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Go 语言是一种静态类型的编程语言。这意味着，编译器需要在编译时知晓程序里每个值的类型。数据类型的出现是为了把数据分成所需内存大小不同的数据，编程的时候需要用大数据的时候才需要申请大内存，就可以充分利用内存。 Go语言内置以下这些基础类型： 布尔类型：bool 整型：int8、byte、int16、int、uint、uintptr等 浮点类型：float32、float64。 复数类型：complex64、complex128 字符串：string 字符类型：rune 错误类型：error 此外，Go语言也支持以下这些复合类型： 指针：pointer 数组：array 切片：slice 字典：map 通道：chan 结构体：struct 接口：interface 1、类型 1.1、布尔类型 布尔型的值只可以是常量 true 或者 false。例如： var b bool = true 1.2、整型 序号 长度(字节) 类型与描述 1 1 uint8：无符号 8 位整型 (0 到 255) 2 2 uint16：无符号 16 位整型 (0 到 65535) 3 4 uint32：无符号 32 位整型 (0 到 4294967295) 4 8 uint64：无符号 64 位整型 (0 到 18446744073709551615) 5 1 int8：有符号 8 位整型 (-128 到

numpy NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展第三方库，用于处理数据类型相同的多维数组。开发这个库的直接目的就是简化多维数组操作，可更为方便地用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的列表结构要高效得多，因为它支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库 。 WINDOWS7下安装命令非常简单： pip install numpy NumPy提供了大量高级数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库，广泛应用于大型金融公司以及核心的科学计算组织。 NumPy库提供大量基础型方便矩阵操作的多维数组函数： 创建数组类 arange, array, copy, empty, empty_like, eye, fromfile, fromfunction, identity, linspace, logspace, mgrid, ogrid, ones, ones like, r , zeros, zeros_like 转换类 ndarray.astype, atleast_1d, atleast_2d, atleast_3d, mat 操纵类 array_split, column_stack, concatenate, diagonal, dsplit, dstack, hsplit, hstack, ndarray.item,

作者|Garima Singh 编译|VK 来源|Git Connected 以前照相从来没有那么容易。现在你只需要一部手机。拍照是免费的，如果我们不考虑手机的费用的话。就在上一代人之前，业余艺术家和真正的艺术家如果拍照非常昂贵，并且每张照片的成本也不是免费的。 我们拍照是为了及时保存伟大的时刻，被保存的记忆随时准备在未来被"打开"。 就像腌制东西一样，我们要注意正确的防腐剂。当然，手机也为我们提供了一系列的图像处理软件，但是一旦我们需要处理大量的照片，我们就需要其他的工具。这时，编程和Python就派上用场了。Python及其模块如Numpy、Scipy、Matplotlib和其他特殊模块提供了各种各样的函数，能够处理大量图片。 为了向你提供必要的知识，本章的Python教程将处理基本的图像处理和操作。为此，我们使用模块NumPy、Matplotlib和SciPy。 我们从scipy包misc开始。 # 以下行仅在Python notebook中需要: %matplotlib inline from scipy import misc ascent = misc.ascent() import matplotlib.pyplot as plt plt.gray() plt.imshow(ascent) plt.show() 除了图像之外，我们还可以看到带有刻度的轴

本节我们开始学习python的数据类型。 什么是数据类型呢？前面我们提过，所谓的编程，就是控制一系列的数据去完成我们预设的逻辑或者功能。所以，编程语言首先要定义一系列对“数据”的处理规则。这些处理规则包括：如何存储数据、数据的长度、数据的赋值、数据的读取、数据的显示、数据的比较等等。 不同类型的数据，它们的这些处理规则是不一样的。比如：整数和小数在内存中的存储方式肯定是不一样的；小数有精度的操作，而字符串肯定是没有的。 因此，编程语言需要对我们用到的所有数据进行分类，抽象出一些基本的类型，这就是编程语言定义的数据类型。 不同的编程语言所定义的数据类型其实大同小异，所以你只要理解了python的数据类型，其它编程语言的数据类型也基本都能搞明白。 Python3 中定义了七个标准的数据类型： l Number（数字） l String（字符串） l Bytes（字节） l List（列表） l Tuple（元组） l Set（集合） l Dictionary（字典） 下面我们结合一些实例，依次学习这几个标准类型。 Number（数字） 建议通过视频来学习本节内容： 查看本节视频 数学中的数字包括整数、小数，python中也对应定义了整型(int)和浮点型(float)，另外还定义了复数类型（complex）和布尔型(bool)。 Int： 它定义了一个整数类型。在C语言中

Numpy 定义：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的 维度数组与矩阵运算 ，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。它主要用于数组计算，包括： 一个强大的 N维数组对象 ndarray 广播功能函数 整合 C/C++/Fortran 代码的工具 线性代数、傅里叶变换、 随机数生成 等功能 1、ndarray : ndarray是一系列同类型数据的集合，以 0 下标为开始 进行集合中元素的 索引 。创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数 即可。 2、参数说明： 名称 描述 object 数组或嵌套的数列 dtype 数组元素的数据类型，可选 copy 对象是否需要复制，可选 order 创建数组的样式，C为行方向，F为列方向，A为任意方向（默认） subok 默认返回一个与基类型一致的数组 ndmin 指定生成数组的最小维度 实例： 3、数据类型 名称 描述 bool_ 布尔型数据类型（True 或者 False） int_ 默认的整数类型（类似于 C 语言中的 long，int32 或 int64） intc 与 C 的 int 类型一样，一般是 int32 或 int 64 int32 整数（-2147483648 to 2147483647） uint8 无符号整数（0 to 255）

