极客笔记 - 简单搜索

Django 应用

2024年11月11日 Django 应用在前面的话题中，我们已经看到了创建Django项目的过程。现在，在这个话题中，我们将在创建的项目内创建应用程序。 Django应用程序由项目和应用程序组成，它还会为应用程序生成一个自动基础目录，这样我们就可以专注于编写代码（业务逻辑），而不是创建应用程序目录。项目和应用程序之间的区别是，项目是一组配置文件和应用程序，而应用程序是一个用于执行业务逻辑的Web应用程序。创建一个应用程序要创建一个应用程序，我们可以使用以下命令。 $ python3

Django 应用

Django 管理员界面

2024年11月11日 Django 管理员界面 Django提供了一个内置的管理员模块，可用于对模型执行CRUD操作。它从模型中读取元数据，为用户提供一个快速界面，用户可以管理应用程序的内容。这是一个内置模块，旨在为用户执行管理员相关任务。现在让我们看看如何激活和使用Django的管理员模块（界面）。管理员应用程序（django.contrib.admin）默认情况下已启用，并已添加到设置文件的INSTALLED_APPS部分中。要在浏览器中访问它，请在本地机器上使用’

Django 管理员界面

Django 虚拟环境设置

2024年11月11日 Django 虚拟环境设置虚拟环境是Django用于执行应用程序的环境。建议在单独的环境中创建和执行Django应用程序。Python提供了一个工具 virtualenv 用于创建隔离的Python环境。我们将使用这个工具为我们的Django应用程序创建一个虚拟环境。设置虚拟环境，按照以下步骤进行。 1. 安装包首先，使用以下命令安装 python3-venv 包。 $ apt-get install python3-venv 2. 创建一个目

Django 虚拟环境设置

Django 项目

2024年11月11日 Django 项目在上一个主题中，我们成功安装了Django。现在，我们将逐步学习创建Django应用程序的过程。要创建Django项目，我们可以使用以下命令。 projectname是Django应用程序的名称。 $ django-admin startproject projectname Django 项目示例在这里，我们正在当前目录中创建一个名为 djangpapp 的项目。 $ django-admin startproject djangpapp

Django 项目

Django 安装

2024年11月11日 Django 安装要安装Django，首先访问 django官方网站（https://www.djangoproject.com）并通过点击下载部分下载Django。在这里，我们将看到各种下载Django的选项。 Django需要 pip 来开始安装。Pip是一个包管理系统，用于安装和管理使用Python编写的包。对于Python 3.4及更高版本， pip3 用于管理包。在本教程中，我们在Ubuntu操作系统中安装Django。下面描述了完整的安装过程。在安装

Django 安装

NumPy 字符串函数

2024年11月11日 NumPy 字符串函数 NumPy包含以下用于字符串数据类型数组操作的函数。 SN 功能描述 1 add() 用于连接相应的数组元素（字符串）。 2 multiply() 返回指定字符串的多个副本，例如，如果字符串’hello’被乘以3，则返回字符串’hello hello’。 3 center() 返回字符串的副本，其中原始字符串在左右填充的填充字符数量指定的情况下居中。 4 capitalize() 返回原始字符串的

NumPy 字符串函数

NumPy 位运算符

2024年11月11日 NumPy 位运算符 Numpy 提供了以下位运算符。序号运算符描述 1 bitwise_and 用于计算对应数组元素之间的位与操作。 2 bitwise_or 用于计算对应数组元素之间的位或操作。 3 invert 用于计算数组元素的位非操作。 4 left_shift 用于将元素的二进制表示的位向左移动。 5 right_shift 用于将元素的二进制表示的位向右移动。按位与运算 NumPy提供了bitwise_and()函数，用于计算两个操作数的

NumPy 位运算符

NumPy 数组迭代

2024年11月11日 NumPy 数组迭代 NumPy提供了一个迭代器对象，即nditer，可以使用python标准迭代器接口来迭代给定的数组。考虑以下示例。示例 import numpy as np a = np.array([[1,2,3,4],[2,4,5,6],[10,20,39,3]]) print("Printing array:") print(a); print("Iterating over the array:") for x in np.nditer(a): print(x,

