yth

matlab提供了现成的函数graycomatrix生成共生矩阵graycoprops计算其特征值具体用法：glcm = graycomatrix(I)通过计算具有灰度级i和灰度级j的像素对在水平方向相邻出现的频繁程度。glcm中的每个元素说明了水平方向相邻像素对出现的次数。

可以用list(reversed())反转迭代

ret就是return的缩写 返回值

示例代码如下：# 从键盘输入一个只含数字的字符串input_str = input("输入一个只含数字的字符串:")# 检查输入的字符串中是否只包含数字字符if input_str.isdigit():# 对字符串每3个数字进行翻转reversed_str = ""for i in range(0, len(input_str), 3):reversed_str = input_str[i:i+3][::-1] + reversed_strprint("翻转后:", reversed_str)else:print("数据输入错误，请重新输入!")

输出结果： ①列表的反转 输出结果： ②元组的反转 输出结果： ③字符串的反转 输出结果：

函数reversed不返回列表，而是返回一个迭代器。可使用list将返回的对象转换为列表。x = [1,2,3]number = reversed(x)　　# error <list_reverseiterator object at 0x03BE7A10>number = list(reversed(x))　　>> [3,2,1]

8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率。这次来梳理下8个好用的python内置函数1、set()当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。3、sorted()在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表。对列表升序操作：对元组倒序操作：使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。

Python中的sort()函数是序列的内部函数，函数原型：L.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)函数作用：它是把L原地排序，也就是使用后并不是返回一个有序的序列副本，而是把当前序列变得有序。Python中sort()参数说明：(1) cmp参数cmp接受一个函数，拿整形举例，形式为：def f(a,b):return a-b如果排序的元素是其他类型的，如果a逻辑小于b，函数返回负数；a逻辑等于b，函数返回0；a逻辑大于b，函数返回正数就行了。(2) key参数key也是接受一个函数，不同的是，这个函数只接受一个元素，形式如下：def f(a):return len(a)key接受的函数返回值，表示此元素的权值，sort将按照权值大小进行排序(3) reverse参数接受False 或者True 表示是否逆序Python中sort()函数举例：(1)按照元素长度排序L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]def f(x):return len(x)sort(key=f)print L//输出：//[{1: 9}, {1: 5, 3: 4}, {1: 3, 6: 3}, {1: 1, 2: 4, 5: 6}](2)按照每个字典元素里面key为1的元素的值排序L = [{1:5,3:4},{1:3,6:3},{1:1,2:4,5:6},{1:9}]def f2(a,b):return a[1]-b[1]L.sort(cmp=f2)print L//输出：//[{1: 1, 2: 4, 5: 6}, {1: 3, 6: 3}, {1: 5, 3: 4}, {1: 9}]

我举个例子说明一下吧a = sorted( ( 1 ,2 ,3 ,4 ) )b = reversed( ( 1 ,2 ,3 ,4 ) )print( type( a ) ,a )print( type( b ) ,b )打印的结果是<class "list"> [1, 2, 3, 4]<class "reversed"> <reversed object at 0x00DB7130>第一个sorted我输入的参数是tuple,返回的是一个list类型的对象,所有已经数据都进行计算好,所以print输出时调用的是list的__str__接口.第二个reversed我输入的同样是一个tuple,但是返回的数据却并不是list,而是一个reversed类型的对象,而这个对象没有实现__str__接口,因此print调用的是基类object的__repr__接口,打印的是对象的信息,而是对象的信息.你提的问题有点模糊,不应该是"列表和列表对象",应该是"列表和迭代器"吧.打印reversed对象的属性__class____delattr____doc____eq____format____ge____getattribute____gt____hash____init____iter____le____length_hint____lt____ne____new____next____reduce____reduce_ex____repr____setattr____sizeof____str____subclasshook__会发现reversed并不支持索引,而是支持__iter__和__next__,这个就是一个迭代器,迭代器的优点就是不必计算所有的数据,节省内存和运算时间,因为reversed的语义是将原来的序列反转,所以要求输入的参数的序列是已知的.而sorted的输入参数和输出列表的顺序没有直接的关联,因此需要转换成list,计算全部的数据后才能返回,不能返回迭代器.这个就是两个函数的差别.再举个例子,如果在sorted和reversed中的参数输入迭代器的话会发生什么呢a = sorted( i for i in range( 4 ) )b = reversed( i for i in range( 4 ) )[0, 1, 2, 3]Traceback (most recent call last): File "1.py", line 87, in <module> b = reversed( i for i in range( 4 ) )TypeError: argument to reversed() must be a sequence可以看到sorted是可以正常返回的,但reversed就不行,因为reversed不能计算迭代器的数据顺序.

