在 Python 中，我们可以使用循环来动态创建多个列表，这在处理数据、进行数据分析或进行算法实现时非常有用。本文将介绍几种常见的方法，以帮助大家学习如何使用循环创建多个列表。
在前面的几个章节中我们脚本上是用 python 解释器来编程，如果你从 Python 解释器退出再进入，那么你定义的所有的方法和变量就都消失了。
“鸡兔同笼”最早记载于1500多年前的中国古代数学著作《孙子算经》中的“卷下”第31题（后传至日本演变为“鹤龟算”），原题为：“今有雉兔同笼，上有三十五头，下有九十四足，问雉兔各几何？”意思是“鸡和兔的总头数是35，总脚数是94，鸡和兔各有几只？”。
你应该听说过，应用Python，可以让你处理一天的重复工作量，缩短到几分钟甚至更短。
最后一个函数比较特殊，ord函数根据ASCII码将单个字符转换为数值，与之相对，chr函数可以将数值转换为ASCII编码的字符。
标准Python的列表(list)中，元素本质是对象。如：L = [1, 2, 3]，需要3个指针和三个整数对象，对于数值运算比较浪费内存和CPU。因此，Numpy提供了ndarray(N-dimensional array object)对象：存储单一数据类型的多维数组。
VBA编程实现不重复随机数输出。VBA里的随机函数是RND，在工作表中随机函数是RAND，一字之差，可要记好了。RND取值范围是[0,1)，意思是0和1之间的一个随机数，包含0，但不包含1。
Tensorflow数据读取有三种方式： Preloaded data: 预加载数据 Feeding: Python产生数据，再把数据喂给后端。 Reading from file: 从文件中直接读取 具体可以参考：极客学院的数据读取 这里介绍下： TF生成数据的方式 正常情况下，使用tf.initialize_all_variables()初始化变量，在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1）如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initiali
正常情况下，使用tf.initialize_all_variables()初始化变量，在完全构建好模型并加载之后才运行这个操作。生成数据的主要方法如下 1）如果需要利用已经初始化的参数给其他变量赋值 TF的变量有个initialized_value()属性，就是初始化的值，使用方法如下：
编写固定输出的斐波那契数列 # vim fibs.py #!/usr/bin/python fibs = [0, 1] for i in range(8): fibs.append(fibs[-1] + fibs[-2]) print fibs # ./fibs.py [0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34] 可执行的交互式斐波那契数列 # vim fibs2.py #!/usr/bin/python fibs = [0, 1] nums = int(raw_input('Inp
冒泡排序是一种简单直观的排序算法（算法简单，效率低）。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。
NumPy是Python中科学计算的基础包，它是一个Python库，提供多维数组对象，各种派生对象（如掩码数组和矩阵），以及用于数组快速操作的各种API，有包括数学、逻辑、形状操作、排序、选择、输入输出、离散傅立叶变换、基本线性代数，基本统计运算和随机模拟等等。
这个随机数函数的主要目的是从给出的列表中生成随机数函数，同时还可以为每一个列表中的元素设置权重。
作为一个用python的生信工程师，平时工作中除了用python来处理些文本文件和搭建流程，没事也想探索些其他有趣的功能。这几天就在网上学习了下如何用python编写验证码，感兴趣的同学也一起来学习下吧！ 01 验证码的作用及干扰机制 在编写验证码之前，我们首先来了解下验证码是用来干嘛的吧： 验证码主要是为了防止暴力破解，爬虫模拟登陆以及各种键盘钩子进行登陆；验证码能起到干扰作用的机制主要是靠背景点或线条进行干扰，以及对文字进行扭曲。 02 Python编写验证码实战 我们先来看下采用python编写验
轴的概念 ：轴是NumPy模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作
Python3冒泡排序 概述 冒泡排序（Bubble Sort），是一种计算机科学领域的较简单的排序算法。 它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。 走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换，也就是说该数列已经排序完成。 算法原理 冒泡排序算法的运作如下： 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点，最后的元素应该会是最大的数。 针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个。 持续每
由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构，为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画，推出一个新系列 -----《图解数据结构》，主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。
python中生成随机数主要使用random模块和numpy库中的random函数。
昨天放了第三篇的参考答案，仅供参考，想要学的更深入一些可以自己看一些算法类的书籍或者文章，应该会更系统和专业。
