搜索到与相关的文章
Python

python中property属性的介绍及其应用详解

Python的property属性的功能是:property属性内部进行一系列的逻辑计算,最终将计算结果返回。使用property修饰的实例方法被调用时,可以把它当做实例属性一样property的用法1――装饰器方式在类的实例方法上应用@property装饰器classTest:def__init__(self):self.__num=100@propertydefnum(self):print("--get--")returnself.__num@num

系统 2019-09-27 17:57:10 2072

Python

python format 时间格式

trainData['survey_time']=pd.to_datetime(trainData['survey_time'],format='%Y/%m/%d%H:%M')trainData['survey_time']=trainData['survey_time'].dt.year格式化日期转换为dt然后直接取年python中时间日期格式化符号:%y两位数的年份表示(00-99)%Y四位数的年份表示(000-9999)%m月份(01-12)%d月内

系统 2019-09-27 17:55:28 2072

Python

python实现常见算法

常见算法:一、排序引入1.排序与搜索排序算法(英语:Sortingalgorithm)是一种能将一串数据依照特定顺序进行排列的一种算法。2.排序算法的稳定性稳定性:稳定排序算法会让原本有相等键值的纪录维持相对次序。18385672(4,1)(3,1)(3,7)(5,6)(3,7)(3,1)如果一个排序算法是稳定的,当有两个相等键值的纪录R和S,且在原本的列表中R出现在S之前,在排序过的列表中R也将会是在S之前。不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相

系统 2019-09-27 17:54:46 2072

Python

Python实现的对一个数进行因式分解操作示例

本文实例讲述了Python实现的对一个数进行因式分解操作。分享给大家供大家参考,具体如下:在数学中,我们可能会对一个数进行因式分解,如何用Python来实现呢?以下是某位大佬写的算法,这里拿过来直接用就可以了。#对一个数进行因式分解deffactorization(num):factor=[]whilenum>1:foriinrange(num-1):k=i+2ifnum%k==0:factor.append(k)num=int(num/k)breakre

系统 2019-09-27 17:54:40 2072

Python

Python计算程序运行时间的方法

本文实例讲述了Python计算程序运行时间的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:复制代码代码如下:importtimedefstart_sleep():time.sleep(3)if__name__=='__main__':#Thestarttimestart=time.clock()#Aprogramwhichwillrunfor3secondsstart_sleep()#TheEndtimeend=time.clock()print("The

系统 2019-09-27 17:53:31 2072

Python

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 2072

Python

近几年Python,变是这么火爆的原因是什么?

无论你是否清楚这个事实,Python实际上已经不是一门年轻的编程语言了。虽然它也不如其它一些语言那么年长,但它仍然比大部分人所想的要更老一些。它第一次发布的时间是在1991年,虽然这些年它也经历了相当大的改变,但它现在的用处跟当时并没有什么差别。实际上,这只是它最近这些年变得流行的原因之一:它是一个面向企业和第一流项目的、基于生产的语言,而且它有着长久的历史。它可以被用做几乎任何事情,这也是它被认为是“多功能”的原因。你既可以创建一个树莓派应用,又可以用P

系统 2019-09-27 17:53:06 2072

Python

深入浅出python机器学习_9.1_数据预处理

#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta

系统 2019-09-27 17:52:41 2072

Python

python 虚拟环境

mkvirtualenv-ppython3环境名创建虚拟环境rmvirtualenv环境名删除环境进入虚拟环境workon环境名(workon+tab可以出来所有环境)查看环境下所有包pip3list查看环境下安装的包(不包括原生python包)pip3freeze依赖包文件生成pip3freeze>requirements.txt环境导入依赖包pip3install-rrequirements.txt普通安装pip3install包名这是linux下的指

系统 2019-09-27 17:52:34 2072

Python

1 Python命令行参数(脚本神器)

1#!/usr/bin/envpython3.72#-*-coding:utf-8-*-3#Author:Lancer2019-09-0210:07:2145importsys,getopt67defusage():8print("usagecall")910defmain():11try:12opts,args=getopt.getopt(sys.argv[1:],"ho:v",["help","output="])13print(sys.argv[1:

系统 2019-09-27 17:52:18 2072