三元运算 result = 值1 if 条件 else 值2 a=9 b=5 c = 8 if a < b else 99 print(c) 99 a=8 b=5 c = 8 if a < b...else 99 print(c) 8 比较两个数输出最大的数 a=8 b=5 c = a if a > b else b print(c) 8
title: python移位运算 date: 2018-10-12 19:55:22 tags: #标签 – PYTHON python移位运算 密码算法程序设计实践选的SHA-1。...在写的过程中遇到一丢丢关于python移位的问题,记录一下。 SHA-1其中第一步需要填充消息。...,对于移位运算都有: 左移: 运算规则: 按二进制形式把所有的数字向左移动对应位数,高位移出,低位补零。...在数字没有溢出的前提下,对于正数和负数,左移一位都相当于乘以2的1次方,左移n位就相当于乘以2的n次方。 乘以2**n 相当于向左移动n位数,高位移出0,右边低位的空位补零。...但同时注意运算符优先级的问题, python中,优先级从高到低分别是: **,~+-(按位翻转如~1,-1),* / % //,+-(普通加减法),>….
题解法相似,代码如下 sum = 0for i in range(2,101,2): sum+=i print(sum) (4)3,4题本质上一样,但稍作改变,我们可以用-1**n来确定数据的符号变化最主要的是循环和迭代的运用...sum = 0 while n>0: h= n*(-1)**s sum+=h n-=2 s+=1 print(sum) 结语 该类题目难度较低,只是对循环的简单运用
参考链接: NumPy Python中的数据类型对象(dtype) 原文链接:https://blog.csdn.net/taxueguilai1992/article/details/46581861... python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。 ...=[1,2,3]; a2=mat(diag(a1)); #生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵 3.常见的矩阵运算 1.矩阵相乘 a1=mat([1,2]); a2=mat([[1],[...=a1.sum(axis=0);//列和,这里得到的是1*2的矩阵 a3=a1.sum(axis=1);//行和,这里得到的是3*1的矩阵 a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和,这里得到的是一个数值...,:].max();//计算第二行的最大值,这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值,这里使用的是numpy中的max函数 np.max(a1,1);//计算所有行的最大值
两个集合的运算有:交集、并集、差集 分别对应的操作符:& | ^ test_list1 = [1, 2, 3 , 4] test_list2 = [3, 4, 5, 7] test_set1 = set...test_list2) print(test_set1 & test_set2) print(test_set1 | test_set2) print(test_set1 ^ test_set2) 上面一段代码的运行结果如下
python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。...a1=[1,2,3]; a2=mat(diag(a1)); #生成一个对角线为1、2、3的对角矩阵 3.常见的矩阵运算 1....3*1的矩阵 a4=sum(a1[1,:]);//计算第一行所有列的和,这里得到的是一个数值 计算最大、最小值和索引 a1.max();//计算a1矩阵中所有元素的最大值,这里得到的结果是一个数值 a2...=max(a1[:,1]);//计算第二列的最大值,这里得到的是一个1*1的矩阵 a1[1,:].max();//计算第二行的最大值,这里得到的是一个一个数值 np.max(a1,0);//计算所有列的最大值...(a1[1,:]);//计算第二行中最大值对应在改行的索引 5.矩阵的分隔和合并 矩阵的分隔,同列表和数组的分隔一致。
身份运算符 使用方法及描述 1、算术运算符 运算符 描述 实例 a = 5 b = 12 返回运算后的结果 + 两个对象相加 a + b = 17 - 两个对象相减 a...- b = -7 * 两个对象相乘 a * b = 60 / 两个对象相除 b / a = 2.4 % 取余运算, b / a的余数 b % a = 2 ** 幂运算, a的b次方 a ** b =...= b (True) not 逻辑非运算(真变假, 假变真) not a (False) 4、位运算符 (二进制的逻辑运算) 运算符 描述 实例 a = 0000 0101 (5) b...=0000 1100 (12) 按位运算 返回运算后的结果 & 按位与运算(有0为0) a & b = 0000 0100 (4) | 按位或运算(有1为1) a | b = 0000 1101...a is not b (True) 运算符优先级 03在python中的运算优先级排列如下 描述 检测对象类型 函数 用法 使用 type type(对象) 测试使用 isinstance isinstance
通过python的bin方法,可以将十进制数转换成二进制数。 ? 我们今天说的位运算就是基于二进制的数进行运算的。创建的位运算操作有以下几种。...∧ 按位异或 若参加运算的两个二进制位同号则结果为0(假)异号则结果为1(真) ~ 取反 ~是一个单目(元)运算符,用来对一个二进制数按位取反,即将0变1,将1变0。...00000001 第一个灯亮,其它都灭 00000010 第二个灯亮,其它都灭 00000100 第三个灯亮,其它都灭 ...... 10000000 第八个灯亮,其它都灭 下面是用python...python中的and都知道是逻辑运算符,用来判断条件的真伪,非0 数都是True,0为False,正常情况下都是等于后面的数字。 ? 利用这个特性,就能实现求出最终的效果了。...最后这个题目并没有使用到位运算,实际上使用其它的编程语言是有用到的。 (全文完)
转自:https://www.cnblogs.com/chamie/p/4870078.html python中的矩阵运算 摘自:http://m.blog.csdn.net/blog/taxueguilai1992.../46581861 python的numpy库提供矩阵运算的功能,因此我们在需要矩阵运算的时候,需要导入numpy的包。...3.常见的矩阵运算 1....5.矩阵的分隔和合并 矩阵的分隔,同列表和数组的分隔一致。 ?...这里可以发现三者之间的转换是非常简单的,这里需要注意的是,当列表是一维的时候,将它转换成数组和矩阵后,再通过tolist()转换成列表是不相同的,需要做一些小小的修改。如下: ?
