黄色网页视频 I 影音先锋日日狠狠久久 I 秋霞午夜毛片 I 秋霞一二三区 I 国产成人片无码视频 I 国产 精品 自在自线 I av免费观看网站 I 日本精品久久久久中文字幕5 I 91看视频 I 看全色黄大色黄女片18 I 精品不卡一区 I 亚洲最新精品 I 欧美 激情 在线 I 人妻少妇精品久久 I 国产99视频精品免费专区 I 欧美影院 I 欧美精品在欧美一区二区少妇 I av大片网站 I 国产精品黄色片 I 888久久 I 狠狠干最新 I 看看黄色一级片 I 黄色精品久久 I 三级av在线 I 69色综合 I 国产日韩欧美91 I 亚洲精品偷拍 I 激情小说亚洲图片 I 久久国产视频精品 I 国产综合精品一区二区三区 I 色婷婷国产 I 最新成人av在线 I 国产私拍精品 I 日韩成人影音 I 日日夜夜天天综合

Python代碼展示Numpy和Scipy的子庫的描述信息

系統(tǒng) 1912 0

前言

學(xué)習(xí)一個庫的最好的方式是了解這個庫的源碼和組成原理,有時候源碼可能會略顯生澀,這時候我們想通過查看文檔來了解,所以我們可以通過輸出庫自帶的描述文檔來了解一個庫。

Numpy和Scipy模塊

numpy提供了數(shù)組對象,面向的任何使用者。scipy在numpy的基礎(chǔ)上,面向科學(xué)家和工程師,提供了更為精準(zhǔn)和廣泛的函數(shù)。scipy幾乎實(shí)現(xiàn)numpy的所有函數(shù),一般而言,如果scipy和numpy都有這個函數(shù)的話,應(yīng)該用scipy中的版本,因為scipy中的版本往往做了改進(jìn),效率更高。但是,有一些同名函數(shù),卻有著不同的行為,比如log10,linalg.solve。這些不同的行為,最需要我們的注意。

scipy對numpy的“覆蓋”是怎么樣的?用SciPyReference Guide中的話說,“all of the Numpy functions have beensubsumed into the scipy namespace so that all of those functions are availablewithout additionally importing Numpy.”

下面通過代碼查看Numpy和Scipy模塊內(nèi)的子程序包的描述信息:

import pkgutil as pu
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import scipy as sp
import pydoc

print("Numpy版本:", np.__version__)
print("Scipy版本:", sp.__version__)
print("Matplotlib版本:", mpl.__version__)

def clean(astr):
??? s = astr
??? #刪除多余空格
??? s = ' '.join(s.split())
??? s = s.replace('=', '')
??? return s

#打印子庫的描述信息
def print_desc(prefix, pkg_path):
??? '''此函數(shù)會返回一個由元組構(gòu)成的列表,其中每個元組包含3個元素,這里我們只需要第二和第三個元素,
??? 第二個元素是子程序包的名稱,第三個元素存放的是一個指示這個子程序包的布爾值。'''
??? for pkg in pu.iter_modules(path = pkg_path):
??????? name = prefix + "." +pkg[1]
??????? if pkg[2] == True:
??????????? try:
??????????????? docstr = pydoc.plain(pydoc.render_doc(name))
??????????????? docstr = clean(docstr)
??????????????? start = docstr.find("DESCRIPTION")
??????????????? docstr = docstr[start: start + 140]
??????????????? print(name, docstr)
??????????? except:
??????????????? continue
?? ?
print_desc("numpy", np.__path__)
print()
print('---------------分割線-----------')
print()
print_desc("scipy", sp.__path__)

這里只粘貼部分打印信息以做參考:

Numpy版本 1.12.1

Scipy版本 0.19.0

Matplotlib版本 2.0.2

numpy.compat DESCRIPTION This modulecontains duplicated code from Python itself or 3rd party extensions, which maybe included for the following reasons

---------------分割線-----------

scipy._build_utils

scipy._lib DESCRIPTION Module containingprivate utility functions? The``scipy._lib`` namespace is empty (for now). Tests for all utilities in submodu

小結(jié)

希望通過上面的操作能幫助大家。如果你有什么好的意見,建議,或者有不同的看法,希望你留言和我進(jìn)行交流、討論。

歡迎關(guān)注微信公眾號,訪問更多精彩: 數(shù)據(jù)之魅

?

如需轉(zhuǎn)載,請聯(lián)系授權(quán),謝謝合作。


更多文章、技術(shù)交流、商務(wù)合作、聯(lián)系博主

微信掃碼或搜索:z360901061

微信掃一掃加我為好友

QQ號聯(lián)系: 360901061

您的支持是博主寫作最大的動力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對您有幫助,請用微信掃描下面二維碼支持博主2元、5元、10元、20元等您想捐的金額吧,狠狠點(diǎn)擊下面給點(diǎn)支持吧,站長非常感激您!手機(jī)微信長按不能支付解決辦法:請將微信支付二維碼保存到相冊,切換到微信,然后點(diǎn)擊微信右上角掃一掃功能,選擇支付二維碼完成支付。

【本文對您有幫助就好】

您的支持是博主寫作最大的動力,如果您喜歡我的文章,感覺我的文章對您有幫助,請用微信掃描上面二維碼支持博主2元、5元、10元、自定義金額等您想捐的金額吧,站長會非常 感謝您的哦!!!

發(fā)表我的評論
最新評論 總共0條評論