对于有效地检测python中的符号变化感兴趣的读者，本文将提供您所需要的所有信息，我们将详细讲解有效地检测python中的符号变化的方法，并且为您提供关于Python-计算符号变化、python中的@
对于有效地检测python中的符号变化感兴趣的读者，本文将提供您所需要的所有信息，我们将详细讲解有效地检测python中的符号变化的方法，并且为您提供关于Python-计算符号变化、python中的@符号、Python中的符号表、Python圈中的符号计算库-Sympy的宝贵知识。
本文目录一览：
有效地检测python中的符号变化（有效地检测python中的符号变化的方法）
我想做的正是这个家伙所做的：
Python-计算符号变化
但是，我需要对其进行优化以使其超快运行。简而言之，我想采用一个时间序列，并告诉它每次穿越时都越过零（更改符号）。我想记录两次过零之间的时间。由于这是真实数据（32位浮点数），我怀疑我每个人都有一个正好为零的数字，所以这并不重要。我目前有一个计时程序，所以我将为您的成绩计时，以查看谁获胜。
我的解决方案给出了（微秒）：
open data 8384sign data 8123zcd data 415466如您所见，过零检测器是最慢的部分。这是我的代码。
import numpy, datetimeclass timer(): def __init__(self): self.t0 = datetime.datetime.now() self.t = datetime.datetime.now() def __call__(self,text=''unknown''): print text,''\t'',(datetime.datetime.now()-self.t).microseconds self.t=datetime.datetime.now()def zcd(data,t): sign_array=numpy.sign(data) t(''sign data'') out=[] current = sign_array[0] count=0 for i in sign_array[1:]: if i!=current: out.append(count) current=i count=0 else: count+=1 t(''zcd data'') return outdef main(): t = timer() data = numpy.fromfile(''deci.dat'',dtype=numpy.float32) t(''open data'') zcd(data,t)if __name__==''__main__'': main()答案1
小编典典关于什么：
import numpya = [1, 2, 1, 1, -3, -4, 7, 8, 9, 10, -2, 1, -3, 5, 6, 7, -10]zero_crossings = numpy.where(numpy.diff(numpy.sign(a)))[0]输出：
> zero_crossingsarray([ 3, 5, 9, 10, 11, 12, 15])即，zero_crossings将包含 在 其 之前 发生零交叉的元素的索引。如果要在 之后 的元素，只需将1添加到该数组。
Python-计算符号变化
我有从左到右阅读的数字列表。每当我在阅读要计数的序列时遇到符号变化时。
X = [-3,2,7,-4,1,-1,6,-2,1]
X = [-,+,-,+]
因此，此列表中有8个符号更改。
如果Item [0]（在这种情况下为-3）为负，则视为符号更改。同样，列表中的任何0都将被考虑[-]。
任何帮助将不胜感激。
python中的@符号
示例1
def minus(f):
print ''minus''f()
def plus(f):
print ''plus''
f()
def test(a):
if a > 3 : return plus
else : return minus
@test(5)
def xxx():
print ''ok''
解释器首先会解释@符号后面的代码，如果如上面的代码类似，那么test(5)将被执行，因为test参数5大于3，所以会返回一个函数指针plus（可以用C的这个名字来理解），plus将下一行的函数指针xxx当作参数传入，直到执行完成。最后结果将输出‘plus’和‘ok’。 有时候可能是下面这种形式：
示例2
def minus(f):print ''minus''
f()
@minus
def xxx():
print ''ok''
minus因为本身已经是一个函数指针，所以会直接以xxx作为参数传入，结果会输出‘minus’和‘ok’。
示例3
def f1(arg):
print "f1"
rl = arg()
print rl
return rl + "f1"
@f1
def f2(s = ""):
print "f2"
return s + "f2r"
print "start"
Python中的符号表
我们如何看到python源代码的符号表？
我的意思是，Python在实际运行每个程序之前都会为其创建一个符号表。所以我的问题是如何获取该符号表作为输出？
答案1
小编典典如果您询问生成字节码时使用的符号表，请看一下symtable模块。此外，Eli
Bendersky撰写的这两篇文章非常有趣，而且非常详细：
Python内部构件：符号表，第1部分
Python内部构件：符号表，第2部分
在第2部分中，他详细介绍了一个可以打印出symtable描述的函数，但是它似乎是为Python 3编写的。这是Python 2.x的一个版本：
def describe_symtable(st, recursive=True, indent=0): def print_d(s, *args): prefix = '' '' *indent print prefix + s + '' '' + '' ''.join(args) print_d(''Symtable: type=%s, id=%s, name=%s'' % ( st.get_type(), st.get_id(), st.get_name())) print_d('' nested:'', str(st.is_nested())) print_d('' has children:'', str(st.has_children())) print_d('' identifiers:'', str(list(st.get_identifiers()))) if recursive: for child_st in st.get_children(): describe_symtable(child_st, recursive, indent + 5)
Python圈中的符号计算库-Sympy
import math
math.sqrt(8)
