Python作为一种编程语言，拥有简洁、高效的表达能力。与此同时，Python语言环境中还配备各种软件库，即模块。结合实际问题，选择适当的模块，便可生成简单、快速、正确的程序。
{'python3'} #输出结果，因为set是不会重复的，所以添加相同元素时，输出结果只有一个"python3"
SymPy是Python符号计算库。其目标是成为一个功能齐全的计算机代数系统，代码保持简洁，易于理解和扩展。Python是完全由Python编写的，不依赖外部库。
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。
集合这种数据类型和我们数学中所学的集合很是相似，数学中堆积和的操作也有交集，并集和差集操作，python集合也是一样。
a.topk()求a中的最大值或最小值，返回两个值，一个是a中的值（最大或最小），一个是这个值的索引。
最佳方法： 采用取反的方式来求中位数，排序后结果为l=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],长度为10，half=10//2=5,x[5]为列表的第六位数，5的取反数为-6,x[-6]实际上是对列表进行反向查找，为列表中的第五位数，长度为偶数10时中值5+6/2=5.5。
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reduce()函数是Python内置的高阶函数之一，它在函数式编程中具有重要作用。reduce()函数的功能是对一个可迭代对象中的元素依次进行某种操作，并返回最终的结果。本文将深入探讨reduce()函数的用法，从入门到精通。
整数 ：可以表示正数，例如 123；可以表示负数，例如 123；使用 0 表示零。
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写，字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖，这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算，Python的OpenCV库自然也不例外。
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
次幂在 Python 里面怎么做，我们可能想到说是不是用 2^3 就可以求次幂，其实不是的。
为什么我问这个问题，因为我今天才发现不同语言中 % 的含义是不同的，因为我是主学 java 的，一直以为 % 就是取模，但是我错了。
php中post和get的区别是：1、post更安全并且发送的数据量更大；3、post能发送更多的数据类型，get只能发送ASCII字符；4、post是向服务器传送数据，get是从服务器上获取数据。5、get会缓存数据，而post不会。
对于数学中的运算而言，求平均值是比较常见的操作了。那么在python的列表中，我们也有着求其中元素的平均值操作。
为什么不使用 int 函数仍然能输出呢？其实这是我们使用第二种方式的时候，程序已经自动给我们套了一层 int 了，这样就减少了我们书写代码的工作量。除了 int 之外，python 中还有很多的高效语法，这也是python高效开发的原因之一。
在上面的命令中，我们定义一个return_sum()的函数，这个函数返回一个sum的函数，sum函数的作用是求一个可迭代对象的所有元素的和，当我们直接调用return_sum函数的时候，返回值f是一个函数，再次调用这个函数，我们可以得到序列的和。其中，内部的sum函数相当于引用了外部的参数，当return_sum返回函数sum时，相关参数和变量都保存在返回的函数中，这种情况在python中称之为“闭包”，需要和B-box区分开来哦。
编写程序，求出某个自然数的阶乘。一个正整数的阶乘是所有小于及等于该数的正整数的积，并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!
前言 文章有点标题党，主要是分享一些Python好用的语法糖，用更少的代码实现同样的功能，而且还很优雅。 兵器谱 1. if python没有三目运算符，我挺苦恼的，比如把两个整数较大的那个复制给一个
除了求和范围不同,其他的都是一样的步骤进行运算,使得代码较为冗长,如果利用函数我们只需要调用并更改数据范围即可,可减少多余代码
使用递归实现全排列。123实现全排列！ 法1： 上面定义了两个列表，一个列表存的是需要全排列的数据，另一个列表是当做栈来用的，可以把这个递归想成一棵树，在最顶端是包含所有值得列表，之后
上面定义了两个列表，一个列表存的是需要全排列的数据，另一个列表是当做栈来用的，可以把这个递归想成一棵树，在最顶端是包含所有值得列表，之后从这个列表中循环拿掉一个值，到了第二层，这时候栈里面存放的就是拿出来的那个数据，这一层的一个值里面就少了刚刚拿掉的值，一直到最后这个列表为空的时候，栈里面存的就是这个排列的结果，
发现Python练习题是不少渣渣（当然也包括本渣渣）收集的内容？干货？同时也是培训班割韭菜利器，就没有看过没有广告的练习题，都是打着领资料的旗号来强行收割韭菜？！
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历，更重要的是通过提炼让我们得以升华，走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
