Python标准异常总结这是错误类型表总结，不用记住，只要有印象即可，碰到需要处理的错误类型可以查表。一般捕获错误和处理错误使用try-except-finally：try:#检测范围exceptException[asreason]:#出现异常（Exception）后的处理代码finally:#无论如何都会执行的代码，如关闭文件（f.close()）等错误类型错误解释AssertionError断言语句（assert）失败AttributeError尝试
系统 2019-09-27 17:55:11 2107
大多数有抱负的数据科学家是通过学习为开发人员开设的编程课程开始认识python的，他们也开始解决类似leetcode网站上的python编程难题。他们认为在开始使用python分析数据之前，必须熟悉编程概念。资深数据分析师ManuJeevan认为，这是一个巨大的错误，因为数据科学家使用python来对数据进行检索、清洗、可视化和构建模型，而不是开发软件应用程序。实际上，为了完成这些任务，你必须将大部分时间集中在学习python中的模块和库上。请按照下面这个
系统 2019-09-27 17:54:55 2107
前言尽管全国二级Python整体上难度不大，但是要求却非常细致，与二级VFP、Access、二级C和C++等非常相似，因为这毕竟是软件开发的基础要求，而且考生如果将来致力于软件开发的话，这样的要求是必需的。所以，二级的这种“非常细致”的要求，从这一点上讲，并不过分。既然是国家二级，既然是一种统考考试，肯定存在很大的规律性可循。但是，教材的细致性与熟练性是每一位考生都不能马虎的。关于复数关于复数，在教材第三章《基本数据类型》中，作为数字类型的一个子类出现，所
系统 2019-09-27 17:54:01 2107
利用Tkinter实现彩球碰撞屏保，供大家参考，具体内容如下一、架构与思路(1)主函数：main()：通过类启动程序；(2)类：ScreenSaver()：用于定义屏保和主画布，调用球创建、运动等函数；RandomBall()：定义球的基本属性、球创建与运动函数；(3)对象：单个球，需要创建、运动（包括碰撞反弹），通过循环调用实现多个球并存的效果create_ball()：单个球创建函数；move_ball()：单个球运动函数；(4)20181215更新：
系统 2019-09-27 17:54:00 2107
前言random是Python中与随机数相关的模块，其本质就是一个伪随机数生成器，我们可以利用random模块基础生成各种不同的随机数，以及一些基于随机数的操作。生成随机数相关生成0~1之间的浮点数importrandomr=random.random()print(r)r=random.random()print(r)示例结果：0.99282495336930850.474901555446297生成指定范围内的浮点数importrandomr=rand
系统 2019-09-27 17:53:07 2107
（给程序员的那些事加星标）翻译：伯乐在线/tsteho，英文：NickParsons切换到新的编程语言始终是一件大事，尤其是在这种严峻的情况下：团队成员中仅有一人具备该种语言的使用经验。今年年初，我们将Stream的主要编程语言从Python切换到了Go。这篇文章将给出一些理由以说明两个问题：为什么我们决定舍弃Python？又是为什么选择了Go？为什么使用Go？原因1–性能Go的运行速度非常快。性能类似于Java或者C++。对于我们的使用情况来说，Go一般
系统 2019-09-27 17:52:56 2107
如下所示：list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,0,13,14,15,16,17,18,19,20]#把list分为长度为5的4段forjinrange(0,len(list),5):matrix.append(list[j:j+5])matrix=np.array(matrix)#转array型printmatrix[0]#输出第一段结果：[[12340][67800][110131415][160181920]]以上这篇在pytho
系统 2019-09-27 17:52:10 2107
1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：importnumpyasnpimportpandasaspd2、导入CSV或者xlsx文件：df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))3、用pandas创建数据表：df=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1
系统 2019-09-27 17:51:16 2107
测试时候类的调用是经常会用到的。简单看下类的调用使用的方法吧。来看例子：目录结构：我们现在要在do_class.py这个文件里调用class_learn.py里的类代码(do_class.py):#!/usr/bin/envpython3#coding=utf-8'''@Author:Jock'''fromall_python_learn.class_and_funcation.class_learnimport*b=Learn(1,2)b.get()pr
系统 2019-09-27 17:51:14 2107
如下所示：m_start=date+'09:00'm_end=date+'13:00'rsv_1={'act':'set_resv','dev_id':dev_id,'start':m_start,'end':m_end,}'''rsv_2={'_':'','act':'set_resv','dev_id':dev_id,'start':'2018-05-2113:00','end_time':'','kind_id':'','lab_id':'','me
系统 2019-09-27 17:49:35 2107
python中的axis究竟是如何定义的呢？他们究竟代表是DataFrame的行还是列？考虑以下代码：>>>df=pd.DataFrame([[1,1,1,1],[2,2,2,2],[3,3,3,3]],\columns=["col1","col2","col3","col4"])>>>dfcol1col2col3col4011111222223333如果我们调用df.mean(axis=1),我们将得到按行计算的均值>>>df.mean(axis=1)0
系统 2019-09-27 17:49:31 2107
一、线程队列queue队列：使用方法同进程的Queue一样如果必须在多个线程之间安全地交换信息时，队列在线程编程中尤其有用。重要：q.put():往队列里面放值，当参数block=Ture的时候，timeout参数将会有作用，当队列已经满了的时候，在往里面放值时，block为True程序将会等待timeout的时间，过了时间程序会报错，block如果为Flase时，程序不会等待直接报错q.get():从队列里面取值，当参数block=Ture的时候，tim
系统 2019-09-27 17:48:44 2107
一、列表元素的追加和插入append():追加一个元素到列表extend():列表拉伸，追加多个元素到列表insert():在指定索引处插入元素二、列表元素的删除pop(a)：弹出列表中索引为a的元素，默认为列表最后一个元素pop()弹出的值可用变量接收remove():删除列表元素del：从内存种删除一个元素三、列表元素的重新赋值1、通过索引，重新赋值2、通过切片赋值四、列表元素的排序x.sort()#列表排序，默认按照ascii排序x.sort(rev
系统 2019-09-27 17:48:02 2107
Python简介Python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。Python的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。Python是一种解释型语言：这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。Python是交互式语言：这意味着，您可以在一个Python提示符，直接互动执行写你的程序。Python是面向对象语言:这意味着Python支持面
系统 2019-09-27 17:47:39 2107
支持向量机是一种二分类模型，基本模型是定义在特征空间的间隔最大的线性分类器。间隔最大化使它有别于感知机。在面试中，经常遇到手推SVM，所以公式的推导也很重要。模型：策略：间隔最大化，形式化为求解凸二次规划，等价于正则化的合页损失函数最小化算法：略支持向量机包括：线性可分支持向量机，线性支持向量机，非线性支持向量机间隔最大化的直观解释：对训练数据集找到几何间隔最大的超平面意味着以充分大的确信度对训练数据进行分类。使其面对最难分的实例点也有足够大的确信度将它们
系统 2019-09-27 17:47:32 2107
