Python中定义函数有两种方法，一种是用常规方式def定义，函数要指定名字，第二种是用lambda定义，不需要指定名字，称为Lambda函数。Lambda函数又称匿名函数，匿名函数就是没有名字的函数，函数没有名字也行？当然可以啦。有些函数如果只是临时一用，而且它的业务逻辑也很简单时，就没必要非给它取个名字不可。好比电影里面的群众演员，往往他们的戏份很少，最多是衬托主演，跑跑龙套，他们需要名字吗？不需要，因为他们仅仅只是临时出镜，下次可能就用不着了，所以犯
系统 2019-09-27 17:50:41 1900
生成器就是自己用python代码写的迭代器，生成器的本质就是迭代器。通过以下两种方式构建一个生成器：1、通过生成器函数2、生成器表达式生成器函数：函数deffunc1(x):x+=1returnxprint(func1(5))生成器函数deffunc1(x):x+=1yieldxg_obj=func1(5)print(g_obj.__next__())一个next对应一个yield。yieldVSreturnreturn结束函数，给函数的执行者返回值yie
系统 2019-09-27 17:50:36 1900
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 1900
一般来说，选择用于应用程序的GUI工具箱会是一件棘手的事。使用Python（许多语言也一样）的程序员可以选择的GUI工具箱种类繁多，而每个工具箱都有各自的优缺点。有些速度比其它工具箱快，有些比较小；有些易于安装，有些更适合于跨平台使用（对于这一点，还要指出，有些支持您需要满足的特定特性）。当然，各种库都相应具有各种许可证。对于Python程序员而言，缺省的GUI选择是Tk（通过Tkinter绑定）―其原因显而易见。Tkinter和闲置的IDE是由Pytho
系统 2019-09-27 17:49:34 1900
常见的排序算法：冒泡排序，选择排序，插入排序，希尔排序，快速排序，堆排序，归并排序。冒泡排序原理：两两元素进行比较，每一趟能够确定最大元素的位置，稳定算法defbubble_sort(alist):'''冒泡排序'''#[5,4,3,2,1][4,5,3,2,1][4,3,5,2,1][4,3,2,5,1][4,3,2,1,5]n=len(alist)foriinrange(n):#count=0forjinrange(0,n-1):ifalist[j]>
系统 2019-09-27 17:49:28 1900
本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下：问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。如本文的问题：我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。数据如下图：其
系统 2019-09-27 17:48:59 1900
*args和**kwargs是常用的两个参数*args：用于接受多余的未命名的参数，元组类型。**kwargs：用于接受形参的命名参数，字典类型的数据。可变参数args：deffun(n,*args):print(n)print(args)#未拆包print(*args)#进行拆包fun(1,2,3,4)结果：1(2,3,4)234形参中的*args是接受数据的args，它是一个元组，把传入的数据放进args元组中。函数中的args仍然是元组，*args就
系统 2019-09-27 17:48:57 1900
随便在网上找了找，感觉都是讲半天讲不清楚，这里写一下。defgenerator():whileTrue:receive=yield1print('extra'+str(receive))g=generator()print(next(g))print(g.send(111))print(next(g))输出：1extra1111extraNone1为什么会这样呢，点进send就能看到一句话send：Resumesthegeneratorand"sends"
系统 2019-09-27 17:48:19 1900
目录：1.数据分析模块2.数据文件导入3.图形绘制4.读取数据并可视化分析1.数据分析模块importnumpyasnn#一维数组numpy.array([元素1，元素2....，元素n])x=nn.array(['2','3','d','g'])#print(x)#创建二维数组格式numpy.array([[元素1]，[元素2]....，[元素n]])y=nn.array([[2,3,4],[4,3,4,],[34,4,2,]])#print(y)#排序
系统 2019-09-27 17:48:18 1900
假设你希望学习Python这门语言，却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间，因此只会包含一些基本概念。很显然，如果你希望真正学好一门语言，你还是需要亲自动手实践的。在此，我会假定你已经有了一定的编程基础，因此我会跳过大部分非Python语言的相关内容。本文将高亮显示重要的关键字，以便你可以很容易看到它们。另外需要注意的是，由于
系统 2019-09-27 17:48:10 1900