统计学是研究数据的收集、组织、显示、分析、解释和表示的学科。统计学是数学的一个分支，被认为是数据和机器学习的先决条件。它是一个非常广泛的领域，但在本篇的学习中只关心最相关的部分。在完成本挑战后，你可以进行web开发、数据分析、机器学习和数据科学任何你感兴趣的方面深入学习。接下来让我们看看如果你需要处理一些数据，我们要怎么做吧。
Python 内置函数 zip() 的基本调用形式是 zip(*iterables) ，其参数应为可迭代对象，且用符号 * 表示可以是多个可迭代对象（参阅第7章7.2节），例如：
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: UTF-8 -*- # Date:2018-5-27 # Author:AreLIN #选择排序:每次只取一个最大或最小值的索引 import random a = [] count_swap = 0 count_iter = 0 #随机数列表 for _ in range(20): a.append(random.randrange(1,101)) print("my first list:\n{}".format(a)
我们先生成一个字典，比如生成班上学上的成绩，班上有10个人，我们要进行筛选分数及格的同学
对于一维数组或者列表，unique函数去除其中重复的元素，并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表
对于原生支持随机访问的数据结构（如tuple、list），迭代器和经典for循环的索引访问相比并无优势，反而丢失了索引值（可以使用内建函数enumerate()找回这个索引值）。但对于无法随机访问的数据结构（比如set）而言，迭代器是唯一的访问元素的方式。
WHY Python首先,学一门语言都会问:点解要学这门语言而学Python的原因很简单,原因就是…..好鬼简单.(这句话不是我说的) 很喜欢Python极简的代码风格,以及众多功能强大的模块…… 学了两天Python有点点体会,觉得应该总结一下有哪些应该注意的地方. 基本问题 学习途径 初学者推荐一个公众号:Crossin的编程教室(喜欢作者的教学方式) 环境配置 用Mac或者Linux的同学是幸福的,直接在终端输入idle就好了,这两个系统都是默认自带Python的,如果想直接在终端打开Python S
honggfuzz在对输入文件进行变异前，会先创建个临时文件名（honggfuzz+pid+time），然后将输入数据变异后写入临时文件。
斐波那契数列指的是这样一个数列 0, 1, 1, 2, 3, 5, 8, 13；特别指出：第0项是0，第1项是第一个1。从第三项开始，每一项都等于前两项之和。
前两天做了一个随机生成密码的课后练习题，题目挺简单，但是这个题目却有两个比较重要的知识点Random和String模块，今天就跟大家聊一聊这两个知识点。话不多说，我们开始吧。
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例，假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点，而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位，精确到四位数，任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
银杏的叶子是心的形状，一柄两叶代表着两颗相爱的心连着一起。银杏树又叫公孙树，千年才能开花结果，虽然说法夸张，但是道出了只有经过漫长的守候，才能守的开花结果，象征着守护爱情的漫长岁月和最终的合二为一。
在python中，我们经常会遇到需要对一系列的元素进行遍历或处理的情况，例如对列表中的每个元素进行求和或排序，或者对文件中的每一行进行读取或写入。为了实现这样的功能，我们通常会使用for循环或while循环来逐个获取元素，并进行相应的操作。例如：
根据布尔值数组的特点，True会被强制为1，False会被强制为0，因此可以计算布尔值数组中True的个数；并且对布尔值数组有两个有用的方法any和all。any检查数组中是否至少有一个True，all检查是否全都是True。
CYaRon 是一个用于生成随机测试数据的 Python 库，内置多种数据结构，例如随机图、树、向量、字符串、数列、多边形等，可以帮助生成有一定强度的测试数据。
1.通常来讲，时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。
如果只允许你写一行代码，你能够实现什么样的功能？今天我们来看看这 16 行丧(gan)心(de)病(piao)狂(liang）代码。
开始更新numpy相关的文章，本文介绍numpy中的25个小案例，主要内容是如何利用numpy来生成向量（一维数组），矩阵和高维数组等
这篇笔记适合机器学习初学者，我是加入了一个DC算法竞赛的一个小组，故开始入门机器学习，希望能够以此正式进入机器学习领域。 在网上我也找了很多入门机器学习的教程，但都不让人满意，是因为没有一个以竞赛的形式来进行教授机器学习的课程，但我在DC学院上看到了这门课程，而课程的内容设计也是涵盖了大部分机器学习的内容，虽然不是很详细，但能够系统的学习，窥探机器学习的“真身”。 学完这个我想市面上的AI算法竞赛都知道该怎么入手了，也就进入了门槛，但要想取得不错的成绩，那还需努力，这篇仅是作为入门课已是足够。虽然带有点高数的内容，但不要害怕，都是基础内容，不要对数学产生恐慌，因为正是数学造就了今天的繁荣昌盛。
1、python基础部分 Python基础语法入门： Python语言介绍、发展史、与其它语言的对比 编程语言分类，解释性PK编译性的优缺点 Python环境的安装、和Pycharm的使用 基本语法：变量、常量命名规范、程序执行、编码区别 二进制的演化与运算 基本数据类型：int、str、bool、list、dict、set 流程控制：if 、elif、else、for、while语句
自从我用Python编写第一行代码以来，就被它的简单性、出色的可读性和特别流行的一行代码所吸引。
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