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...

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，...

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。

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。...

这篇文章的主要内容是梳理在Numpy中经常用到的各种取下标的操作，包括但不限于取指定轴的所有元素、取指定位置的单个元素、取指定位置的多个元素、扩维以及取未显式给定位置的多个元素等等。比较重要的是在Numpy中tu...

线性插值和三次样条插值都是非常常用的插值算法，使用插值法，可以帮助我们对离散的样本信息进行扩展，得到样本信息中所不包含的样本点的信息。插值法有着非常广泛的应用场景，就比如某手机厂商所号称的x千万像素拍照...

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IPytho...

本文介绍了离散傅里叶变换和快速傅里叶变换的基本原理及其对应的Python代码实现，并将计算结果与numpy所集成的fft函数进行对比。其实现在FFT计算的成熟工具已经有很多了，不论是CPU上scipy的fft模块还是GPU上的cufft...

从Python接口调用GPU进行加速的方案有很多，包括Cupy和PyCuda以及之前介绍过的Numba，还可以使用MindSpore、PyTorch和Jax等成熟的深度学习框架，这里介绍了一种直接写CUDA Kernel函数的方案。为了能够做到CUDA-C和Py...

在开源Python项目中，如果使用到了Cython或者CUDA C++等需要编译的后端技术，那么要传到pypi上就需要经过一个PEP标准的审查。要通过审查，就要经过多个版本的Python的构建，以及auditwheel修复的过程。本文解...

对于一个纯Python的项目，从构建到发布是比较容易的。但是如果构建的轮子中含有C代码或者生成的动态链接库，那么构建发布有另外一套规则。我们需要经过manylinux平台的验证，以及动态链接库的固化等过程，还需要当心...

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...

这篇文章介绍了在Cython中定义结构体，并在Python的Numpy数组/MemoryView和自定义结构体之间进行数据转换的方法。Cython有着非常Pythonic的编程范式，又具有接近于C语言的性能，对于Python开发者而言确实是一个很棒的...

如果使用Python第三方包的某一个版本有问题，而不同版本Python所对应的软件最新版本又不一致，这种情况下如何在requirements.txt文件中指定软件最高版本是非常重要的。这里根据PEP 508的规范，做了一个Numpy版本要求...

这里我提供了一个用于画拉氏图的Python脚本源代码，供大家免费使用。虽然现在也有很多免费的平台和工具可以用，但很多都是黑箱，有需要的开发者可以直接在这个脚本基础上二次开发，定制自己的拉氏图绘制方法。

本文介绍了Python编程语言中关于for循环和if条件控制的一些基本使用。包含了单层循环的退出机制和多层循环的退出机制，使得我们在满足特定条件时，可以直接结束多层循环。

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...

本文介绍了一下使用Cython对Python/Numpy实现的函数进行加速的一个简单案例，模型使用的是一个弹性系数全同的谐振势，然后计算总势能。从计算结果来看，使用Cython确实可以获得更接近于C语言的速度，并且编程逻辑还可...

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...

本文介绍了基于Python的分布式框架Ray的基本安装与使用。Ray框架下不仅可以通过conda和Python十分方便的构建一个集群，还可以自动的对分布式任务进行并发处理，且支持GPU分布式任务的提交，极大的简化了手动分布式开...

这篇文章介绍了Python-Cython-C三种语言的简单耦合，以Cython为中间接口，实现Python数据传到C语言的后端执行相关计算。这就相当于可以在Python中调用C语言中的指针功能来进行跨维度的数组运算，至于性能依然存在优化...

本文介绍了一个在使用Cython进行Python高性能编程时有可能遇到的一个问题，就是找不到的对应的C语言的头文件，例如numpy中的一些头文件。解决思路就是先在本地找到相应的头文件路径，然后将其添加到编译器的环境变量...

hdf5是一个在量子化学和分子动力学模拟中经常有可能被用到的一种数据存储格式，得益于其良好的压缩率和完整性校验，一定程度上保障了其数据/轨迹存储的可靠性。本文介绍了关于hdf5文件的两个操作：更新已有的hdf5文件...

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...

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...

本文介绍了一种在Python中将Numpy数组转存为一个紧凑的二进制格式的文件，及其使用内存映射的形式进行读取的方案。一个二进制的数据流，不仅可以更加方便页形式的内存映射，相比于传统的Numpy单精度浮点数数组还有一...

当我们使用GPU进行快速运算时，虽然可以用成熟的深度学习框架如MindSpore和PyTorch等进行实现，但其实从速度上来说，最快不过直接使用C/C++的CUDA来实现。也正是因为如此，在MindSpore框架中支持了对CUDA实现...

继上一篇文章学习使用C++存储一个不规则二维数组之后，这里介绍如何在C语言版的CUDA中实现一个不规则的二维数组。总体的实现思路跟前面一篇文章一样，使用了一个二维的指针数组来存储。其中主要的不同点大概...

本文介绍了一个在C++内部调用Python中封装的函数或者接口的方法，从环境配置到具体示例都有讲解，并且在其中包含有不少的坑点，需要一步一步去踩。不同的编程语言具有不同的优势，Python轮子众多而语法简单，...

本文介绍了一个在C++中保存不定长二维数组的数据结构。在这个结构中，我们使用了一个含有指针和数组长度的结构体，用这样的一个结构体构造一个结构体数组，用于存储每一个不定长的数组。最后可以将这个不定长...