如前所述，最近尝试着把主要的文本编辑器从 Sublime Text 3 迁移到 Vim，试用了几天，有一些体会，本文尝试做一些小结。
总的来说，从一个传统的编辑器到 Vim 的感觉，感觉很类似于学五笔的过程。
从拼音到五笔，基本上是一个不向后兼容的过程，最开始的时候需要记忆一些东西，在前面不熟悉的一个月到甚至几个月，使用的时候还需要时不时地动脑想某个字或词的拆法。而等到使用了五笔一年以上之后，绝大部分字词的编码就开始形成肌肉记忆了，从这时候开始，打字速度就开始产生了质的提升。
而刚开始使用 Vim 的时候，也有很强烈的这种感觉。最明显的一点是更方便但不那么直观的 HJKL 移动光标，对于习惯了鼠标或者方向键移动的人来说，就像是习惯了打拼音突然要打出一级简码一样，虽然方便，但经常都会按下以前熟悉的键才反应过来，哦，按错了。
除此之外，由于我对 ST3 已经算是中度用户了，平时常用的快捷键大概也有十来个，一些 ST3 中很有特色的便携操作比如多列编辑、ctrl-D 的 multi-selection 等等，都暂时没有找到在 …
read more因为各种原因，准备慢慢把主要的编辑器从 Sublime Text 3 迁移至古老的 Vim。今天开始，不定期地更新一系列的学习笔记。这篇是第一篇，大致整理了一下自带的教程（vim tutor）中的主要内容。
启动 Vim。把 vim 的目录添加到 PATH 中，则输入 vim 可直接在命令行中启动 Vim，而 gvim 则启动带界面的版本。
Vim 有多种模式，其中最基本的是「普通模式」，启动 Vim 后默认打开的就是普通模式，普通模式中光标是覆盖在字符上的方块，而如果在「插入模式」中，光标是字符之间的一条闪烁的线（绝大多数程序中也如此）。如果处在其它模式中，多按几次 ESC 就可以回到普通模式。
普通模式下的光标移动。最基本的是用 hjkl 来实现上下左右，这一点刚上手 …
最近遇到一个十分奇怪的bug，用于删除前一个单词的ctrl-backspace快捷键失效了。甚至在sublime text这种另外定义了这个快捷键行为的软件里也一样，奇怪。
最开始是在一个机器上出现的，而记忆中唯一记得的近期对它做过的最大改动是把Python升级到了3.4，并删掉了原来的2.7，但暂时还无法确认是这个问题。更奇怪的是，在一台新的机器上，最开始没有这个问题，没过多久也出现了。
另外自己的一台电脑上是从win7升级上来的，没有出现这个情况。
Google了一番，似乎没有人出现过类似的情况。
太奇怪了。
read more很久之前看到的东西了，今天总算抽空把它写完了。
最开始是在 Quora 上看到一个很有意思的答案，虽然是简单的抛硬币问题，但结果确实是相当反直觉，因此，干脆用 Python 写了一系列的小程序，来验证这些结果。
第一个游戏很简单，抛一个硬币，连续抛两次，先后出现正面（heads，后面记为H）和反面（tail，后面记为T）的概率是ht，先后出现HH的概率记为hh。很显然，两者相等。程序验证也很简单，试验十万次，看分别出现多少次。
def game1():
# flip twice, the possibility of HH or HT
hh = 0; ht = 0
for i in xrange(100000):
pre = ''; cur …注：本文所述方法肯定不是最简单的，但对我这非编程相关专业的人来说已经提高很多效率了。如果你有更好的办法，欢迎留言。
如果同样的一个程序，改变一系列参数，分别计算结果，我一般选择把这个程序复制很多份，放在不同的文件夹里，然后写几个批处理文件（写几个是为了能同时几个一起算），按一定的次序分别执行它们，并把结果保存的相应的目录。保存的结果有很多时候是逗号分隔的csv文件，这时候如果想作图的话，就需要从每个文件中拷出数据来，然后复制到 Origin 中进行绘图。
这样的 workflow 在对付我之前面对的多数问题都 ok，但如果保存的数据量大了，尤其是每一个 csv 文件中的列数多了（比如10列以上），或者 copy 出来的数据需要进行修改、筛选等复杂操作时，就显得有些繁琐和吃力了。相比之下，用 Python 来读取数据，并进行后续的处理和绘图就会简单一些，并且有更好的一致性。
举例来说，比如按不同的参数，跑了10组结果，分别存在 param1~param10的文件夹中，每个文件夹中都有 result.txt 的文件 …
read more从网上照抄的一些 LBM 算例基本都是在规整的矩形区域内的计算，用简单的 Numpy 非常适合，但当需要计算一些稍微更复杂的计算域时，纯 Numpy 的计算逻辑就有点复杂了，这时最简单的办法还是循环计算节点，这时候就不得不请出 Cython 了。
对我这种级别的人来说，Cython 基本上可以理解成用 Python 的语法来写 C，与 Python 的主要区别在于可以定义变量的类型，以及需要编译成 Python 库才能运行。这篇文章简单记录一下使用 Cython 的一些入门知识。
使用 Cython，先需要建立一个 pyx 格式的源文件，以计算宏观密度的函数为例，建立 rho.pyx 文件，并写入如下的函数：
def calc_rho_notype(f):
rho = np.empty_like(f[:,:,0])
for i …