命令可以允许我们去配置是否需要重载函数模块。其中不仅包含通用性的全局配置,还支持指向性的配置方法。
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Python定位函数定义地址
摘要:
Python众多的第三方库,为我们的日常代码开发带来了极大的便利性,同时在开发过程中也需要注意这样的一个问题:开发的代码中有些命名可能跟第三方库冲突,例如本文介绍的基于MindSpore框架开发的过程中,定义一个本地的Cell类之后,发现本地的函数get_parameters跟Cell类本身的get_parameters冲突,因此可以使用Python的内置函数__code__对冲突函数的地址进行定位,然后进行修改。
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Python3中的“指针”
摘要:
假如你在Python中初始化了一个变量a的值,然后用a来初始化另一个变量b,此时你希望得到的b的数值是跟a同步变化的,还是独立变化的呢?Python这个编程语言虽然没有指针类型,但是Python中的可变参量也可以像指针一样,改变一个数值之后,所有指向该数值的可变参量都会随之而改变。就比如说改变a的值,会同步的去改变b的值。那么我们应该对这种类型的赋值有所了解,才能够避免在实际的编程中犯错。
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Python报错symbol lookup error: xxx.so: undefined symbol: cufftxxx解决办法
摘要:
解决了Python调用CUDA算子的so动态链接库中,无法找到cufft的cufftExecR2C函数的问题。
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Python设置进程名称
摘要:
更好的管理系统进程,是每一个程序员的进阶必经之路。尤其是使用多进程、多用户的场景,系统内的进程是非常混乱的。如果在运行程序时都能控制好进程名称,那么就可以直接通过进程名称来监管和控制进程的执行和输出。本文介绍了setproctitle这样一个工具的简单使用,可以在python代码内部对进程进行管理。
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Python代码中的偏函数
摘要:
本文介绍了在Python中使用偏函数partial的方法,并且介绍了两个使用partial函数的案例,分别是concurrent并行场景和基于jax的自动微分场景。在这些相关的场景下,我们用partial函数更多时候可以使得代码的可读性更好,在性能上其实并没有什么提升。如果不想使用partial函数,类似的功能也可以使用参考链接中所介绍的方法,实现一个装饰器,也可以做到一样的功能。
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Jupyter Notebook报错'500 : Internal Server Error'的解决方法
摘要:
解决使用Jupyter Notebook打开ipynb文件时报错'500 : Internal Server Error'的问题,亲测可用。
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在Python中使用LooseVersion进行软件版本号比对
摘要:
在软件版本快速迭代的过程中,经常会遇到一些接口变化问题。而如果需要兼容旧版本的话,就需要使用到版本判断的方法。判断清楚版本号属于哪一个区间,再对不同的版本号区间采取不同的算法或者执行策略。Python中预先内置的LooseVersion就是一个很好的版本号比对工具,不仅仅可以对相同位数或者相同类型的版本号进行比对,还可以进行错位的版本号比对。当然,需要注意的是,LooseVersion中对于输入的版本号类型还是有要求的,比如版本号中的每一位的开头必须是一个数字,版本号的每一位都不能以字母开头,否则无法进行比对。
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Python3程序捕获Ctrl+C终止信号
摘要:
当我们准备去杀死一个进程时,从程序设计的本身来考虑,我们应当要设计一定的保护方案来确保程序被非正常终止时,相应的计算结果也能够被很好的保存下来。在Python中可以使用signal.signal函数来实现这样的功能,但是如果要实现数据的保存功能,需要结合一个实际的类来实现。
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Python3中的“加和”函数
摘要:
如果我们遇到[[1],[2,3],[4,5,6]]这样的一个python列表,想把他展平为一个一维的列表,这个时候你会使用什么样的方法呢?for循环?while循环?其实python的内置函数sum中简单的支持了一下这样的功能,使得我们可以更加简便的把一个高维且长度不固定的列表展平为一个规则的一维列表。
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可以用爱因斯坦求和替代的那些矩阵运算
摘要:
本文主要基于Python的Numpy库,介绍一些爱因斯坦求和算子Einsum的应用场景,包括求和、求内外积、求转置等等。我们需要明确的是,爱因斯坦求和算子的意义主要在于矩阵的多重运算时,可以通过爱因斯坦求和约定将这种复杂问题定义成一个张量网络,通过图模型去找到一个更好的缩并路径,以得到更好的算法复杂度。而如果只是普通的点乘求和之类的运算,其实并不是Einsum的主要功能。但是这些功能也可以用爱因斯坦求和的形式来实现,也说明了这个约定的先进性。当然,也有众多的矩阵运算功能是无法直接通过爱因斯坦求和算子来实现的,比如矩阵求逆、求本征值、矩阵扩维、矩阵重构还有向量叉乘等等。只有在合适的地方使用Einsum,才能体现它的真正价值。
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以脚本形式运行python库
摘要:
本文主要通过一个实际的案例,介绍了如何可以在命令行中调用和运行我们的python模块。“python -m”这个方案为我们提供了一个新的选项,这个运行方法以“__main__.py”文件为入口文件运行,结合python中常用的命令行工具argparse,我们就可以很容易的创建一个可以通过命令行运行和获取参数的python模块。并且可以使用twine上传到pypi网站上,用pip进行安装和管理,会更加的便捷。
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Python3获取5000个元素的单字符表
摘要:
本文只是通过一个实例来讲述如何获得python中所有的单字符的字母表,不仅仅是局限于英文的abcd,可能还有其他语言如ᵝᵞᵟᵠ等。在实际写python的过程中可能不一定用得到,但是不失为一个挺有趣的功能探索。
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将python脚本打包为exe可执行文件
摘要:
在完成一个软件或者程序的实现之后,最后的一步就是发布,发布的目的是为了让更多的人来使用这个项目,而大部分的人是没有相应的编程环境的,因此我们必须考虑将代码编译成各个平台的可执行文件,再发布给用户去使用。本文主要介绍通过pyinstaller在linux和windows上分别打包python脚本为可执行文件,想要跨平台的编译软件就目前而言实现起来还比较困难,博主本地使用的是Win11+WSL2 Ubuntu Linux的环境,能够在一定的程度上解决跨平台发布的问题。
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