刚在看一个infoQ视频《我们是如何探索把ChatGPT推到企业级应用的？》，里面提到用它来做数学题，通过改变提问方式可以大大提升回答的准确率，顺手就试一下。
#6.传递任意个数的参数； #在定义函数时，若参数名前面使用“”，则表示可接受任意个数的参数，这些参数保存在一个元祖中。 #定义函数，代表b是一个元祖，可以接受多个参数 def add(a,*b): s=a #用循环迭代元祖b中的对象。 for x in b: #累加 s+=x #返回累加的结果。 return s #调用函数输入两个参数求和，输出结果。 res=add(1,2) print("两个参数求和结果：",res)
Python中的 *号是一个特殊的符号，在其他编程语言中，它最广为人知的用途就是作为乘法运算的符号。 而在Python中，它的用途远不止如此。
网络爬虫是一种用于自动化获取互联网上的数据的程序，而抓包工具则是帮助爬虫开发者分析和调试网络请求和响应的重要工具。在众多抓包工具中，LightProxy凭借其简单易用和丰富的功能而备受青睐。本文将为您介绍LightProxy抓包工具的基础知识和使用方法，帮助您轻松入门网络爬虫的世界。
UUId来源 http://www.uuid.online/可以生成。
在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中的爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中的爱因斯坦求和算子Einsum的基本用法。而我们需要知道，爱因斯坦求和其实还可以实现非常多的功能，甚至可以替代大部分的矩阵运算，比如常见的点乘、元素乘、求和等等这些都是可以的。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代的那些函数和方法。
在编程中我们经常会用到“is”和“==”来表示判断，那么我想问大家一个问题为什么python会出现两个“表面”意思相近的语句呢？
经过昨天的学习，相信大家已经对python的条件判断表达式if/else有一定的了解了，那么我们今天配合昨天的课程讲解一个新概念 – while循环 。
在数学中，我们需要用到很多求和的办法，比如说求1至100的和，还有100以内的所有偶数和和所有奇数和，如果我们慢慢地计算是不是很浪费时间，还容易出错。其实通过Python就可以很好的实现，不仅速度快正确率还高。
最近的一些文章都可能会很碎，写到哪里是哪里，过一阵子会具体的整理一遍，这里其它的类型题先往后排一排，因为蓝桥最后考的也就是对题目逻辑的理解能力，也就是dp分析能力了，所以就主要目标定在这里，最近的题目会很散，很多，基本上都是网罗全网的一些dp练习题进行二次训练，准备比赛的学生底子薄的先不建议看啊，当然，脑子快的例外，可以直接跳过之前的一切直接来看即可，只需要你在高中的时候数学成绩还可以那就没啥问题，其实，dp就是规律总结，我们只需要推导出对应题目的数学规律就可以直接操作，可能是一维数组，也可能是二维数组，总体来看二维数组的较多，但是如果能降为的话建议降为，因为如果降为起来你看看时间复杂度就知道咋回事了，那么在这里祝大家能无序的各种看明白，争取能帮助到大家。
本文给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
RESTful API（Representational State Transfer）是一种设计风格，用于构建可扩展的和易于维护的Web服务。Python作为一门流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来构建和实现RESTful API。然而，在实践过程中，我们常常会遇到一些常见问题。本文将分享在Python中实现RESTful API的常见问题与解决方案，帮助你更好地构建和管理RESTful API。
有1-9个数字，将他们填入一个3*3的九宫格中，使得他们的每行，每列，以及对角线上的和相等，且要求每个格子的数字不可以重复。使用python列出所有可能的组合。示例如下:
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map，reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数 lambda函数 python的map()函数 map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x%2，要把这个函数作用在
map，reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数
本文就给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
阶乘：也是数学里的一种术语；阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数；在表达阶乘时，就使用“！”来表示。如h阶乘，就表示为h!；阶乘一般很难计算，因为积都很大。
越刷题越觉得自己进度慢、且要补的知识点越多了，所以加快下刷题进度吧。恰好接下来的 15 和 16 题都与三数之和相关，放到一起来记录下。
在平常的生活工作中，我们经常需要手动在电脑中的各个文件和目录当中穿梭。在Python 3中，为我们提供了一个OS标准库，这个库使得我们对文件和目录的操作自动化，如果你希望编写出来的程序运行起来与系统无关，那么OS就显得很重要。
在数据驱动的时代，获取准确、丰富的数据对于许多项目和业务至关重要。本文将介绍如何使用Python爬虫进行定制化开发，以满足个性化的数据需求，帮助你构建自己需要的数据集，为数据分析和应用提供有力支持。
1、使用 for循环，定义一个累加求和函数sum2(n)，for循环的作用就是循环遍历。
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其实如果没有专门去研究python的一些内置函数的话，我们都没办法发现一些很神奇的功能，即使是我们最熟悉的python中的sum函数。不知道还有多少人，以为这只是一个只能用来做求和的函数？
最近跑去学了下python,一个很简单的题，结果发现数学公示忘了，在不用for循环的情况下居然有些懵，记录为下..
