函数的基本结构Python中的函数基本结构：复制代码代码如下:def函数名([参数列表]):语句几点说明：•函数名的命名规则要符合python中的命名要求。一般用小写字母和单下划线、数字等组合•def是函数的开始，这个简写来自英文单词define，显然，就是要定义一个什么东西•函数名后面是圆括号，括号里面，可以有参数列表，也可以没有参数•千万不要忘记了括号后面的冒号•语句，相对于def缩进，按照python习惯，缩进四个空格看简单例子，深入理解上面的要点：
系统 2019-09-27 17:55:34 2136
合并多个excel1.https://jingyan.baidu.com/article/e6c8503cb6ed7ee54e1a1811.html2.python#-*-coding:utf-8-*-importxlrd,xlsxwriter#待合并excelallxls=["C:\\Users\\wangjun\\Desktop\\ALL\\lvjie(6)(1).xlsx","C:\\Users\\wangjun\\Desktop\\ALL\\lvj
系统 2019-09-27 17:55:23 2136
元组Python的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组使用小括号，列表使用方括号。元组创建很简单，只需要在括号中添加元素，并使用逗号隔开即可。tp=(1,2,3,'a','b')a='helloworld'#这样定义是str类型b=('helloworld')#定义元组时，如果只有一个元素，那么b的类型就是strc=('helloworld',)print(type(c))元组只有count和index方法，如下：tp=('127.0.0.
系统 2019-09-27 17:55:22 2136
pycharm软件很好，但是不能在无图形的终端下使用，另外它们是“重量级选手”。如果偶尔需要vim编辑python程序，让vim支持python的语法提示不是更好！实际上，vim支持python提示，就是把python以及各种各样模块的常用指令都写到一个字典里。操作步骤如下：1、创建vim插件工作目录[root@zsl~]#mkdir-p~/.vim/bundle/2、下载插件[root@zsl~]#cd~/.vim/bundle/[root@zsl~]#
系统 2019-09-27 17:54:31 2136
一、简单使用复制代码代码如下:defTestLogBasic():importlogginglogging.basicConfig(filename='log.txt',filemode='a',level=logging.NOTSET,format='%(asctime)s-%(levelname)s:%(message)s')logging.debug('thisisamessage')logging.info("thisisainfo")loggin
系统 2019-09-27 17:54:02 2136
源代码：defmain(w_face,w_body):return("我的身材："+face(w_face)+body(w_body))#main('青青','子衿')print(main('青青','子衿'))defface(name):return(name+'脸蛋')defbody(name):return(name+'身材')报错：line2,inmainreturn("我的身材："+face(w_face)+body(w_body))NameEr
系统 2019-09-27 17:53:43 2136
1.类型转换importpandasaspdimportdatetime一般我们拿到日期型数据时，基本都是字符串表示的，该如何将其转换为日期型和日期时间型。法1：dt='2019/06/1316:16:39'd='2017-04-24'str2datetime=datetime.datetime.strptime(dt,'%Y/%m/%d%H:%M:%S')str2date1=datetime.datetime.strptime(d,'%Y-%m-%d')
系统 2019-09-27 17:53:36 2136
最近基于对抗样本做了一些工作，这里写一篇论文介绍对抗样本基本的原理和生成方法。内容上参考Goodfellow的论文ExplainingandHarnessingAdversarialExamples一、什么是对抗样本？对抗样本的概念最早提出于2014年Szegedy的论文IntriguingPropertiesofNeuralNetworks.在论文，作者发现了一种有趣的现象，即：当前流行的机器学习模型包括神经网络会容易以很高的置信度分错和原始样本仅仅有轻
系统 2019-09-27 17:53:26 2136
今天介绍个神奇的网站！堪称爬虫偷懒的神器！我们在写爬虫，构建网络请求的时候，不可避免地要添加请求头(headers)，以mdn学习区为例，我们的请求头是这样的：一般来说，我们只要添加user-agent就能满足绝大部分需求了，Python代码如下：importrequestsheaders={#'authority':'developer.mozilla.org',#'pragma':'no-cache',#'cache-control':'no-cach
系统 2019-09-27 17:53:21 2136
原文链接：https://aiprocon.csdn.net/?utm_source=wx作者|xiaoyu来源|Python与数据科学前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活
系统 2019-09-27 17:51:48 2136