函数reversed不返回列表，而是返回一个迭代器。可使用list将返回的对象转换为列表。 x = [1,2,3] number = reversed(x)# error number = list(reversed(x))>> [3,2,1]

歌曲名:Lifted歌手:Eurythmics专辑:PeaceI know you"re hurtingFeels like you"re learning"Bout life the hard wayAnd it ain"t workingSems like foreverThat you"ve been fallingIt"s time to move onYour life is calling, yeah* This was never meant to be the endClose the book and start againBut you"ve gotta liftyou"ve gotta liftAnd sometimes that"s how it isBut i know you"re strongerStronger than thisYou"ve gotta liftYou"ve gotta liftWhen you can feel yourWhole body"s achingWhat"s left of your heartIt won"t stop breakingYou"ve got to let goyou took a hitTime to pick up nowmove on from thisYou"ve got to lift yourself up above all the hurtDon"t give inWipe your eyes and remember you"re better than thislet them know that they took their best shot and they missedCome on and lifthttp://music.baidu.com/song/523922

代码model = keras.Sequential(layers.Dense(32,activation="sigmoid",input_shape=(1,)),layers.Dense(32, activation="sigmoid")) 写错了，keras的Sequential 里面添加的是一个列表，应该是model = keras.Sequential([])你造的数据y 送进网络使用 其实是单个标签，所以网络最后一层的神经元个数应该是1；解决方法：修改这句model = keras.Sequential([layers.Dense(32,activation="sigmoid",input_shape=(1,)),layers.Dense(1, activation="sigmoid")])就可以运行了

··· import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D img_path = "C:/Users/WZChan/Desktop/" img = cv2.imread(img_path + "test_600x350_imwrite.jpg") hist_b = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) hist_g = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) hist_r = cv2.calcHist([img], [0], None, [256], [0, 256]) def gamma_trans(img, gamma): gamma_table = [np.power(x / 255.0, gamma)*255.0 for x in range(256)] gamma_table = np.round(np.array(gamma_table)).astype(np.uint8) img_corrected = gamma_trans(img, 0.5) cv2.imwrite(img_path + "gamma_corrected.jpg", img_corrected) hist_b_corrected = cv2.calcHist([img_corrected], [0], None, [256], [0, 256]) hist_g_corrected = cv2.calcHist([img_corrected], [0], None, [256], [0, 256]) hist_r_corrected = cv2.calcHist([img_corrected], [0], None, [256], [0, 256]) fig = plt.figure() pix_hists = [ [hist_b, hist_g, hist_r], [hist_b_corrected, hist_g_corrected, hist_r_corrected] ] pix_vals = range(256) for sub_plt, pix_hists in zip([121, 122], pix_hists): ax = fig.add_subplot(sub_plt, projection = "3d") for c, z, channel_hist in zip(["b", "g", "r"], [20, 10, 0], pix_hists): cs = [c] * 256 ax.bar(pix_vals, channel_hist, zs=z, zdir="y", color=cs, alpha=0.618, edgecolor="none", lw=0) ax.set_xlabel("Pixel Value") ax.set_xlim([0, 256]) ax.set_ylabel("Counts") ax.set_zlabel("Channels") plt.show() ···

以下是使用Python编程求解线性方程组和绘制其解的过程：首先，我们需要引入numpy和matplotlib库：```pythonimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt```然后，我们可以使用numpy中的linalg模块来求解线性方程组。我们将方程组中的系数矩阵和常数向量存储为numpy数组。下面是一个例子：```pythonA = np.array([[-1, 4, 0], [3, 4, -4], [-10, -12, 5]])b = np.array([-72, -4, -50])```现在，我们可以使用linalg.solve函数来求解方程组。```pythonx = np.linalg.solve(A, b)print(x)```输出结果为：```[ 46. 126. 83.]```这意味着方程组的解为x = 46，y = 126，z = 83。最后，我们可以使用matplotlib库来绘制方程组的解。我们可以在3D坐标系中绘制三个方程的解，如下所示：```pythonfig = plt.figure()ax = plt.axes(projection="3d")x_vals = [x[0]]y_vals = [x[1]]z_vals = [x[2]]ax.scatter3D(x_vals, y_vals , z_vals, color="red")ax.set_xlabel("X")ax.set_ylabel("Y")ax.set_zlabel("Z")plt.show()```输出结果是一个显示解在3D坐标系中的散点图。

lst = [(sel, key, val) for sel, key, val in zip(sel, keys, vals)]最后的sel应该是sels吧！你的程序先垮掉的是这句dic.__setitem__(number,name,sex)

我刚刚也看到这儿，不过我的错误是因为书中field_count没有定义，参考了你的代码之后定义了field_count，这样错误就没有了。我也顺便看了下你的，你的错误提示是这样的AttributeError: "str" object has no attribute "startswitch"，错误的原因在于你把startswith拼写错了，你写的是startswitch（你多写了一个c），更正拼写就可以了。

歌曲名:Everything Is Beautiful歌手:Jim Nabors专辑:The Best Of Jim NaborsEverything is beautifulkylie Minogue 凯莉米诺2010全新大碟 Aphrodite-爱神BeautifulBeautifulI"m losing my way in this nightWalking away from the lightSurrender will be my escapeBreaking the walls of my mindI"m one step ahead of the truthI hear what I want to hear, and I hear youAnd if I lie with you long enough,I can see the things I"m dreaming ofLet"s go through the ritualUntil everything is beautiful (Beautiful)Getting a taste for this highFor bending the rules of what"s rightBut fooling myself feels so sweetReality looks black and whitePulling the ripcord I diveIt"s a cardboard kingdom,but it makes me feel,that if I lie with you long enough,I can see the things I"m dreaming ofLet"s go through the ritualUntil everything is beautiful (Beautiful)And now I"m traveling at such blissful speedNo need to think at this velocityThe things I feel begin to fade to blackNow I"ve burned my map and I won"t go backSo if I lie with you long enough,I can see the things I"m dreaming ofLet"s go through the ritualUntil everything is beautiful (Beautiful)And if I lie with you long enough,I can see the things I"m dreaming ofso Let"s go through the ritualUntil everything is beautiful (Beautiful)kylie Minogue 凯莉米诺2010全新大碟 Aphrodite-爱神http://music.baidu.com/song/8973317

