python字符串替换可以用2种方法实现:1是用字符串本身的方法。2用正则来替换字符串下面用个例子来实验下：a=‘helloword’把a字符串里的word替换为python1、用字符串本身的replace方法1a.replace(‘word’,‘python’)输出的结果是hellopython2、用正则表达式来完成替换1importre2strinfo=re.compile(‘word’)3b=strinfo.sub(‘python’,a)4print
系统 2019-09-27 17:53:40 2047
定义：X=[1,2,3,1,4]任务：找出元素为1的索引Solution:#如果直接用X.index(1),只能得到0这一个索引,而我们需要所有索引.l=len(X)zip_list=zip(*(range(l),X))id1=[z[0]fori,zinenumerate(zip_list)ifz[1]==1]#或者更简单的id1=[ifori,xinenumerate(X)ifx==1]以上这篇python找出一个列表中相同元素的多个索引实例就是小编分享
系统 2019-09-27 17:53:25 2047
假设有一组非负整数，对数据元素重新排列，使其构成的整数最大，输出该整数。如输入11,20,3,7.输出732011思路：1.用冒泡排序法对数据进行排序，将最小的元素放在最后2.最后对a数组各元素相加，输出字符串3.程序可以正确运行c=input("请输入一组数字，用空格隔开:")a=c.split()defcompare(a,b):s1=str(a)+str(b)s2=str(b)+str(a)ifs1
系统 2019-09-27 17:52:03 2047
https://docs.python.org/3/tutorial/#!/root/python-3.6.5/bin/python3.6（制定用谁来解析下面的code，我没有将pthon3.6安装到系统路径，就这样写了）#!/usr/bin/envpython3（如果安装在系统路径，可以直接这样写）基本运算Python算术运算符/除，x除以y（返回浮点型）**幂，返回x的y次幂//取整除，返回商的整数部分（类C语言的除）9//2输出结果4,9.0//2.
系统 2019-09-27 17:51:11 2047
ftp登陆连接fromftplibimportFTP#加载ftp模块ftp=FTP()#设置变量ftp.set_debuglevel(2)#打开调试级别2，显示详细信息ftp.connect("IP","port")#连接的ftpsever和端口ftp.login("user","password")#连接的用户名，密码printftp.getwelcome()#打印出欢迎信息ftp.cmd("xxx/xxx")#进入远程目录bufsize=1024#设置
系统 2019-09-27 17:50:53 2047
决策树部分理论支撑1*通过选取一定的特征来降低数据的不确定性（熵）2*建议寻找多分类问题的最优特征的最优候选值。把多分类问题转换成多几层递归的二分类问题，防止数据对特征值的控制敏感。3*停止条件取得了最够好的分类结果递归到了预定的最深深度叶子节点的纯度分裂次数达到极限最大特征数...4*相关公式entropy(D)=−∑i=1nPilog2Pientropy(D)=-\sum_{i=1}^nP_ilog_2P_ientropy(D)=−∑i=1nPil
系统 2019-09-27 17:50:46 2047
遗传算法Python实现瞎BB代码导入库以及参数设置目标函数生成C行R列的值在0-1的数组混沌函数二进制转十进制个体按值从大到小排序交叉变异适应度函数主函数瞎BB代码导入库以及参数设置importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathimportrandom#rangeofvariablebounds=np.array([-2,2])#beginofvariablebo
系统 2019-09-27 17:50:19 2047
什么是生产器利用迭代器，我们可以每次迭代获取数据(通过next(）方法)时按照特定的规律进行生成。但是我们在实现一个迭代器时，关于当前迭代到的状态需要我们自己记录，进而才能根据当前状态生产下一个数据。为了达到记录当前状态，并配合next(）函数进行迭代使用，我们可以采用更简便的语法。即生成器(gennerator)。生成器是一类特殊的迭代器创建生成器的方法1：将列表生成器[]改为(）代码:nums=[x*2forxinrange(10)]print(num
系统 2019-09-27 17:49:50 2047
MVC和MTV框架MVCWeb服务器开发领域里著名的MVC模式，所谓MVC就是把Web应用分为模型(M)，控制器(C)和视图(V)三层，他们之间以一种插件式的、松耦合的方式连接在一起，模型负责业务对象与数据库的映射(ORM)，视图负责与用户的交互(页面)，控制器接受用户的输入调用模型和视图完成用户的请求，其示意图如下所示：|M:models数据库相关；V：views视图相关C：controller控制器url分发|MTVDjango的MTV模式本质上和MV
系统 2019-09-27 17:49:39 2047
最近迷上了高效处理数据的pandas，其实这个是用来做数据分析的，如果你是做大数据分析和测试的，那么这个是非常的有用的！！但是其实我们平时在做自动化测试的时候，如果涉及到数据的读取和存储，那么而利用pandas就会非常高效，基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作！该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用，这仅仅只是冰山一角，希望大家可以踊跃的去尝试和探索！一、安装环境：1：pandas依赖处理Excel的xlrd模块
系统 2019-09-27 17:48:40 2047