NumPy 数组迭代

NumPy 广播

2024年11月10日 NumPy 广播在数学运算中，我们可能需要考虑不同形状的数组。NumPy可以执行涉及不同形状数组的这种操作。例如，如果我们考虑矩阵乘法操作，如果两个矩阵的形状相同，则可以轻松执行此操作。但是，如果形状不相似，我们可能也需要进行操作。请考虑以下示例以乘两个数组。示例 import numpy as np a = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) b = np.array([2,4,6,8,10,12,14]) c = a*b; print(c)

NumPy 广播

Numpy 在数值范围内创建数组

2024年11月10日 Numpy 在数值范围内创建数组本教程的这部分介绍了如何使用给定的特定范围创建numpy数组。 numpy.arrange 它通过使用给定区间内的均匀间隔值创建数组。下面是使用该函数的语法。 numpy.arrange(start, stop, step, dtype) 它接受以下参数。 start: 一个区间的起点。默认为0。 stop: 表示区间结束的值，但不包括此值。 step: 区间值更改的数量。 dtype: numpy数组项的数据类型。示例 imp

Numpy 在数值范围内创建数组

Numpy 从现有数据创建数组

2024年11月10日 Numpy 从现有数据创建数组 NumPy 提供了一种通过使用现有数据来创建数组的方法。 numpy.asarray 该函数用于通过使用列表或元组的形式来创建数组。在需要将 Python 序列转换为 NumPy 数组对象的场景中，这个函数非常有用。使用 asarray() 函数的语法如下所示。 numpy.asarray(sequence, dtype = None, order = None) 它接受以下参数。 sequence: 它是要转换为Python数组

Numpy 从现有数据创建数组

Numpy 数组创建

2024年11月10日 Numpy 数组创建 ndarray对象可以通过以下方法来构造。 Numpy.empty 如其名所示，empty方法用于创建指定形状和数据类型的未初始化数组。语法如下所示。 numpy.empty(shape, dtype = float, order = 'C') 它接受以下参数。 shape：指定数组的期望形状。 dtype：数组元素的数据类型。默认值为float。 Order：默认顺序为C语言风格的行主序（row-major order）。可以设置

Numpy 数组创建

NumPy 数据类型

2024年11月10日 NumPy 数据类型 NumPy提供的数字数据类型范围比Python提供的更广。下表列出了一些数字数据类型。序号数据类型描述 1 bool_ 它表示布尔值，指示真或假。它以字节形式存储。 2 int_ 它是默认的整数类型。它与C语言中的long类型相同，包含64位或32位整数。 3 intc 它类似于C语言的整数（c int），表示32位或64位整数位。 4 intp 它表示用于索引的整数。 5 int8 它是8位整数，与字节相同。值的范围为-128到127。

NumPy 数据类型

哪个更好：PHP还是Python？为什么？

2024年11月10日哪个更好：PHP还是Python？为什么？在这篇文章中，我们将解释哪种语言更好（PHP还是Python），并简要讨论原因。 Python Python 是一种高级、面向对象、动态和多用途的编程语言。Python的语法、动态类型和解释性质使其成为一种出色的脚本语言。它支持多种编程范式，包括面向对象、函数式和过程式风格。此外，由于它是一种解释性语言，在运行时无法将其转换为计算机可读的代码。 Python的另一个独特特性是它是一种解释性语言，这意味着Python代

哪个更好 PHP还是Python 为什么

NumPy Ndarray数组

2024年11月10日 NumPy Ndarray数组 Ndarray是在numpy中定义的n维数组对象，它存储了相同类型元素的集合。换句话说，我们可以将ndarray定义为数据类型（dtype）对象的集合。可以使用从0开始的索引访问ndarray对象。数组对象的每个元素在内存中占用相同大小。创建ndarray对象可以使用numpy模块的array例程创建ndarray对象。为此，我们需要导入numpy。 >>> a = numpy.array 考虑下面的图片。我

NumPy Ndarray数组