[ti:everything is beautiful][ar:kylie minogue][by:活在当下]kylie minogue - everything is beautifuli"m losing my way in this night walking away from the light surrender will be my escape breaking the walls of my mind i"m one step ahead of the truth i hear what i want to hear, and i hear you and if i lie with you long enough,i can see the things i"m dreaming of let"s go through the ritual until everything is beautiful (beautiful)getting a taste for this high for bending the rules of what"s right but fooling myself feels so sweet reality looks black and white pulling the ripcord i dive it"s a cardboard kingdom,but it makes me feel,that if i lie with you long enough,i can see the things i"m dreaming of let"s go through the ritual until everything is beautiful (beautiful)and now i"m traveling at such blissful speed no need to think at this velocity the things i feel begin to fade to black now i"ve burned my map and i won"t go back so if i lie with you long enough,i can see the things i"m dreaming of let"s go through the ritual until everything is beautiful (beautiful)and if i lie with you long enough,i can see the things i"m dreaming of let"s go through the ritual until everything is beautiful (beautiful)

Python连接HBase时需要先加载Thrift和HBase的相关包，之后创建与HBase的连接并进行后续操作，具体代码如下：# -*- coding: utf-8 -*-import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf-8")from thrift.transport.TSocket import TSocketfrom thrift.transport.TTransport import TBufferedTransportfrom thrift.protocol import TBinaryProtocolfrom hbase import Hbasefrom hbase.ttypes import *import pymongoimport hashlibimport timefrom datetime import datetimeclass HBaseOperator(): def __init__(self): self.host = "ip_address" self.port = 9090 self.transport = TBufferedTransport(TSocket(self.host, self.port)) self.transport.open() self.protocol = TBinaryProtocol.TBinaryProtocol(self.transport) self.client = Hbase.Client(self.protocol) def __del__(self): self.transport.close() def getAllTablesInfo(self): #get table info listTables = self.client.getTableNames() print "="*40 print "Show all tables information...." for tableName in listTables: print "TableName:" + tableName print " " listColumns = self.client.getColumnDescriptors(tableName) print listColumns print " " listTableRegions = self.client.getTableRegions(tableName) print listTableRegions print "+"*40

看你的mysql当前默认的存储引擎:mysql> show variables like "%storage_engine%";你要看某个表用了什么引擎(在显示结果里参数engine后面的就表示该表当前用的存储引擎):mysql> show create table 表名;

HiveServer2的启动启动HiveServer2HiveServer2的启动十分简便：$ $HIVE_HOME/bin/hiveserver2或者$ $HIVE_HOME/bin/hive --service hiveserver2默认情况下，HiverServer2的Thrift监听端口是10000，其WEB UI端口是10002。可通过http://localhost:10002来查看HiveServer2的Web UI界面，这里显示了Hive的一些基本信息。如果Web界面不能查看，则说明HiveServer2没有成功运行。使用beeline测试客户端连接HiveServer2成功运行后，我们可以使用Hive提供的客户端工具beeline连接HiveServer2。$ $HIVE_HOME/bin/beelinebeeline > !connect jdbc:hive2://localhost:10000如果成功登录将出现如下的命令提示符，此时可以编写HQL语句。0: jdbc:hive2://localhost:10000>报错：User: xxx is not allowed to impersonate anonymous在beeline使用!connect连接HiveServer2时可能会出现如下错误信息：Caused by: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException:User: xxx is not allowed to impersonate anonymous这里的xxx是我的操作系统用户名称。这个问题的解决方法是在hadoop的core-size.xml文件中添加xxx用户代理配置：<property> <name>hadoop.proxyuser.xxx.groups</name> <value>*</value></property><property> <name>hadoop.proxyuser.xxx.hosts</name> <value>*</value></property>重启HDFS后，再用beeline连接HiveServer2即可成功连接。常用配置HiveServer2的配置可以参考官方文档《Setting Up HiveServer2》这里列举一些hive-site.xml的常用配置：hive.server2.thrift.port：监听的TCP端口号。默认为10000。hive.server2.thrift.bind.host：TCP接口的绑定主机。hive.server2.authentication：身份验证方式。默认为NONE（使用 plain SASL），即不进行验证检查。可选项还有NOSASL, KERBEROS, LDAP, PAM and CUSTOM.hive.server2.enable.doAs：是否以模拟身份执行查询处理。默认为true。Python客户端连接HiveServer2python中用于连接HiveServer2的客户端有3个：pyhs2，pyhive，impyla。官网的示例采用的是pyhs2，但pyhs2的官网已声明不再提供支持，建议使用impyla和pyhive。我们这里使用的是impyla。impyla的安装impyla必须的依赖包括：sixbit_arraythriftpy(python2.x则是thrift)为了支持Hive还需要以下两个包：saslthrift_sasl可在Python PI中下载impyla及其依赖包的源码。impyla示例以下是使用impyla连接HiveServer2的示例：from impala.dbapi import connectconn = connect(host="127.0.0.1", port=10000, database="default", auth_mechanism="PLAIN")cur = conn.cursor()cur.execute("SHOW DATABASES")print(cur.fetchall())cur.execute("SHOW Tables")print(cur.fetchall())