2.8284271247461903
我们知道，
那么我们看看Python中结果
math.sqrt(8).math.sqrt(8)
8.000000000000002本以为会得到8.0,但没想到得到8.000000000000002。
一、为什么会这样？
简单的说Python对给定的一个有限位数的数字进行计算，python认为
那么
此外
经历过高中数学的朋友们估计会很熟悉下面这样的表达
而不是
如果我们平常计算的任务常常有类似于上面的例子这样的表达式，那么直接用python计算其结果只是真实值的逼近。如果这样的计算很大很多，误差会逐渐积累，这是我们不能忍受的，所以这时候就需要Python能处理
这种数学符号计算。
二、什么是数学符号计算？
数学符号计算能处理表征数字的符号计算。这意味着数学对象被精确地表示，而不是近似地表示，而具有未被计算的变量的数学表达式被留在符号形式中。
sympy库简介
SymPy是Python的一个数学符号计算库。它目的在于成为一个富有特色的计算机代数系统。它保证自身的代码尽可能的简单，且易于理解，容易扩展。SymPy完全由Python写成，不需要额外的库。
sympy的表达式与我们平常的手写的数学表达式略微有所区别，下面是sympy的方程表示符号
-
加号 +
-
减号 -
-
除号 /
-
乘号 *
-
等号 Eq()
-
指数 **
-
对数 log()
- e的指数次幂 exp()
上面的例子我们用Python实现一下。
import sympy
sympy.sqrt(8)
2*sqrt(2)用sympy计算
sympy.sqrt(8)*sympy.sqrt(8)
8
三、 简单学一下sysmpy中的几个实例
-
定义数学符号（类似于数学中的变量）
-
展开与折叠
-
简化表达式
-
解方程
-
赋值计算
-
log计算
-
导数
-
积分
- 求极限
3.1 定义数学符号
让我们定义一个符号表达式代表数学表达式 x+2y。首先我们要注意到python中的变量必须赋值才能使用，所以无法表达该数学表达式。所以这里一定要引入特殊的符号，这里有两种方法
#方法一
from sympy import symbols
x,y = symbols(''x y'')
expr = x + 2*y
expr
x + 2*y
#方法二from sympy.abc import x,y
expr2 = x + 2*y
expr2
x + 2*y当数学表达式中的变量不是x，y这种单一字符，而是result这种多个字符长度的变量时，只能用方法一。
3.2 展开与折叠
from sympy import expand,factor
from sympy.abc import x,y
expr = x**2+x*y+3*x
expr
x**2 + x*y + 3*x
#折叠
factor(expr)
x**2 + x*y + 3*x
#展开
expr2 = x*(x+y+3)
expand(expr2)
x**2 + x*y + 3*x
3.3 简化表达式
有时候我们需要简化表达式，如
#普通的化简
from sympy import simplify
from sympy.abc import x
simplify((x**3 + x**2 - x - 1)/(x**2 + 2*x + 1))
x - 1
#三角化简trigsimp
from sympy import trigsimp,sin,cos
from sympy.abc import x,y
y = sin(x)/cos(x)
trigsimp(y)
tan(x)指数化简
from sympy import powsimp
from sympy.abc import x,a,b
y = x**a * x**b
y
x**a*x**b
#指数化简
powsimp(y)
x**(a + b)
3.4 解方程
注意在python中=是赋值的意思，==虽然表示等于，但是会有很大的问题。在sympy中，我们使用Eq(x,y)表示等于x=y
from sympy.abc import x,y
from sympy import solve,linsolve,Eq
#对一个方程求解，使用solve
solve(Eq(2*x-1,3), x)
[2]
注意，当我们对多个方程求解时，我们习惯把等式设定为等于0.即将等式右边的内容移动到左边。
这时候我们再使用linsolve([方程1，方程2，...],(变量1，变量2，...))
#对多个方程求解，使用linsolve。方程的解为x=-1，y=3
linsolve([x+2*y-5,2*x+y-1], (x,y))
{(-1, 3)}3.5 赋值计算
from sympy.abc import x,y
from sympy import sin,cos
y = sin(x)+cos(x)y
sin(x) + cos(x)
y.subs(x, x**2)
sin(x**2) + cos(x**2)
这里的赋值，不仅可以实现变量的替换，还可以赋与数字，进行计算。
y.subs(x, 0)
1
3.6 log运算
from sympy import log,expand_log
from sympy.abc import x,y,e
#expand_log为展开log，但需要将force=True，展开才能发生
expand_log(log(x**3), force=True)
3*log(x)
#expand_log为展开log，但需要将force=True，展开才能发生
expand_log(log(x**3))
log(x**3)
expand_log(log(e**x), force=True)
x*log(e)3.7 导数
如果经历过考研求导数，大家都应该都还记得这些吧。
from sympy import diff,sin,cos
from sympy.abc import x,y,z,f
#对sin(x)求导
diff(sin(x))
cos(x)
diff(cos(x))
-sin(x)偏导
#求偏导
f = 3*x**2*y*z
diff(f, x,y)
6*x*z3.8 积分
from sympy.abc import pi,x
from sympy import integrate,sin
integrate(sin(x), (x,0,pi))
-cos(pi) + 13.9 极限
from sympy.abc import x
from sympy import limit
limit(1/x, x, 0, ''+'')
oo
3.10 展开式
from sympy import exp,symbols
x = symbols(''x'')
expr = exp(x)
expr.series(x, 0, 3)
1 + x + x**2/2 + O(x**3)
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