利用引出一个例子来理解例如：比如使用Python字典排序，d={'a':1,'c':3,'b':2}按值升序排列，我们可以用sorted高阶函数或者用列表的.sort()方法。下面具体阐述两种排序方法：一、sorted高阶函数d={'a':1,'c':3,'b':2}#首先建一个字典dd.items()#d.items()返回的是：dict_items([('a',1),('c',3),('b',2)])d_result=sorted(d.items(),
系统 2019-09-27 17:53:57 1912
本文实例讲述了python文件读写操作与linuxshell变量命令交互执行的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：python对文件的读写还是挺方便的，与linuxshell的交互变量需要转换一下才能用，这比较头疼。代码如下：复制代码代码如下:#coding=utf-8#!/usr/bin/pythonimportosimporttime#python执行linux命令os.system(':>./aa.py')#人机交互输入S=raw_input("i
系统 2019-09-27 17:53:10 1912
前言刚开始开发Web的时候，没太在意隔离虚拟环境，用了系统的那一套，Python2.7版本是系统自带的，虽说明年就结束了，但是现在开发都会有一套3.x以上的环境，即使你开发不注意，你部署的时候总归是要隔离出来的。1.方便隔离，不同环境编写测试2.方便迁移，pipfreeze到出包文件依赖，随后提交管理和迁移都很方便virtualenv前提是你有两套PythonmikejingdeMacBook-Pro:~MKJ$whichpython/usr/bin/py
系统 2019-09-27 17:52:33 1912
目录1.模拟退火算法之特征选择的python实现（类封装）2.实验结果按照模拟退火算法基本流程的python实现，可以参考模拟退火算法之特征选择的python实现(一)特此申明：代码是作者辛辛苦苦码的，转载请注明出处1.模拟退火算法之特征选择的python实现（类封装）importnumpyasnpfromsklearn.metricsimportmean_squared_errorimportnumpyasnpfromsklearn.neural_net
系统 2019-09-27 17:50:38 1912
下标索引a='123456'#注意下标从0开始print(a[0])#输出结果为1切片操作a='123456'#注意切片是左闭右开print(a[0:6:2])【起始值：结束值：步长】#输出结果为1351.find()检测str是否包含在mystr中如果是返回开始的索引值否则返回-1str='a'mystr='小马是最棒的a'mystr1='小马是最最棒的'print(mystr.find(str))#可选参数startend指明查找的区间默认整个字符串#
系统 2019-09-27 17:49:20 1912
掷骰子骰子类#die.py骰子类模块fromrandomimportrandintclassDie():"""骰子类"""def__init__(self,num_sides=6):"""默认六面的骰子"""self.num_sides=num_sidesdefroll(self):"""掷骰子的方法"""returnrandint(1,self.num_sides)折线图掷骰子#die_visual_plot.py使用plot可视化骰子importmat
系统 2019-09-27 17:48:44 1912
python中判断一个对象是否为函数两种方式：使用hasattr，通过验证有没有__call__函数进行判断deftest():print"hello"printhasattr(test,"__call__")通过使用callable进行判断printcallable(test)另外：查看内置函数都有哪些可以使用如下方式printglobals()["__builtins__"].__dict__输出：{‘ArithmeticError’:Arithmet
系统 2019-09-27 17:48:41 1912
eval方法可以直接利用c语言的速度，而不用分配中间数组，不需要中间内存的占用.如果包含多个步骤，每个步骤都要分配一块内存importnumpyasnpimportpandasaspdimporttimeitdf=pd.DataFrame({'a':np.random.randn(10000000),'b':np.random.randn(10000000),'c':np.random.randn(10000000),'x':'x'})#printdfst
系统 2019-09-27 17:47:34 1912
Python3快速入门（十二）——NumPy一、NumPy简介1、NumPy简介NumPy(NumericalPython)是Python语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，同时对数组运算提供了大量的数学函数库。Numpy是一个运行速度非常快的数学库，内部解除了CPython的GIL，运行效率极好，主要用于数组计算，是大量机器学习框架的基础库，NumPy主要包括如下：（1）强大的N维数组对象ndarray（2）广播功能函数（3）整合C/C+
系统 2019-09-27 17:46:28 1912
Django带来了一个高级的聚合生成框架，它使得创建RSS和Atomfeeds变得非常容易。什么是RSS？什么是Atom？RSS和Atom都是基于XML的格式，你可以用它来提供有关你站点内容的自动更新的feed。了解更多关于RSS的可以访问http://www.whatisrss.com/,更多Atom的信息可以访问http://www.atomenabled.org/.想创建一个联合供稿的源(syndicationfeed)，所需要做的只是写一个简短的p
系统 2019-09-27 17:38:46 1912
