SymPy是符号数学的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展#coding:utf-8'''函数极限'''importsympysympy.init_printing()fromsympyimportI,pi,ooimportnumpyasnpx=sympy.Symbol('x')expr=sympy.sin(x)/xresult=sympy.limit(expr,x,0)print('limit:',r
系统 2019-09-27 17:52:24 1908
#下载一个网页importrequestsimportreurl='https://www.biquge5200.cc/14_14621/'#模拟浏览器发送http请求response=requests.get(url)#编码方式response.encoding='utf-8',如果下载下来的网页内容有中文乱码现象就需要加上这一句话#网页源码html=response.text#[0]取列表下第0个元素.#eg:title的输出结果为：['斗神狂飙无弹窗
系统 2019-09-27 17:52:18 1908
1、数字普通除法print(7/3)2.3333333333333335地板除print(7//3)2取余print(7%3)1乘法print(7*3)21乘方print(3**3)27四则运算print((3*2)+5-(5*3))-42、字符串单引号和双引号作用一样print(‘hello’)print(“hello”)print("‘hello’")hellohello‘hello’将转义符原样输出print(r"hello\nworld")hell
系统 2019-09-27 17:51:24 1908
本文实例为大家分享了python中的代码行数统计，供大家参考，具体内容如下思路：统计文件中代码的总行数减去空行单行注释以及多行注释功能：1.获取文件内容的总行数2.排除空行单行注释多行注释defcode_statistics(path):##打开这个文件withopen(path,'r',encoding='utf-8')asopenFile:#按列读取fileline=openFile.readlines()#给非代码行一个变量i=0#整个文件里面内容的
系统 2019-09-27 17:51:02 1908
数据集介绍使用数据集Wine，来自UCI。包括178条样本，13个特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系统 2019-09-27 17:50:52 1908
BeautifulSoup基础实战安装：pipinstallbeautifulsoup4常用指令：frombs4importBeautifulSoupasbsimporturllib.requestdata=urllib.request.urlopen("https://www.cnblogs.com/mcq1999/").read().decode("utf-8","ignore")bs1=bs(data)print(bs1.prettify())#格式
系统 2019-09-27 17:50:47 1908
首先我们要明白在python中当字符编码为:UTF-8时，中文在字符串中的占位为3个字节，其余字符为一个字节下面就直接介绍几种python中字符串常用的几种字符串内置函数(本文中牵扯到了模块与一些之前章节没讲过的相关知识,坑我之后会填的)字符串切片(截取字符串):#字符串切片string[开始位置:结束位置:步长]name="巩�t鹏"print(name[0:])#从第一个字符截取到最后一个字符print(name[0:2])#从第一个字符截取到第二个字
系统 2019-09-27 17:49:35 1908
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等什么是IPython？IPython是一个python的交互式的shell(它默认的pythonshell要好用的多、强大的多)1、支持代码的自动补全、自动缩进，已经支持bashshell2、JupyterN
系统 2019-09-27 17:48:58 1908
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 1908
conda测试指南在开始这个conda测试之前，你应该已经下载并安装好了Anaconda或者Miniconda注意：在安装之后，你应该关闭并重新打开windows命令行。一、Conda测试过程：使用conda。首先我们将要确认你已经安装好了conda配置环境。下一步我们将通过创建几个环境来展示conda的环境管理功能。使你更加轻松的了解关于环境的一切。我们将学习如何确认你在哪个环境中，以及如何做复制一个环境作为备份。测试python。然后我们将检查哪一个版
系统 2019-09-27 17:48:14 1908