什么是运算符? 本章节主要说明Python的运算符。举个简单的例子 4 +5 = 9 。 例子中,4和5被称为操作数,"+"号为运算符。...Python语言支持以下类型的运算符: 算术运算符 比较(关系)运算符 赋值运算符 逻辑运算符 位运算符 成员运算符 身份运算符 运算符优先级 接下来让我们一个个来学习Python的运算符。...以下实例演示了Python所有比较运算符的操作: #!...以下实例演示了Python所有逻辑运算符的操作: #!...成员运算符 除了以上的一些运算符之外,Python还支持成员运算符,测试实例中包含了一系列的成员,包括字符串,列表或元组。
所谓取模运算,就是计算两个数相除之后的余数,符号是%。如a % b就是计算a除以b的余数。...实际上,虽然结果不一样,不过取模运算完全遵从统一的规则: a \% b = a- \lfloor\frac{a}{b}\rfloor * b 其中\lfloor\frac{a}{b}\rfloor表示...a除以b的结果向下取整。...不过人脑不比电脑,这样计算未免太复杂,为避免给大脑增加负担,再根据上面的规则,这里我总结了一个简单的记忆方法: 对于不带负号的,2个数字都是正数的,直接求结果,这个应该来说是比较简单的,而且无论符号是什么...,我们都只计算这个值; 对于有负号的,不管负号在哪个数字,都去除负号,然后计算步骤1的结果; 接下来根据负号的位置分为3种情况,假设除数是K,去掉负号后取模的结果是M: 2个数都是负数,直接等于-M 被除数是负数
学习一门编程语言一般都是从最基本的变量声明,基本的加减乘除,平方开方等开始的。学习python也不例外。 下面结合《像计算机科学家一样思考python》第二章的几个习题来详细的讲解一下。...半径为r的球体积是 4/3 π r3,半径为5的球体积是多少?...2) python里面几次幂,用两个乘号即**,所以r的三次方是r**3. 3) python里面注释用#,#后面的内容不会被执行。...注释是一个很好的习惯,不仅有助于别人理解你的代码,也能确保多年以后你还认识你自己写的代码。 2. 假设一本书的零售价是24.95,但书店有40%的折扣。运费则是第一本3,以后每本75美分。...hour:minute:second #//为取整运算,一小时是3600秒,所以结束时间除3600再取整得到的就是小时 hour = end // 3600 #%是取余运算,结束时间除3600取余,得到是剩下的分和秒
在编程语言中,逻辑运算符用于构建复杂的条件判断。Python 和 JavaScript 都支持逻辑非运算符来反转一个布尔表达式的值。...在 Python 中,这个运算符是 not;而在 JavaScript 中,则是 !。本文将深入探讨这两个运算符在各自语言中的使用方法,并通过具体的例子来展示它们如何处理不同的数据类型。...Python中的not 基本用法 Python 的 not 运算符是一个单目运算符,它接受一个表达式并返回其逻辑否定的结果。...作为逻辑非运算符。与 Python 类似,它也接受一个表达式并返回其逻辑否定的结果。 console.log(!true); // 输出: false console.log(!...运算符都是用来取反布尔值的逻辑非运算符。虽然它们的语法不同,但在功能上非常相似。当处理非布尔值时,两种语言都会根据预定的规则将其转换为布尔值。理解这些转换规则对于正确地编写逻辑条件语句至关重要。
程序中的所有数在计算机内存中都是以二进制的形式储存的。位运算就是直接对整数在内存中的二进制位进行操作。...Python 中有6种位运算符: ①&:按位与运算符,参与运算的两个值,如果两个相应位都为1,则该位的结果为1,否则为0; ②|:按位或运算符,只要对应的二个二进位有一个为1时,结果位就为1...; ③^:按位异或运算符,当两对应的二进位相异时,结果为1; ④~:按位取反运算符,对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1; ⑤>>:右移动运算符,把 >> 左边的运算数的各二进位全部右移若干位...,>> 右边的数指定移动的位数; ⑥<<:左移动运算符,运算数的各二进位全部左移若干位,由 << 右边的数指定移动的位数,高位丢弃,低位补0。...举个栗子:a=21,b=6,将两个数转换为二进制形式进行位运算。