运行时间为{:.4f}秒”.format(k,clock())) for i in tqdm(range(101)): print(“\r{:3}%”.format(i),end=””) sleep((clock())/100)#用执行程序的总时间来算出进度条间隔的时间
python 什么是函数 Python不但能非常灵活地定义函数，而且本身内置了很多有用的函数，可以直接调用。 python 函数的调用 Python内置了很多有用的函数，我们可以直接调用。 要调用一个函数，需要知道函数的名称和参数，比如求绝对值的函数 abs，它接收一个参数。 abs(100) 100 abs(-20) 20 abs(12.34) 12.34 调用函数的时候，如果传入的参数数量不对，会报TypeError的错误 python 编写函数 在Python中，定义一个函
---- 0x00 机器语言、汇编语言与高级语言(以2+3为例) 机器语言：01代码、CPU认识的语言 加运算：1001 减运算：1010 2+3：1001 0010 0011 汇编语言：在机器语言上增加了人类可阅读的助记符 加运算：ADD 减运算：SUB 2+3：ADD 2,3 高级语言：向自然语言靠近的语言 sum = 2 + 3 ---- 0x01 程序设计语言的运行方式 编译型 将高级语言源代码转换成目标代码（机器语言） 程序可以直接运行 目标代码执行速度快 代表语言：C/C++ 解释型 将高
上回咱们介绍了《关于移动游戏运营数据指标，这里有一份简单说明，请查收》，不少朋友们看完后留言希望出一期关于LTV的计算和预估科普贴，刚好最近才哥也在做这方面的数据处理。
根据输入文章，撰写摘要总结。
把常规的运算和比较都测试一遍+ - \\* / % // > == < !=,结果我就直接汇总了
\[ \left[ \begin{array}{ccc} \sigma_{x} &\tau_{xy} &\tau_{xz}\\ \tau_{yx} &\sigma_{y} &\tau_{yz}\\ \tau_{zx} &\tau_{zy} &\sigma_{z} \end{array} \right] = \left[ \begin{array}{ccc} 0 &1 &2\\ 1 & \sigma_{y} & 1\\ 2 &1 &0 \end{array} \right] \] 并已知经过该点的某一平面上的应力矢量为零矢量，求 \(\sigma_y\) 和主应力？
自带开发环境较IDLE,可以到开始菜单中去找到。默认打开的就是python控制台。
在现代科技发展的潮流中，计算机编程已成为解决问题和创新的重要工具。而Python作为一门功能强大且易学的编程语言，正以其简洁、灵活和丰富的库函数，吸引着越来越多的学习者和开发者。
补充知识：python：编写一个求菲波那奇数列的递归函数，输入n值，使用该递归函数
python字典的健必须不可变（可以是字符串、数字、元组，不能是列表），如果一个字典内部有相同的健，那么后面的健值会替换前面的同名健值
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
它们预先定义在内置命名空间中，开箱即用，所见即所得。Python 被公认是一种新手友好型的语言，这种说法能够成立，内置函数在其中起到了极关键的作用。
根据文章内容，撰写摘要总结如下：本文主要介绍了NumPy库中的一些常用函数，包括数组操作、数组索引、数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容。其中，数组操作和数组索引是NumPy库中最基本和最重要的两个概念，通过这些函数，我们可以方便地对数组进行各种操作和运算。另外，数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容也是NumPy库中比较重要的概念，这些函数可以帮助我们更好地理解和操作数组。
模块化编程是 Python 的基本思想。初学 Python，都应该使用过小海龟、随机、数学模块。使用模块之前，需要导入模块，然后根据自己的问题需要使用这些模块。
矩形的面积等于长乘以宽，矩形的周长是四条边的和，给定周长让我们算面积的最大值，人为笔算会很麻烦，但用python求解矩形的的面积的最大值，可以使我们运算起来更便捷。
最小公倍数在通分的时候会使用到，上文百度解析中可以看到a与b之间的最小公倍数关系。那么我们这里需要具体的举例子看看：
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。
什么是内置函数? 就是python给你提供的,拿来直接用的函数, 比如print 和 input等等. 截止到python版本3.6.2 python一共提供了68个内置函数. 他们就是python直
除了纯粹的数学和魔术，程序员也是本公众号服务的群体之一，他们大量的需要来自数学理性和魔幻艺术的滋养才能创作出更好的程序艺术品。本文以python中对象方法还是通用属性函数的调用方式的选择为例阐明了代码设计艺术中小而美的精髓，欢迎品评。
原文Basic Sound Processing with Python描述了怎样在Python中通过pylab接口对声音进行基本的处理。
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