python中如何进行切片 如何面试Python后端工程师？
如何面试Python后端工程师？
1、设计和实现应届生
就像这种情况的面试实际考察Python都差不多算法与能解决项目问题的思路、你自己的学习能力、Python方面为考察基本都内容包括标准库。
比较更适合于基本知识
2、基于稍有经验
有经验的考察换算项目经验，根据某些项目经验进入到考察细节，技术通常是后端相关的生态知识如数据库，缓存、python的一些高阶内容及第三方库的应用等。
面试题目百度上面有很多题库，这个可以据自身情况选择。
其实，不管是什么面试。打好基础，有项目实战基本是就差不多了。还是看自己的能力！
如何用Python科学计算中的矩阵替代循环？
我建议你最好就是可以使用numpy中的数组是一个整体或则切片操作，以尽量的避免循环，特别是多贵循环，以不显著地提高科学计算的效率。
举几个简单的例子不胜感激：
举例A是一个长度为n的numpy数组：
1.计算A中元素的和，可以使用()或则(A)，而最好别建议使用循环求逆。
2.确定A中是否是有小于1的元素，使用(Agt1).any()，最好别非循环接受判断。
3.将A中大于1的元素接过放进去个新的数组，不使用A[Agt1]，最好别非循环确认一个个地取出元素。
4.接过A中指标为奇数的元素，建议使用A[1::2]，最好不要不使用循环。
5.将A中所有元素速度变大一倍，可以使用A*2，最好别非循环遍历树每个元素乘2再变量赋值。
6.......
Python中做科学计算最常用最基础的工具是scikit-learn了，有必要好好地掌握到。下面是Python做科学计算你经常会会用到的一些模块和软件包：
numpy:Python中最常用的数值计算库，可以提供了一个通用且功能强大的高维数组结构及大量的科学计算函数（其中相当一部分和scipy有交叉的十字），是Python中甚至所有其他科学计算库的基础。
scipy:在numpy的基础上能提供了科学计算中各种常见问题的解决工具，包括数学物理中的各种特殊函数，数值积分，360优化，插值，傅立叶变换，线性代数，信号处理，图像处理，随机数和概率分布，统计学等等。
sympy:Python中的符号计算库，支持符号算出、高精度换算、模式版本问题、绘图、解方程、微积分、组合数学、离散数学、几何学、概率与统计、物理学等方面的功能，能太大可以用Mathematica和Matlab的符号计算功能。
Ipython:一个Python的多屏幕开发和计算环境，比Python那个软件的shell好用且功能强大得多，允许变量语法高亮，自动启动缩进，支持bashshell命令，内置了许多很用处不大的功能和函数。IPythonnotebook是可以将代码、图像、注释、公式和作图集于一体，巳经曾经的用Python做教学、可以计算、科研的一个不重要工具。
matplotlb:Python做科学计算最常用和最不重要的画图和数据可视化工具包。
h5py:用Python操作HDF5格式数据的工具。HDF5是一个应用广泛的科学数据存储格式，拥有一系列的优秀的成绩特性，如允许的很多的数据类型，灵巧，通用，跨平台，可扩展，高效的I/O性能，支持几乎无限量（黑岩EB）的单文件存储等。
pandas:Python中具体用法的数据分析包，更适合时间序列及金融数据分析。
emcee:Python实现程序的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）库。
pymc:其中一实现方法贝叶斯统计模型和马尔科夫链蒙塔卡洛重新采样的工具。
近些年Python在高性能计算领域的应用也越加广泛的，用Python做并行计算又是三个比较好的选择，既简单易用，又能在并不一定能媲美C、C和Fortran的执行性能。用Python做并行计算的途径有很多，假如可以使用标准库中的[threading模块]()并且线程级别的并行，[multiprocessing模块]()进行进程级别的并行，[concurrent.futures模块]()实现方法同步异步右行，建议使用[模块]()通过多的并行，可以使用[mpi4py包]()并且MPI消息传递并行计算，等等。如果这个可以建议使用C/C，Fortran也可以可以使用cython为Python汇编语言扩展模块，还可以使用OpenMP并行。对GPU编程则可以可以使用[pyCUDA]()。我的个人[简书专题]()和[CSDN博客专栏]()中有对用Python做并行计算的专门介绍并需要提供了大量的程序实例。有需要或者感兴趣的可以不打听一下下。
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