在看python的时候逻辑运算符没看懂。 x and y 布尔”与” – 如果 x 为 False,x and y 返回 x 的值,否则返回 y 的计算值。...(a and b) 返回 20 就这一段话,看的我有点懵逼,然后我就去上网搜了别人的解说,然后写了一篇文章,供大家理解。 先学习其他语言里的与或非。 短路与(逻辑与)和非短路与。...短路与(逻辑与)和非短路与 先来看牛客的一道题 如下语句通过算术运算和逻辑运算之后i和 j的结果是( ) int i=0; int j=0; if((++i>0)||(++j>0)) { //打印出...i和j的值。...这题考察短路逻辑的用法 && 和 || 分别为 短路与 和 短路或 && 若前面的表达式结果为false,整个逻辑表达式的结果就为 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。
本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_44580977/article/details/101981194 接下来了解下矢量运算的能力, 矢量的特性可以理解为并行化的运算..., 也就是说在对数组执行复杂计算时会作用到元素级别, 这样仅仅用简洁的表达式就可以代替Python的for循环。...,以便于后续显示和运算。...此处使用np.around()方法将所有数据保留2位小数,由于矢量运算的能力,此处仅需一行代码就可实现,如下所示: stock_data = np.around(stock_data,2)#保留2位小数...类,可以更加简洁的进行 矢量算术运算,并且在处理多维的大规模数组时快速且节省空间。
解决方案 1.首先准备好python环境,小编是在pycharm中运行 2.首先针对问题1这是一道简单的累加求和题但是题目要求m的范围,我们就运用for循环解决 得到的结果如下: m=int(input...m在其中的取值,因为PTA对解题过程格式的要求非常严格,所以在最后得的答案要外加一个空格。...针对问题2这道题一看就是经典的if判断题,这道题的练习可以增强对if语句的运用,此题需要注意的是f(x) = result的格式化以及对结果小数的运用,对此可以用一个%s占位进行解决: a=int(input...result=1/a print('f(%.1f) = %.1f'%(a, result))else: print('f(%.1f) = %.1f'%(a, a)) 结语 Python...的学习永无止境,每天勤奋的练习,总能让人受益匪浅,不管做的题容易还是困难,都能从做题当中享受快乐并且巩固知识。
参考链接: Python中的numpy.argmin import numpy as np np.random.seed(100) # 多次运行得到相同的结果,设置随机数的种子 x = np.random.random...(50) x np.min(x) # x的最小值 np.argmin(x) # x的最小值的索引 x[4] # x的第4位的索引值 np.max(x) # x的最大值 np.argmax...(x) # x的最大值的索引 x[36] # x的第36位的索引值 ind = np.argwhere(x > 0.5) # x>0.5的索引 ind x[ind] # x的索引对应的值...索引对应的值大于4的x排在前面,小于4的排在后面 二维 X = np.random.randint(20, size=(4, 5)) # 20以内的随机数20个,分成4行5列 X np.sort...) # 按每行索引对应值大小排序 np.sort(X, axis=0) # 按每列大小排序 np.argsort(X, axis=0) # 按每列索引对应值大小排序 注:代码来自《Python
” 数学上,集合之间有“子集”、“超集”的关系和“交、差、并”等运算,在 Python 中也提供了完成集合运算的方法,在程序中恰当使用,可以优化程序。 1....集合间的运算 在数学上,集合之间有并(符号 )、交(符号 )、差(符号 )、对称差(符号 )等运算,在 Python 的集合对象上,也支持这些运算,且有可读性很轻的方法以及对应的符号两套方式...并 给定集合 、 ,定义运算 为: 或 称为 和 的并集。 Python 中支持运算符号“ | ” 表示数学中的 ,也可以使用方法 union() 。...Python 中支持运算符号“ & ”表示数学中的 ,也可以使用方法 intersection() 。...Python 中支持运算符“ - ” 表示数学中的 (都是键盘中的 - 键所对应的符号),也可以使用方法 difference() 。
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