pebble329 最近的时间轴更新 pebble329 最近的时间轴更新 | pebble329V2EX 第 265452 号会员，加入于 2017-11-07 10:58:15 +08:00 |
| 闲着没事，把 numpy 中文化了 3 Python pebble329 2020-04-01 11:43:07 AM 最后回复来自 xuanwu | 56 |
| Python 函数如果不在类中是否可以实现链式操作？ Python pebble329 2020-03-29 13:16:24 PM 最后回复来自 pebble329 | 6 |
pebble329 最近回复了
2020-03-31 16:56:38 +08:00 回复了 pebble329 创建的主题 Python 闲着没事，把 numpy 中文化了 |
2020-03-31 11:17:59 +08:00 回复了 pebble329 创建的主题 Python 闲着没事，把 numpy 中文化了 |
@liuzhedash 百度翻译造的孽，这个版本里没有改过来。
2020-03-31 10:06:32 +08:00 回复了 pebble329 创建的主题 Python 闲着没事，把 numpy 中文化了 |
统一回复：
1. 为什么中文化呢？
因为认识中文，英文单词想不起来
2. 为什么不翻译文档？
其实做这个事主要工作也是翻译文档，长期目标建立一个 PYTHON 语言通用词库，看哪个包不顺眼一键翻译包，包自动翻译后也就不用文档了。
而且最主要是如果有翻译文档，包不见得就是中文包，法文、德文、日文都可以
另外：如果可以一键翻译包，现有的旧代码也可以一键翻译
例子：词库长这样
'cov':'协方差',
'disp':'显示',
'identity':'单位序列',
'tril_indices':'下三角序列索引',
'triu_indices':'上三角序列索引',
'tri':'三角序列',
'eye':'类单位序列',
'mask_indices':'遮罩索引',
'diag_indices':'对角线索引',
'rate':'利率',
'binary_repr':'二进制格式化',
'base_repr':'n 进制格式化',
'add_docstring':'添加帮助',
'bmat':'矩阵拼接',
3.为什么很多翻译不是数学名词
一般都是按照数学、经济名词的，比如 矩阵的秩、方差、标准差 什么的，一些类似范德蒙矩阵之类的东西尽量翻译到没有普通人不好理解的英语名字
4.觉得英语更好理解，翻译不好理解的
一是老人可以继续使用英语包，年轻人用中文包，二是争取翻译更加信雅达，三是用函数包反过来影响数学教学，用包来辅助学习数学，学完数学直接就可以使用包
1. 为什么中文化呢？
因为认识中文，英文单词想不起来
2. 为什么不翻译文档？
其实做这个事主要工作也是翻译文档，长期目标建立一个 PYTHON 语言通用词库，看哪个包不顺眼一键翻译包，包自动翻译后也就不用文档了。
而且最主要是如果有翻译文档，包不见得就是中文包，法文、德文、日文都可以
另外：如果可以一键翻译包，现有的旧代码也可以一键翻译
例子：词库长这样
'cov':'协方差',
'disp':'显示',
'identity':'单位序列',
'tril_indices':'下三角序列索引',
'triu_indices':'上三角序列索引',
'tri':'三角序列',
'eye':'类单位序列',
'mask_indices':'遮罩索引',
'diag_indices':'对角线索引',
'rate':'利率',
'binary_repr':'二进制格式化',
'base_repr':'n 进制格式化',
'add_docstring':'添加帮助',
'bmat':'矩阵拼接',
3.为什么很多翻译不是数学名词
一般都是按照数学、经济名词的，比如 矩阵的秩、方差、标准差 什么的，一些类似范德蒙矩阵之类的东西尽量翻译到没有普通人不好理解的英语名字
4.觉得英语更好理解，翻译不好理解的
一是老人可以继续使用英语包，年轻人用中文包，二是争取翻译更加信雅达，三是用函数包反过来影响数学教学，用包来辅助学习数学，学完数学直接就可以使用包
2020-03-29 13:16:24 +08:00 回复了 pebble329 创建的主题 Python Python 函数如果不在类中是否可以实现链式操作？ |
第一次提问，谢谢大家的答复。
暂时还是继承了一个对象
import numpy
class cn_array(np.ndarray):
def __new__(cls, input_array, info=None):
obj = np.asarray(input_array).view(cls)
return obj
def __array_finalize__(self, obj):
if obj is None: return
def 一序列(形状, 数据类型=None, 顺序='C'):
return cn_array(numpy.ones(shape = 形状, dtype = 数据类型, order = 顺序))
def 变换形状(序列, 新形状, 顺序='C'):
return cn_array(numpy.reshape(a = 序列, newshape = 新形状, order = 顺序))
序列 1 = cn_array
序列 1.一序列(9).变换形状((3,3))
运行结果是
cn_array([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
结果还可以接受，就是不能使用类似 'inport numpy as np' 这样的句子了！
暂时还是继承了一个对象
import numpy
class cn_array(np.ndarray):
def __new__(cls, input_array, info=None):
obj = np.asarray(input_array).view(cls)
return obj
def __array_finalize__(self, obj):
if obj is None: return
def 一序列(形状, 数据类型=None, 顺序='C'):
return cn_array(numpy.ones(shape = 形状, dtype = 数据类型, order = 顺序))
def 变换形状(序列, 新形状, 顺序='C'):
return cn_array(numpy.reshape(a = 序列, newshape = 新形状, order = 顺序))
序列 1 = cn_array
序列 1.一序列(9).变换形状((3,3))
运行结果是
cn_array([[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.],
[1., 1., 1.]])
结果还可以接受，就是不能使用类似 'inport numpy as np' 这样的句子了！
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