time.sleep(0.0001)
j[n] = j[n] + 1
sys.stdout.write("\r# Process: %0.1f%%" % (float(n) / float(len(j)) * 100))
return j
start = k_timer(True, 0) # 记录开始时间
k_add(i)
print('\n')
k_timer(False, start) # 输出耗时
输出效果：
import timeimport sysimport numpy as npi = np.arange(1, 5000)def k_timer(bool_start_end, start_time): if bool_start_end: return time.time() else: print("# It takes %ds"...
import time #时间模块
#在命令行
中
输入：time.time() time 是个模块，我们要调用模块里面的方法
#我们会得到
一个
秒数
，是从(英国时间)1970年1月1日的零点开始到现在一共经过的
秒数
import sys #sys是系统
#print(sys.argv) #此条语句可以输出系统
中
的命令行
中
的参
数
，#argv,用来取命令行的参
数
python
入门：获取当前的时间
秒数
世界上大多
数
的编程语言都起源于UNIX系统，UNIX系统认为1970年1月1日0点是时间纪元所以使用这个时间作为起点时间。
import time #导入模块
t = time.time() #获取当前
秒数
print(t) #打印当前
秒数
代码就这么多，有没有学到新姿势呢？？？
def normalization(data):
_range = np.max(data) - np.min(data)
return (data - np.min(data)) / _range
def standardization(d...
在机器学习
中
经常会用到混淆矩阵（confusion matrix），不了解的同学请参考这篇博文：
ML01 机器学习后利用混淆矩阵Confusion matrix 进行结果分析
本文参考：使用
python
绘制混淆矩阵（confusion_matrix）
首先import一些必要的库：
from sklearn.metrics import confusion_matrix # 生成...
end_time = start_time + seconds
while time.time() < end_time:
remaining_time = int(end_time - time.time())
print(f"Time Remaining: {remaining_time} seconds")
time.sleep(1)
print("Time's up!")
# 调用
计时器
，设置时间为60秒
timer(60)
这个
计时器
函
数
接收
一个
参
数
，即你需要计时的
秒数
。然后使用time库
中
的time()函
数
获取当前时间，并将其赋值给start_time。接下来，
计算
出
计时器
结束的时间点，赋值给end_time。然后，我们使用while循环来不断检查当前时间是否小于结束时间，如果是，就
计算
剩余时间，并输出。最后，当时间到达结束时间点时，输出"Time's up!"。
