张子,  

2020年6月13日

摘要: 模块(moudle)本质上是含有代码可被python调用的文件(.py, c或者c++的扩展),每一个模块内部都有一些函数或者变量属性,每个模块都有一个__name__变量记录这个模块的名字,这个变量是全局变量,保证其他python文件想要import时如何确定该文件即是要导入的文件。 包(pack 阅读全文
posted @ 2020-06-13 21:53 张子, 阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月18日

摘要: 二叉树,最多有两个子节点的树。 满二叉树,除了最后一层的节点,每个节点都有两个子节点的二叉树 完全二叉树,只有最后一层有若干个非二子节点的二叉树。 完全二叉树可以使用编号,1~n,计算规律,第i层有2^(i-1) 个节点, (i从一开始计算), 同时可以看到i作为父节点,其子节点的编号就是2*i和2 阅读全文
posted @ 2020-05-18 22:32 张子, 阅读(136) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月13日

摘要: 数学是一门抽象的学科,意义在于在数学家们见识了很多具体事例之后可以从这些有相同特性的事例中找到共同点,并且加以模型概括。 就比如高等代数,其实就是对我们平常十分熟悉的坐标系的变换,向量的矢量加法,函数的相加,多项式的处理等方面将其中计算抽象出来,正如三蓝一棕所说,空间的本质就是数学家们对满足一些计算 阅读全文
posted @ 2020-05-13 16:58 张子, 阅读(1665) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月12日

摘要: python的变量类型还可以是函数,每一个函数名就代表了一种指向函数的变量,变量也可以是一个指向函数的变量 可以调用另外一个函数的函数被称为高阶函数。就比如map() and reduce()等 map()&reduce() map() 函数对一个list内的每个元素都进行相同的操作(同一个函数), 阅读全文
posted @ 2020-05-12 00:33 张子, 阅读(234) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月11日

摘要: 名字与对象之间的建立引用与解除引用: 看似和其他编程语言中的赋值相同,但是不同,每一个字面量都是一个对象有自己的方法,我们使用“=”是建立一种引用的关系,对象之间的运算往往也是返回一个新的对象的副本,看似从a=1到a=2是a的内容从1变成2,事实上是a指向的对象从1变成2,python自己对已经创建 阅读全文
posted @ 2020-05-11 00:12 张子, 阅读(340) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月10日

摘要: 像list, tuple, generator,set, str,dict , 列表生成式这种可以被for循环作用的对象被称为Iterable(可迭代对象) 而在之前可以被next()函数调用并不断返回下一个值的对象被称为迭代器iterator。这两者有些不一样。 使用iter()函数可以转换Ite 阅读全文
posted @ 2020-05-10 23:38 张子, 阅读(106) 评论(0) 推荐(0) 编辑
 
摘要: 监督学习(supervised learning):有一个监督者来判断学习结果是否正确,即类似在样本训练中给所有的样本加上标签label,如果判断结果和标签相符合就不作改变,否则改变相应的参数。 非监督学习:显然是无对错信息的一种学习过程,在这个过程中机器自己学会对不同的输入进行聚类,没有标签。 强 阅读全文
posted @ 2020-05-10 00:41 张子, 阅读(175) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月9日

摘要: 在列表生成式中其实我们可能会碰到很多的局限性,一般列表生成式都比较简洁,如果想要通过比较复杂的算法生成一个列表的时候,就很难写出语句了。 同时每次使用列表生成式时我们都使用了大量的内存,但是不妨我们使用一个现使用现算的式子来替代列表生成式,当使用这个列表的时候再自动计算生成。 这就是生成器(gene 阅读全文
posted @ 2020-05-09 00:10 张子, 阅读(152) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年5月5日

摘要: 对于复数域的矩阵A, (n阶),应当明白这个矩阵的特征多项式(n次)一定是有n个解的,那么就有以下的结论: 如果对矩阵A有一个特征值λ0,对应其特征向量α, 有,那么可以推出。 分解A = B + Ci, α = β + γi, 定义A,B, C中元素用a, b, c,表示, α, β, γ的坐标对 阅读全文
posted @ 2020-05-05 18:05 张子, 阅读(3446) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月28日

摘要: 之前发现了线性变换和线性映射对应矩阵的求法和找他们的相似形和相抵形,我们会发现,如果可以把一个线性变换对应的矩阵对角化,那么它比较便于我们进行一些运算,(比如乘方幂次,比如可以和多项式相结合),但是对角化有比较严苛的条件: 特征子空间的维数之和需要等于线性变换A所对应的空间V的维数n,也就是说并不是 阅读全文
posted @ 2020-04-28 22:58 张子, 阅读(4613) 评论(0) 推荐(0) 编辑