原文链接：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017318207388128注：本篇博客是学习廖雪峰老师网站的摘抄，是为了方便以后的学习。如有侵权，请联系删除！联系邮箱：1103540209@qq.com文章目录1.切片2.迭代3.列表生成式4.生成器5.迭代器小结参考掌握了Python的数据类型、语句和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。比如构造一个1,3,5,7,...,99的列表
系统 2019-09-27 17:51:28 1914
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 1914
美国队长的锅emmmmmmmm.......没错就是他的锅#所需依赖：python3pycharm#print打印print('helloworld!')#注释符号#井号后面灰色的内容是注释，相当于笔记，会被机器忽略#变量和值#n是变量，100是值，等号的作用是赋值#n相当于高中数学的xyz，只不过xyz的值只能是数字，变量的功能要更强大n=100m='hello'print(n)print(m)#数据类型，这里只讲两个，剩下的需要同学自己去系统地学习了#
系统 2019-09-27 17:50:55 1914
walker经常用到当前时间和相对时间，用来统计程序执行的效率，简单记一下，便于copy。相对时间>>>importtime#相对时间>>>startTime=time.time()>>>'%.2fs'%(time.time()-startTime)'24.51s'格式化当前时间#格式化当前时间>>>time.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S',time.localtime())'2016-01-0510:34:06'时间戳与时间的转换
系统 2019-09-27 17:50:52 1914
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:50:15 1914
python程序运行中，可由程序抛出异常。异常触发：使用raise命令抛出异常，即可使用异常基类Exception，也可使用自定义异常类（继承Exception类）。classPoint:def__init__(self,x,y):self.x=xself.y=y#DefineaclasstoraiseLineerrorsclassLineError(Exception):#继承自基类Exceptiondef__init__(self,ErrorInfo)
系统 2019-09-27 17:50:11 1914
Python在debug方面的支持还是不错的，在明确代码意义的情况下，通过log、print和assert分析错误原因，配合单元测试可以很高效。然而，实际工作中大量代码很可能出自他人之手，这种情况下，使用debugger就显得更加高效了。一、在控制台下进行程序调试PDB如果你熟悉命令行调试工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB将获得非常好的体验，PDB不仅支持项目启动时进行调用，也支持在Pythonshell中交互式调试；功能上，支持
系统 2019-09-27 17:50:11 1914
1.os.popen运行shell列表命令复制代码代码如下:deftraverseDirByShell(path):forfinos.popen('ls'+path):printf.strip()2.利用glob模块glob.glob(path)返回带目录的文件名.通配符和shell相似.path不能包含shell变量.复制代码代码如下:deftraverseDirByGlob(path):path=os.path.expanduser(path)forf
系统 2019-09-27 17:49:59 1914
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 1914
frommultiprocessingimportProcess,Queuefromtimeimporttimedeftask_handler(current_list,result_queue):total=0fornincurrent_list:total+=nresult_queue.put(total)defmain():processes=[]number_list=[xforxinrange(1,10000001)]result_queue=Q
系统 2019-09-27 17:48:29 1914