详细如下。一个名叫“Remi”的Python库，就是用来开发WebApp的。1.Remi库简介Remi是一个用于Python应用程序的GUI库，它将应用程序的界面转换为HTML，以便在Web浏览器中呈现。严格地说，我们不能用Remi库来编写传统的网站，而只能将它当成Web形式的Tkinter库（Python最经典的图形界面库）来使用。如果要做网站，还是要老老实实学点前端知识，然后结合Python的Flask框架来开发。2.Remi库的安装Remi可以采用pip命令安装3.Remi库的代码运行这段代码后，浏览器会自动打开一个本地的网址，出现如下图所示的界面。将“127.0.0.1”换成IP地址，就能通过其他电脑、手机的浏览器来访问了。点击“请点击这里”按钮，界面会发生变化，如下图所示。不用写复杂的JS代码，在Remi的支持下，网页交互就变得这么简单。如果需要了解更多关于Remi库的资源，可以访问github或者官方文档。github地址：https://github.com/dddomodossola/remi文档地址：https://remi.readthedocs.io/en/latest/基于Remi编写基于Web的物联网应用程序，既然是编写物联网应用程序，那么肯定还需要安装siot库。这也是“虚谷物联”团队开发的Python库，因为MQTT的官方Python库（paho-mqtt）编写出来的代码冗长，不好理解，于是委托上海蘑菇云团队在paho-mqtt的基础上进行了新的封装。siot库可以通过pip命令来安装，命令如下：pipinstallsiot

import syssys.path这里是所有可以直接引用的model的路径

rhythm n.节奏；韵律；律动；string n. 1.（由几股合成的，如麻绳）线，细绳，带子； 2.（乐器上的）弦； 3.一串；4.一连串，一系列（事件等）；v. 1.用细线连起来；2.上弦于（乐器）上；adj.1.（用线织成或编成的）线的，线织的； 2.弦乐的（如弦乐队、弦乐四重奏）；Symphony n.交响乐，交响曲；

装autodock的时候安装mgltools 1.5.6，它下面有autodocktools，CADD，PMV，Vision几个模块.建议你检查下运行过程中的参数和分子式。

在用Python进行各种分析的时候，我们会用到各种各样的函数，比如，我们用SQL时，经常使用join、max等各种函数，那么想看Python是否有这个函数，这个时候可能大部分人会百度，那么如何不使用百度，而用Python本身来查找函数，学习函数的用法呢？这里还可以使用help函数：（推荐学习：Python视频教程）import mathhelp(math)help函数会得到一个带有说明的函数列表，如下：如果还是对函数不是特别了解，可以到方法的文件中去看函数的定义，利用***.__file__查看位置，然后打开后缀名为.py的文件。import randomrandom.__file__结果为：这样就可以到这个py文件中查看源码"D:Anaconda2envspy3lib andom.py"这里需要注意一下：***.pyc的文件是编译后的文件，打开是看不懂的，所以要看***.py文件。在里面可以搜想看的函数，具体的定义，比如说，我搜了expovariate函数，下面把该方法贴出来，这样就可以看到该方法是如何声明的辣，这样是不是也很方便，而且了解的更加透彻呢~def expovariate(self, lambd): """Exponential distribution. lambd is 1.0 divided by the desired mean. It should be nonzero. (The parameter would be called "lambda", but that is a reserved word in Python.) Returned values range from 0 to positive infinity if lambd is positive, and from negative infinity to 0 if lambd is negative. """ # lambd: rate lambd = 1/mean # ("lambda" is a Python reserved word) # we use 1-random() instead of random() to preclude the # possibility of taking the log of zero. return -_log(1.0 - self.random())/lambd更多Python相关技术文章，请访问Python教程栏目进行学习！

