- 浮点数等差数列 Demo #!/usr/bin/python3 ''' 参数： start:起始数 stop:末尾数 n:份数，stop-start之间一共分为几份 思路： 对数据进行float处理 计算公差 利用while，依次求出下一个数列项，并利用append函数添加至lst中 最后返回lst即可 ''' def rang(start, stop, n):... 浮点数等差数列 Demo #!/usr/bin/python3 ''' 参数： start:起始数 stop:末尾数 n:份数，stop-start之间一共分为几份 思路： 对数据进行float处理 计算公差 利用while，依次求出下一个数列项，并利用append函数添加至lst中 最后返回lst即可 ''' def rang(start, stop, n):...
- I 忽略大小写 Demo #!/usr/bin/python3 import re s = 'That' pat = r't' r = re.findall(pat,s,re.I) print(r) 123456 运行结果 I 忽略大小写 Demo #!/usr/bin/python3 import re s = 'That' pat = r't' r = re.findall(pat,s,re.I) print(r) 123456 运行结果
- 样本抽样 Demo #!/usr/bin/python3 from random import randint,sample ''' randint(0,50):0-50之间的随机整数 range(100)：[0,100) sample(lst,10):从lst中 随机抽取 10个数 ''' # 利用for循环 生成100个 0-50之间的随机数 # for _... 样本抽样 Demo #!/usr/bin/python3 from random import randint,sample ''' randint(0,50):0-50之间的随机整数 range(100)：[0,100) sample(lst,10):从lst中 随机抽取 10个数 ''' # 利用for循环 生成100个 0-50之间的随机数 # for _...
- 命名元组提高可读性 Demo #!/usr/bin/python3 from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y', 'z']) # 定义名字为Point的元祖，字段属性有x,y,z lst = [Point(1.5, 2, 3.0), Point(-0.3, -1.... 命名元组提高可读性 Demo #!/usr/bin/python3 from collections import namedtuple Point = namedtuple('Point', ['x', 'y', 'z']) # 定义名字为Point的元祖，字段属性有x,y,z lst = [Point(1.5, 2, 3.0), Point(-0.3, -1....
- 获取文件前缀、后缀名 Demo #!/usr/bin/python3 import os file_ext = os.path.splitext('./data/py/test.py')#示例路径 front,ext = file_ext print(front)#./data/py/test print(ext)#.py 123456 运行结果 获取文件前缀、后缀名 Demo #!/usr/bin/python3 import os file_ext = os.path.splitext('./data/py/test.py')#示例路径 front,ext = file_ext print(front)#./data/py/test print(ext)#.py 123456 运行结果
- product 案例 Demo #!/usr/bin/python3 def product(*args, repeat=1): pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat result = [[]] for pool in pools: result = [x+[y] for x in result for y ... product 案例 Demo #!/usr/bin/python3 def product(*args, repeat=1): pools = [tuple(pool) for pool in args] * repeat result = [[]] for pool in pools: result = [x+[y] for x in result for y ...
- 10个高斯分布的坐标点 Demo #!/usr/bin/python3 from random import gauss ''' gauss(u,sigma)生成均值为u, 标准差为sigma的满足高斯分布的值 这里函数是：y=2*x+1 均值为0，标准差为1的高斯分布 ''' x = range(10) y = [2*xi+1+gauss(0,1) for xi... 10个高斯分布的坐标点 Demo #!/usr/bin/python3 from random import gauss ''' gauss(u,sigma)生成均值为u, 标准差为sigma的满足高斯分布的值 这里函数是：y=2*x+1 均值为0，标准差为1的高斯分布 ''' x = range(10) y = [2*xi+1+gauss(0,1) for xi...
- 列表反转 Demo #!/usr/bin/python3 def reverse(lst): return lst[::-1] r = reverse([1, -2, 3, 4, 1, 2]) print(r) # [2, 1, 4, 3, -2, 1] 123456789 运行结果 注：list[::-1]的几种用法 列表反转 Demo #!/usr/bin/python3 def reverse(lst): return lst[::-1] r = reverse([1, -2, 3, 4, 1, 2]) print(r) # [2, 1, 4, 3, -2, 1] 123456789 运行结果 注：list[::-1]的几种用法
- 重洗数据集 Demo #!/usr/bin/python3 from random import shuffle,randint # 生成100个 0-50之间的随机整数 lst = [randint(0,50) for _ in range(100)] # 在lst原基础上进行重新随机排列 也就是重洗 shuffle(lst) print(lst[:5]) 123... 重洗数据集 Demo #!/usr/bin/python3 from random import shuffle,randint # 生成100个 0-50之间的随机整数 lst = [randint(0,50) for _ in range(100)] # 在lst原基础上进行重新随机排列 也就是重洗 shuffle(lst) print(lst[:5]) 123...
- 查找第一个匹配串 Demo #!/usr/bin/python3 import re s = 'my name is haihong' pat = 'hai' r = re.search(pat,s) print(r.span()) #(11,14) 1234567 运行结果 知识点 re.search()re.span() 查找第一个匹配串 Demo #!/usr/bin/python3 import re s = 'my name is haihong' pat = 'hai' r = re.search(pat,s) print(r.span()) #(11,14) 1234567 运行结果 知识点 re.search()re.span()
- 前言 Hello！小伙伴！ 非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ 自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 昵称：海轰 标签：程序猿｜C++选手｜学生 简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，有幸拿过国奖、省奖等，已保研。目前正在学习C++/Linux（真的真的太难了～） 学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 +... 前言 Hello！小伙伴！ 非常感谢您阅读海轰的文章，倘若文中有错误的地方，欢迎您指出～ 自我介绍 ଘ(੭ˊᵕˋ)੭ 昵称：海轰 标签：程序猿｜C++选手｜学生 简介：因C语言结识编程，随后转入计算机专业，有幸拿过国奖、省奖等，已保研。目前正在学习C++/Linux（真的真的太难了～） 学习经验：扎实基础 + 多做笔记 + 多敲代码 + 多思考 +...
- 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github -> 前往【人生苦短，我... 写在前面：大家好！我是【AI 菌】，一枚爱弹吉他的程序员。我热爱AI、热爱分享、热爱开源！ 这博客是我对学习的一点总结与记录。如果您也对 深度学习、机器视觉、算法、Python、C++ 感兴趣，可以关注我的动态，我们一起学习，一起进步~ 我的博客地址为：【AI 菌】的博客 我的Github项目地址是：【AI 菌】的Github -> 前往【人生苦短，我...
- 文章目录 一、xpinyin 二、pypinyin 三、snownlp 四、批量将中文名转换成拼音 一、xpinyin # 安装xpinyin pip install xpinyin -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 12 使用... 文章目录 一、xpinyin 二、pypinyin 三、snownlp 四、批量将中文名转换成拼音 一、xpinyin # 安装xpinyin pip install xpinyin -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com 12 使用...
- 不要停止奔跑，不要回顾来路，来路无可眷恋，值得期待的只有前方。——《马男波杰克》 文章目录 一、matplotlib绘制热力图 二、seaborn绘制热力图 热力图：通过颜色深浅变化，优雅地展示数据的差异。 一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘... 不要停止奔跑，不要回顾来路，来路无可眷恋，值得期待的只有前方。——《马男波杰克》 文章目录 一、matplotlib绘制热力图 二、seaborn绘制热力图 热力图：通过颜色深浅变化，优雅地展示数据的差异。 一、matplotlib绘制热力图 Matplotlib是Python著名的2D绘...
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