Python Number( 数字 ) Python Number 数据类型用于存储数值。 数据类型是不允许改变的 , 这就意味着如果改变 Number 数据类型的值，将重新分配内存空间。 以下实例在变量赋值时 Number 对象将被创建： var1 = 1 var2 = 10 您也可以使用 del 语句删除一些 Number 对象引用。 del 语句的语法是： del var1 [, var2 [, var3 [...., varN ]]]] 您可以通过使用 del 语句删除单个或多个对象，例如： del var del var_a , var_b Python 支持四种不同的数值类型： 整型 (Int) - 通常被称为是整型或整数，是正或负整数，不带小数点。 长整型 (long integers) - 无限大小的整数，整数最后是一个大写或小写的 L 。 浮点型 (floating point real values) - 浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型也可以使用科学计数法表示（ 2.5e2 = 2.5 x 10 2 = 250 ） 复数 (complex numbers) - 复数由实数部分和虚数部分构成，可以用 a + bj, 或者 complex(a,b) 表示， 复数的实部 a 和虚部 b 都是浮点型。 int long float complex 10

在之前的文章我们介绍了一下 Python 中 if while for 的使用，本章我们来看一下 Python 中的变量类型。 在 Python 定义变量时的规则是 变量名 = 变量 ，Python 中的变量赋值不需要类型声明。每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。 在内存中存储的数据可以有多种类型。 例如，一个人的年龄可以用数字来存储，他的名字可以用字符来存储。 Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。 Python有五个标准的数据类型： Numbers（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Dictionary（字典） 我们先来看一下 Python 中的 Number 类型和 String 类型 1 a = 10 2 b = 20 3 c = " 10 " 4 d = " 20 " 5 print (type(a), type(b), type(c), type(d)) # int int str str 6 print (type(str(a)), type(b), type(int(c)), type(d)) # str int int str 7 print (a + b) # 30 8 print (c + d) # 1020 9 print

Python3 基本数据类型 标准数据类型 Python3 中有六个标准的数据类型： Number（数字） String（字符串） List（列表） Tuple（元组） Set（集合） Dictionary（字典） Python3 的六个标准数据类型中： **不可变数据（3 个）：**Number（数字）、String（字符串）、Tuple（元组）； **可变数据（3 个）：**List（列表）、Dictionary（字典）、Set（集合）。 数字 基本方式 a, b, c, d = 20, 5.5, True, 4+3j print(type(a), type(b), type(c), type(d)) # 通过isinstance判断类型 print(isinstance(a,int)) + isinstance 与 type 的区别 1、type()不会认为子类是一种父类类型。 2、isinstance()会认为子类是一种父类类型。 + del 删除引用，类似php中的 unset del var1,var2 + 数值运算符 基本的运算符： + - * /得到浮点数 //取整 %取余 **乘方 String（字符串）不可变 变量[头下标:尾下标] + 原始字符串 r print(r'Run\noob') 会原样输出，不会发生转义 + 运算 通过+进行拼接，通过 * 号进行重复

一起来学演化计算-matlab基本数据结构struct 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ Follow Me 参考文献 http://blog.sina.com.cn/s/blog_468651400100c6c0.html <font color=deeppink>结构数组struct</font> MATLAB提供了两种定义结构的方式：直接应用和使用struct函数 <font color=darkgreen>使用直接引用方式定义结构</font> 与建立数值型数组一样，建立新struct对象不需要事先申明，可以直接引用，而且可以动态扩充。比如建立一个复数变量x x.real = 0; % 创建字段名为real，并为该字段赋值为0 x.imag = 0 % 为x创建一个新的字段imag，并为该字段赋值为0 x = real: 0 imag: 0 然后可以将其动态扩充为数组： x(2).real = 0; % 将x扩充为1×2的结构数组 x(2).imag = 0; 在任何需要的时候，也可以为数组动态扩充字段，如增加字段scale： x(1).scale = 0; 这样，所有x都增加了一个scale字段，而x(1)之外的其他变量的scale字段为空： x(1) % 查看结构数组的第一个元素的各个字段的内容 ans = real: 0 imag: 0 scale: 0 x(2)

<div class="article-child "><h2>章节</h2><ul><li class="page_item page-item-3474"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3474">SciPy 介绍</a></li> <li class="page_item page-item-3477"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3477">SciPy 安装</a></li> <li class="page_item page-item-3479"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3479">SciPy 基础功能</a></li> <li class="page_item page-item-3590"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3590">SciPy 特殊函数</a></li> <li class="page_item page-item-3484"><a href="https://www.qikegu.com/docs/3484">SciPy k均值聚类</a></li> <li class="page_item page-item-3488"><a href="https://www