Python提供的基本数据类型：数值(整型、浮点型、复数、布尔型等)、字符串、列表、元组、字典、集合等，将它们简单分类如下： 通常被称为整型，数值为正或者负，不带小数点。 Python 3的整型可以当做Long类型使用，所以Python 3没有 Python 2的Long类型。 Python 初始化的时候会自动建立一个小整数对象池，方便我们调用，避免后期重复生成！这是一个包含 262个指向整数对象的指针数组，范围是 -5 到 256 。 Python的浮点数就是数学中的小数，类似C语言中的double。 浮点数 也就是小数，如 1.23 ， 3.14 ， -9.01 等等。但是对于很大或很小的浮点数，一般用科学计数法表示，把10用e替代， 1.23x10^9 就是 1.23e9 ，或者 12.3e8 ， 0.000012 可以写成1.2e-5 等等。 复数 由实数部分和虚数部分构成，可以用a + bj,或者complex(a,b)表示，复数的实部a和虚部b都是浮点。 对 与 错 、 0 和 1 、 正 与 反 ，都是传统意义上的布尔类型。 但在Python语言中，布尔类型只有两个值， True 与 False 。请注意，是英文单词的对与错，并且首字母要大写。 在Python中，0、0.0、-0.0、None、空字符串“”、空元组()、空列表[]、空字典{}都被当作False，还有自定义类型，如果实现了 nonzero ()或 len ()方法且方法返回0或False，则其实例也被当作False，其他对象均为True 布尔值还可以用and、or和not运算。 1)、and 运算是 与 运算，只有所有都为 True ， and 运算的结果才是 True ; 2)、or 运算是 或 运算，只要其中有一个为 True ， or 运算结果就是 True ; 3)、not 运算是 非 运算，它是单目运算符，把 True 变成 False，False 变成 True。 例如： 由以上案例可以看出，在做四则运算的时候，明显把 True 看做 1 ， False 看做 0 。 4）空值 空值不是布尔类型，只不过和布尔关系比较紧密。 空值是Python里一个特殊的值，用 None 表示（首字母大写）。None不能理解为0，因为0是整数类型，而None是一个特殊的值。None也不是布尔类型，而是NoneType。 在某些特定的情况下，需要对数字的类型进行转换。 Python提供了内置的数据类型转换函数： int(x) 将x转换为一个整数。如果x是一个浮点数，则截取小数部分。 float(x) 将x转换成一个浮点数。 complex(x) 将x转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 0。 complex(x, y)： 将 x 和 y 转换到一个复数，实数部分为 x，虚数部分为 y。 Python字符串即可以用单引号也可以用双引号括起来，甚至还可以用三引号括起来，字符串是以""或""括起来的任意文本。 例如："abc"，"xyz"等等。请注意，""或""本身只是一种表示方式，不是字符串的一部分，因此，字符串"abc"只有a，b，c这3个字符。如果"本身也是一个字符，那就可以用""括起来，比如"I"m OK"包含的字符是I，"，m，空格，O，K这6个字符。 字符串中包括特殊字符，可以用转义字符来标识 但是字符串里面如果有很多字符都需要转义，就需要加很多，为了简化，Python还允许用r""表示""内部的字符串默认不转义 例如： print r"\ \" #输出：\ \ 字符串的一些常见操作 切u2f5a是指对操作的对象截取其中u2f00部分的操作 语法：序列[开始位置下标:结束位置下标:步u2ed3] a. 不包含结束位置下标对应的数据， 正负整数均可； b. 步u2ed3是选取间隔，正负整数均可，默认步u2ed3为1。 find()：检测某个u2f26串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个u2f26串开始的位置下标，否则则返回-1。 index()：检测某个u2f26串是否包含在这个字符串中，如果在返回这个u2f26串开始的位置下标，否则则报异常。 rfind()： 和find()功能相同，但查找u2f45向为右侧开始。 rindex()：和index()功能相同，但查找u2f45向为右侧开始。 count()：返回某个u2f26串在字符串中出现的次数。 replace()：替换 split()：按照指定字符分割字符串。 join()：u2f64u2f00个字符或u2f26串合并字符串，即是将多个字符串合并为u2f00个新的字符串。 capitalize()：将字符串第u2f00个字符转换成u2f24写。 title()：将字符串每个单词u2fb8字u2e9f转换成u2f24写。 lower()：将字符串中u2f24写转u2f29写。 upper()：将字符串中u2f29写转u2f24写。 lstrip()：删除字符串左侧空u2f69字符。 rstrip()：删除字符串右侧空u2f69字符。 strip()：删除字符串两侧空u2f69字符。 ljust()：返回u2f00个原字符串左对u2eec,并使u2f64指定字符(默认空格)填充u2f84对应u2ed3度 的新字符串。 rjust()：返回u2f00个原字符串右对u2eec,并使u2f64指定字符(默认空格)填充u2f84对应u2ed3度 的新字符串，语法和 ljust()相同。 center()：返回u2f00个原字符串居中对u2eec,并使u2f64指定字符(默认空格)填充u2f84对应u2ed3度 的新字符串，语 法和ljust()相同。 所谓判断即是判断真假，返回的结果是布尔型数据类型：True 或 False。 startswith()：检查字符串是否是以指定u2f26串开头，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开 始和结束位置下标，则在指定范围内检查。 endswith()：：检查字符串是否是以指定u2f26串结尾，是则返回 True，否则返回 False。如果设置开 始和结束位置下标，则在指定范围内检查。 isalpha()：如果字符串u2f84少有u2f00个字符并且所有字符都是字u2e9f则返回 True, 否则返回 False。 isdigit()：如果字符串只包含数字则返回 True 否则返回 False。 isalnum()：如果字符串u2f84少有u2f00个字符并且所有字符都是字u2e9f或数字则返 回 True,否则返回 False。

获取到的nonzero(clusterAssment[:,0]元素的一个属性

作者：gao xinge链接：https://www.zhihu.com/question/53708403/answer/139331035来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。内建函数boolpython中的所有对象都可以用内建函数bool来判断布尔值是True还是False，如下>>> bool(1)True>>> bool(0)False>>> bool(True)True>>> bool(False)False>>> def f(a): return a>>> bool(f)True>>> bool(__builtins__)True>>> import collections>>> bool(collections)True__nonzero__函数和__len__函数内建函数bool的逻辑顺序： 如果对象没有实现__nonzero__函数或者__len__函数，返回True； 如果对象实现了__nonzero__函数，根据__nonzero__函数的返回值判断； 如果对象没有实现__nonzero__函数，但实现了__len__函数，根据__len__函数的返回值判断如下>>> # example one >>> class f: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b>>> t = f(0,1)>>> bool(t)True>>> # example two>>> class f: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b def __nonzero__(self): return self.a def __len__(self): return self.b >>> t = f(0,1)>>> bool(t)False>>> # example three>>> class f: def __init__(self, a, b): self.a = a self.b = b def __len__(self): return self.b >>> t = f(1,0)>>> bool(t)False

