deftrans_map(cint):ifcint<0:print"不合法"returnelifcint<10:returncintelifcint>=10:returnchr(cint-10+65)#将一个m进制的数转换为一个n进制的数deftransfer(m,n,origin):num=anyToTen(m,origin)target=tenToAny(n,num)printtargetdefanyToTen(m,origin):#任意进制的数转换为
系统 2019-09-27 17:52:21 2068
阅读更多操作列表#列表循环for循环（for**in**）1.注意使用for循环时print前要缩进cats=["alice","clear","dell",'moon']forcatincats:print(cat)#可在for循环中执行更多操作#2.不使用for循环时，切记print能缩进cats=["alice","clear","dell",'moon']forcatincats:print(cat)print（"theyaresocute"）#在
系统 2019-09-27 17:51:30 2068
klearnpythonAPILinearRegressionfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#线性回归#module=LinearRegression()module.fit(x,y)module.score(x,y)module.predict(test)LogisticRegressionfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression#逻辑回
系统 2019-09-27 17:51:04 2068
本文实例为大家分享了python中的代码行数统计，供大家参考，具体内容如下思路：统计文件中代码的总行数减去空行单行注释以及多行注释功能：1.获取文件内容的总行数2.排除空行单行注释多行注释defcode_statistics(path):##打开这个文件withopen(path,'r',encoding='utf-8')asopenFile:#按列读取fileline=openFile.readlines()#给非代码行一个变量i=0#整个文件里面内容的
系统 2019-09-27 17:51:02 2068
学了一个多月的python，做了一个小程序：python实现简单成绩录入系统，实验一下menu部分fromtkinterimport*#这是一个python模块，python3中都有importtkinter.messagebox#这也是一个模块fromfile_readimportreadfromfile_writeimportwriteclassstudent_main():#定义一个学生类def__init__(self):self.name=''s
系统 2019-09-27 17:50:34 2068
目录：0引言1环境2需求分析3前置准备4逛店铺流程回顾5代码全景展示6总结0引言最近叠猫猫的活动可真是十分的火爆，每天小伙伴们为了合猫猫忙的可谓是如火如荼。为啥要叠猫猫呢？赚猫币得现金红包！！眼看为实，先来看看我朋友的购物订单。看到没，优惠力度如此之大！！！后知后觉的我，错过了第一波，可不想错过第二波啊！活动需要不断的升级自家的猫，其中一个途径是通过逛店铺来获取喵币。每天可逛40店铺，共可领到40*300喵币！！但是，你总不能一直盯着玩吧？想想都累，所以呢
系统 2019-09-27 17:50:26 2068
python项目如何在另一个环境上重新构建项目所需要的运行环境依赖包？使用的时候边记载是个很麻烦的事情，总会出现遗漏的包的问题，这个时候手动安装也很麻烦，不能确定代码报错的需要安装的包是什么版本。这些问题，requirements.txt都可以解决！生成requirements.txt，有两种方式：第一种适用于单虚拟环境的情况：：pipfreeze>requirements.txt为什么只适用于单虚拟环境？因为这种方式，会将环境中的依赖包全都加入，如果使用
系统 2019-09-27 17:50:13 2068
描述exp()方法返回x的指数,ex。语法以下是exp()方法的语法:importmathmath.exp(x)注意：exp()是不能直接访问的，需要导入math模块，通过静态对象调用该方法。参数x--数值表达式。返回值返回x的指数,ex。实例以下展示了使用exp()方法的实例：#!/usr/bin/python3importmath#导入math模块print("math.exp(-45.17):",math.exp(-45.17))print("mat
系统 2019-09-27 17:49:51 2068
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 2068
更详细见：https://blog.csdn.net/Lord_sh/article/details/92653790>>>x=np.arange(0,16).reshape(4,4)>>>xarray([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11],[12,13,14,15]])>>>idx=[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,1,0,0],[0,0,0,1]]>>>idx[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,1,
系统 2019-09-27 17:49:14 2068