pip install jupyter notebook -i Simple Index
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Python是一种强大的编程语言，可以用于创建各种类型的应用程序，包括网络应用程序。在网络编程方面，Python提供了许多功能强大的库和框架，其中包括处理HTTP请求和响应的库。在本文中，我们将介绍Python中使用HTTP的一些常见库和示例。
机器学习和数据分析变得越来越重要，但在学习和实践过程中，常常因为不知道怎么用程序实现各种数学公式而感到苦恼，今天我们从数学公式的角度上了解下，用 python 实现的方式方法。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说超详细的80个Python入门实例，代码清晰拿来即用，学习提升必备「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
3、递归函数一定要设置递归的出口，即当函数满足一个条件时，函数不再执行，目的防止出现死循环；设置当n=1时 ，我们让函数返回1，return后面的代码不在执行。使用return返回值，当我们调用函数的时候需要使用变量进行接收，才能在控制台有输出结果。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
其实就是用二进制来模拟加法操作。首先将两个数最低位相加，如果都是 ，那么就得到 ，并且进位 ，然后接着算下一位。
因工作原因，很久没有学习python知识了，感觉都快忘记了，前天看到一个练习题，如何将字符串中的数字提取出来，然后求和呢？下面我来解释一下如何通过python代码来实现。
NumPy（Numeric Python）作为Python的一个很重要的扩展程序库，在用来储存和处理大型矩阵的时候显得尤为出色，可以说专为进行严格的数字处理而生。当NumPy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。本篇文章给大家带来了NumPy中的argmin()的用法。希望能够给大家带来帮助。
有时候我们会有这样的需求：两个列表[1,2,3]和[3,2,1]，需要求和得到[4,4,4]，很多人可能会创建个空列表然后for循环使用append实现。其实这个可以用也可以用“一行代码”系列实现：
根据D3单元格的值，到“图书定价!$A$3:图书定价!$B$19”范围内进行匹配，根据精确匹配到的行，最终显示第二列的值。
在机器学习项目中，你肯定要在代码中实现各种运算，其中必然要用到各种数学符号，因此，必须了解并熟知如何实现。
NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块，我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是，首先，它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二，速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字，这是一个0和1之间完全平坦的分布，因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样，先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现，我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组，我只需插入该数组的大小，在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中，我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数，第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中，我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需
前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloé】的粉丝问了一个关于Pandas中groupby函数的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
在爬虫的世界里，选择合适的编程语言是关键之一。但是面对众多选择，你是选择Python还是Java呢？本文将为你分析Python和Java在爬虫领域的优势与劣势，帮助你做出选择。
Python是一种高级编程语言，易于学习和使用。它被广泛应用于各种领域，包括Web开发、数据科学、人工智能等。本文将介绍Python入门、Python爬虫和Python数据分析的基础知识。
除了前面介绍的ndarray数组对象和ufunc函数之外，NumPy还提供了大量对数组进行处理的函数。
reduce()函数是Python内置的一个高阶函数。 reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。 例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和： 1 2 def f(x, y): return x + y 调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做
编程练习 计算从1到1000以内所有奇数的和，并进行输出，结果为250000 任务 定义变量sum1和 num1，sum1用于存放所有奇数和，num1用于存放数值，并对其赋初始值 使用while来实现1-1000以内的循环 用if语句实现条件判断，是否为奇数 输出符合条件的所有奇数的和 任务提示 不能被2整除的数为奇数 原始代码 sum1 = 0 num1 = 1 # 循环条件 # 判断条件 # 求和 num1 = num1 + 1 print(sum1) 代码提交区 # coding:utf-8
对Sql比较了解的同学，应该都听过Sql中的窗口函数，感觉掌握了窗口函数就可以说自己精通Sql了，在Python中也有类似的窗口函数。
lambda表达式本身是一个非常基础的python函数语法，其基本功能跟使用def所定义的python函数是一样的，只是lambda表达式基本在一行以内就完整的表达了整个函数的运算逻辑。这里我们简单展示一些lambda表达式的使用示例，以供参考。
Python 是一种简洁而强大的编程语言，广泛应用于各个领域。在本篇文章中，我们将使用 Python 编写一个实战程序，通过网络请求和正则表达式来获取西门子论坛的标题。这个案例将帮助我们了解如何使用 Python 进行网络请求、数据解析和正则表达式匹配，同时也展示了 Python 在实际项目中的应用。
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