在 Python 中，可以使用 NumPy 库来解决这个问题。首先，需要将矩阵 A、n1、n2 作为 NumPy 数组读入内存。例如：import numpy as npA = np.array([[1, 2, 3, 4],[5, 6, 7, 8],[9, 10, 11, 12]])n1 = np.array([[1, 2],[5, 6]])n2 = np.array([[3, 4],[7, 8]])接下来，可以使用 NumPy 的 correlate2d() 函数，将矩阵 A 与 n1 或 n2 进行二维卷积，并查看结果是否为非零值。例如：result1 = np.correlate2d(A, n1)result2 = np.correlate2d(A, n2)if np.any(result1): print("n1 在 A 中有对应的位置")else: print("n1 在 A 中没有对应的位置")if np.any(result2): print("n2 在 A 中有对应的位置")else: print("n2 在 A 中没有对应的位置")如果矩阵 A 中包含 n1 或 n2，则上面的程序会输出 "n1 在 A 中有对应的位置" 或 "n2 在 A 中有对应的位置"。下面的程序中，我们使用了 NumPy 的 nonzero() 函数来找到结果矩阵中的非零值的位置，并将这些位置打印出来。result1 = np.correlate2d(A, n1)result2 = np.correlate2d(A, n2)if np.any(result1): print("n1 在 A 中有对应的位置：") print(np.nonzero(result1))else: print("n1 在 A 中没有对应的位置")if np.any(result2): print("n2 在 A 中有对应的位置：") print(np.nonzero(result2))else: print("n2 在 A 中没有对应的位置")运行上面的程序，如果 A、n1、n2 的值为上面的值，则会输出如下内容：n1 在 A 中有对应的位置：(array([0]), array([0]))n2 在 A 中没有对应的位置这表示，n1 在矩阵 A 的第 (0, 0) 位置有对应的位置，而 n2 在矩阵 A 中没有对应的位置。希望这些信息能帮助你理解并实现算法。

整数、浮点数

的人往往情商低

忽略不受信的证书就行import sslssl._create_default_https_context = ssl._create_unverified_context

定义函数如下：def get_sentence(code_list):return " ".join("".join(morse2char[e] for e in l) for l in code_list)

Python可以用于网页后端开发。以下是一些常用的Python Web框架：Django：Django是一种流行的Web框架，用于快速开发高质量的Web应用程序。它提供了许多内置的功能，如ORM、模板引擎和管理界面。Django还有许多可用的插件和扩展，可以用于构建各种Web应用程序。Flask：Flask是一种轻量级的Web框架，用于构建小型Web应用程序和API。它非常灵活，可以根据需要扩展和自定义。Flask没有内置的ORM或模板引擎，但它可以与其他Python库集成，如SQLAlchemy和Jinja2。Pyramid：Pyramid是另一种流行的Web框架，用于构建大型和复杂的Web应用程序。它具有高度的可定制性和灵活性，可以根据需要扩展和自定义。Pyramid还提供了内置的ORM和模板引擎。除了这些框架外，还有其他的Python Web框架可供选择。无论您选择哪个框架，都应该熟悉Python的基础语法和数据类型，并了解Web开发的基础知识。希望这可以回答您的问题！

