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python数据类型_元组、字典常用操作方法(介绍)

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 1934

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当Python中混进一只薛定谔的猫……

本文原创并首发于公众号【Python猫】,未经授权,请勿转载。原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/-f...Python是一门强大的动态语言,那动态体现在哪里,强大又体现在哪里呢?除了好的方面,Python的动态性是否还藏着一些使用陷阱呢,有没有办法识别与避免呢?沿着它的动态特性话题,猫哥有几篇文章依次探及了:动态修改变量、动态定义函数、动态执行代码等内容,然而,当混合了变量赋值、动态赋值、命名空间、作用域、函数的编译原理等等内

系统 2019-09-27 17:55:00 1934

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Python函数参数匹配模型通用规则keyword-only参数

概述Python3对函数参数的排序规则更加通用化了,即Python3keyword-only参数,该参数即为必须只按照关键字传递而不会有一个位置参数来填充的参数。该规则在处理人一多个参数是很有用的。keyword-onlykword_only(1,2,3,c=4)print('-'*20)kword_only(a=1,c=3)示例结果:1(2,3)4--------------------1()3在*args之后的参数都需要在调用中使用关键字的方式传递,否

系统 2019-09-27 17:54:57 1934

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Python 硬币兑换问题

硬币兑换问题:给定总金额为A的一张纸币,现要兑换成面额分别为a1,a2,....,an的硬币,且希望所得到的硬币个数最少。#动态规划思想dp方程式如下#dp[0]=0#dp[i]=min{dp[i-coins[j]]+1},且其中i>=coins[j],0<=j

系统 2019-09-27 17:54:53 1934

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python3之微信文章爬虫实例讲解

前提:python3.4windows作用:通过搜狗的微信搜索接口http://weixin.sogou.com/来搜索相关微信文章,并将标题及相关链接导入Excel表格中说明:需xlsxwriter模块,另程序编写时间为2017/7/11,以免之后程序无法使用可能是网站做过相关改变,程序较为简单,除去注释40多行。正题:思路:打开初始Url-->正则获取标题及链接-->改变page循环第二步-->将得到的标题及链接导入Excel爬虫的第一步都是先手工操作

系统 2019-09-27 17:54:31 1934

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python安装Scrapy图文教程

安装方法pipinstallScrapy如果顺利的话不用管直接一路下来就OK验证是否安装成功安装成功不顺利的情况1)lxml安装不成功使用whl进行安装,不过需要先安装whlpipinstallwheel安装完成后下载lxml的whl文件网址:http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/whl版本挑选进入cmd――>importpip――>printpip.pep425tags.get_supported(),按照截

系统 2019-09-27 17:54:03 1934

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leetcode 53. Maximum Subarray 解法 python

一.问题描述Givenanintegerarraynums,findthecontiguoussubarray(containingatleastonenumber)whichhasthelargestsumandreturnitssum.Example:Input:[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],Output:6Explanation:[4,-1,2,1]hasthelargestsum=6.Followup:Ifyouhavefigur

系统 2019-09-27 17:53:31 1934

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Python 自带网页解析器 html.parser

一般用xlml但遇到过解析出来的内容不一样。有误用另一种方法得到正确的,有误应该只是极少问题。这种方案备用html=browser.page_sourcehtm=bs(html,'html.parser')

系统 2019-09-27 17:53:29 1934

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C++强化学习通过Python bindings接OpenAI Gym

OpenAIgym是强化学习最为流行的实验环境。某种程度上,其接口已经成为了标准。一方面,很多算法实现都是基于gym开发;另一方面,新的场景也会封装成gym接口。经过这样一层抽象,算法与实验环境充分解耦隔离,可以方便地自由组合。但gym是python的接口,如果想用C++实现强化学习算法,则无法直接与gym相接。一种方案是跨进程:一个进程运行python环境,另一个进程运行强化学习算法,与环境交互数据经过序列化和反序列化通过IPC进行通信。另一种是单进程方

系统 2019-09-27 17:53:18 1934

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(python示例实现)

三大相关系数:pearson,spearman,kendall统计学中的三大相关性系数:pearson,spearman,kendall,他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1。0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强。1.personcorrelationcoefficient(皮尔森相关性系数)皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示,度量两变量X和Y之间相互关系(线性相关)(1)公式皮尔森相关性

系统 2019-09-27 17:53:11 1934