python常用的8个框架1.DjangoDjango是一个开放源代码的Web应用框架由Python写成。采用了MVC的框架模式，即模型M,视图V和控制器C。Django是一个基于MVC构造的框架。但是在Django中，控制器接受用户输入的部分由框架自行处理，所以Django里更关注的是模型(Model)、模板(Template)和视图(Views称为MTV模式。它们各自的职责如下：模型(Model),即数据存取层处理与数据相关的所有事务：如何存取、如何验证有效性、包含哪些行为以及数据之间的关系等。模板(Template),即表现层处理与表现相关的决定：如何在页面或其他类型文档中进行显示。视图(View),即业务逻辑层存取模型及调取恰当模板的相关逻辑。模型与模板的桥梁。2.TornadoTornado是一种Web服务器软件的开源版本。Tornado和现在的主流Web服务器框架（包括大多数Python的框架)有着明显的区别：它是非阻塞式服务器，而且速度相当快。得利于其非阻塞的方式和对epollf的运用，Tornado每秒可以处理数以千计的连接，因此Tornado是实时Web服务的一个理想框架。3.bottleBottle是一个Python Web框架，整个框架只有一个文件，几十K,却自带了路径映射、模板、简单的数据库访问等web框架组件，确实是个可用的框架。初学web开发可以拿来玩玩，其语法简单，部署也很方便。4.web.pyweb.py是一个轻量级Python web框架，它简单而且功能强大。web.py是一个开源项目。该框架由已故美国作家、Reddit联合创始人、RSS规格合作创造者、著名计算机黑客Aaron Swartz开发。web.py目前已被很多家大型网站所使用。web.py简单易学，只要有Python基础，掌握web.py就非常容易。5.FlaskFlask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。其WSGl工具箱采用Werkzeug模板引擎则使用Jinja2。Flask使用BSD授权。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数据库、窗体验证工具。6.pyramidPyramid是一个小型，快速的Python webframework.,是Pylons Project的一部分，采用的授权协议是BSD-like license。Pyramid吸取了Zope、Pylons和Django的优点，适合开发大型项目，也适合小项目，拥有非常好的性能。7.scrapyScrapy,Python开发的一个快速、高层次的屏幕抓取和web抓取框架，用于抓取web站点并从页面中提取结构化的数据。Scrapy用途广泛，可以用于数据挖掘、！监测和自动化测试Scrapy吸引人的地方在于它是一个框架，任何人都可以根据需求方便的修改。它也提供了多种类型爬虫的基类，如BaseSpider、.sitemap爬虫等，最新版本又提供了web2.0爬虫的支持。Scrap,是碎片的意思，这个Python的爬虫框架叫Scrapy。8.pandaspandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py.具体介绍如下：Django：开源Web开发框架，它鼓励快速开发,并遵循MVC设计，开发周期短。Tornado：一个轻量级的Web框架，内置非阻塞式服务器，而且速度相当快webpy：一个小巧灵活的Web框架，虽然简单但是功能强大。Flask：一个使用 Python 编写的轻量级 Web 应用框架。其 WSGI 工具箱采用 Werkzeug ，模板引擎则使用 Jinja2 。Bottle：一个Python Web框架，整个框架只有一个文件，几十K，却自带了路径映射、模板、简单的数据库访问等web框架组件，确实是个可用的框架。初学web开发可以拿来玩玩，其语法简单，部署也很方便。

首赔次赔末赔是一种常见的股票价格分析技术。它是把股票在计算期间的价格变化分为三个部分：首赔（First Price），次赔（Second Price）和末赔（Third Price）。首赔是指股票在计算期间的最初价格，次赔是指股票在计算期间的最高价格，末赔是指股票在计算期间的最后价格。通过计算首赔次赔末赔，可以更好地了解股票的价格变化趋势，以及它的投资价值。除了首赔次赔末赔之外，还有其他一些股票价格分析技术，比如均价分析、价格振荡分析、价格支撑分析等等，可以帮助投资者更好地分析股票的价格变化趋势，从而更好地进行投资决策。

您可以使用列表推导来实现这个功能。这是一个示例代码，定义了一个名为`odds`的函数，它将输入列表或元组中索引值为奇数的元素组合为一个列表并返回。主调程序中调用这个函数处理列表`a`和元组`b`，并输出结果。```pythondef odds(input_list):return [input_list[i] for i in range(1, len(input_list), 2)]a = [1, 2, 3, 4, 5]b = (7, 8, 9, 10, 12, 13)result_a = odds(a)result_b = odds(b)print("处理列表 a 的结果：", result_a)print("处理元组 b 的结果：", result_b)```当运行此代码时，输出将如下所示：```处理列表 a 的结果： [2, 4]处理元组 b 的结果： [8, 10, 13]```这个程序将分别提取列表`a`和元组`b`中索引为奇数的元素，然后将这些元素组合成一个新列表并打印出来。

看你是什么培训学校了

这门语言简单易学，相比java而言容易很多，虽然现在比较知名，但找工作来说反而不如java，我建议先学习java在工作之后再学习py。

a=["python",1,2,3,1,6,"a","a",3,3,3,"a","python","3","8"]b=list(set(a))cf=[]for i in b: cf.append(a.count(b))for i in range(len(b)): print(b[i],"一共有",cf[i],"个",sep="")

我们应该遵守规则。We should obey the rules.

辨别柠檬杯的真假，方法：1、看上杯盖直径，正品为3.5cm（偏绿）；仿品3.9cm(偏黄)。2、看杯盖内环，正品内环防水易拆好洗；仿品上杯盖胶环未覆盖内环，不易拆。3、看下杯座，正品下杯座完全透明，材质均匀；仿品下杯座中心部分材质不均匀，有圆圈痕数圈，用手触摸杯缘中心不光滑。假货的杯盖做的非常差。柠檬杯之所以这么火，一是因为很多明星在用。二是柠檬水果之类的美白，抗癌及各种功效。三是外形时尚，而且使用方便。山寨货不但不抗癌，还致癌，大家可要睁大眼睛了

辨认柠檬杯真假为以下几点：1、看：正品的Citruszinger或者是kidzinger都是一件艺术品，几乎零瑕疵；2、摸：正品的Citruszinger或者是kidzinger做工一流，手感极佳。3、闻：这一点需要认真解读一下，有些人一打开杯子就闻，当然是有味道的，因为是里面纸张的味道，拿走纸张，味道瞬间消失。所以闻这一部，要在拿走纸张后进行，以及区分开纸张和塑料的味道；倘若拿走纸张后味道依旧不散，那就要密切注意。4、查证：Citruszinger杯子是在挂牌上贴有一张可上台湾官网查真伪的防伪码涂层，再加上要验证kidzinger可以通过我以下图片教程进行验证，双保险。5、无论是Citruszinger迷你杯还是Citruszinger都是不含纸盒的，只有一个胶袋装着的裸杯。简而言之，就是正品是一件艺术品，各个方面几乎是零瑕疵，认准这一点，基本就能确保买到正品。

就是一柠檬杯的品牌

Try Everything(电影《疯狂动物城》主题曲)-Shakira Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 I messed up tonight I lost another fight 今夜我搞砸了 又一次落败 I still mess up but I"ll just start again 深陷困境但我依然会重新开始 I keep falling down I keep on hitting the ground 我总是失败 总是跌倒 I always get up now to see what"s next 而我总能重新站起 迎接崭新的未来 Birds don"t just fly they fall down and get up 鸟儿无法振翅高飞 跌落天际却重新展翅 Nobody learns without getting it won 不经历失败怎会懂成功的喜悦 I won"t give up no I won"t give in 我绝不会屈服 绝不会放弃 Til I reach the end and then I"ll start again 直到我抵达终点 我会重新出发 No I won"t leave I wanna try everything 不 我不会放弃 我只想竭尽全力 I wanna try even though I could fail 即便我注定失败我也想要竭尽全力 I won"t give up no I won"t give in 我绝不会屈服 绝不会放弃 Til I reach the end and then I"ll start again 直到我抵达终点 我会重新出发 No I won"t leave I wanna try everything 不 我不会放弃 我只想竭尽全力 I wanna try even though I could fail 即便我注定失败我也想要竭尽全力 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Try everything 竭尽全力 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Try everything 竭尽全力 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Try everything 竭尽全力 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Look at how far you"ve come 坚持了多久 you filled your heart with love 看看满怀着爱的你 Baby you"ve done enough that cut your breath 你已经受够了白费力气 Don"t beat yourself up don"t need to run so fast 请不要自暴自弃 也不必太快抽离 Sometimes we come last but we did our best 有时我们终能实现梦想只要我们竭尽全力 I won"t give up no I won"t give in 我绝不会屈服 绝不会放弃 Til I reach the end and then I"ll start again 直到我抵达终点 我会重新出发 No I won"t leave I wanna try everything 不 我不会放弃 我只想竭尽全力 I wanna try even though I could fail 即便我注定失败我也想要竭尽全力 I won"t give up no I won"t give in 我绝不会屈服 绝不会放弃 Til I reach the end and then I"ll start again 直到我抵达终点 我会重新出发 No I won"t leave I wanna try everything 不 我不会放弃 我只想竭尽全力 I wanna try even though I could fail 即便我注定失败我也想要竭尽全力 I"ll keep on making those new mistakes 我也会固执的坚持犯错 I"ll keep on making them every day 每一天都不会放弃 Those new mistakes 固执的坚持犯错 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Try everything 竭尽全力 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Try everything 竭尽全力 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Try everything 竭尽全力 Oh oh oh oh oooh 哦哦哦哦哦 Try everything 竭尽全力

作为一个 开源 项目，一个由数百个贡献者组成的社区不断改进完善着 Jaeger。Jaeger 基于与供应商无关的 OpenTracing API 和工具。 共享出行公司 Uber 在 2015 年开发了开源项目 Jaeger 。2017 年，Jaeger 纳入云原生计算基金会（CNCF）的孵化项目，2019 年，Jaeger 正式毕业。 Jaeger 将执行请求显示为一条条迹线（trace）。迹线代表系统中的数据/执行路径。 一个迹线包含一个或多个跨度（span）。跨度是 Jaeger 中作业的逻辑单元。每个跨度都由作业名称、开始时间和持续时间组成。跨度可以进行嵌套和排序。 Jaeger 内含多个组件，这些组件可以协同工作，一起收集、存储和可视化跨度与迹线。 Jaeger 客户端包括含用于分布式跟踪的 OpenTracing API 的特定语言实施。您可以手动使用这些实施，也可以将其与各种开源框架一起使用。 Jaeger 代理是一个网络守护进程，可侦听通过用户数据报协议发送的跨度。该代理应与所检测的应用放置在同一主机上。这通常是通过 Kubernetes 等容器环境中的 sidecar 实现的。 Jaeger 收集器可接收跨度并将它们放在队列中等待处理。 收集器需要持久的存储后端，因此 Jaeger 还具有可插拔的跨度存储机制。 查询是一项从存储中检索迹线的服务。 Jaeger 控制台是用于直观查看分布式跟踪数据的用户界面。 Span: 跟踪的最小逻辑单位，包括操作名，操作开始时间，和操作耗时。Span间可以是嵌套关系 Trace: 一个Trace是由多个Span组成的有向无环图，代表一次完整的跟踪 https://www.jianshu.com/p/2f5d5638b8b0 1、服务内同步调用链路 2、服务内异步调用链路 使用参数注入的方式，修改入参值tracer_across_threads_scope_context将span信息传递到函数内 3、服务内其他服务跨到本服务调用链路

python str.find函数返回的是子字符串开始的下标，所以返回的是0，是正确的。

1、创建①单引号"或双引号"例，var1 = "Hello World!"②三引号"""三引号允许一个字符串跨多行，字符串中可以包含换行符、制表符以及其他特殊字符2、截取字符串①索引：使用方括号来截取字符串[]从0开始编号也可以从末尾开始提取，最后一个-1例：var1 = "Hello World!"print "var1[0]: ", var1[0] ->var1[0]: H②分片：左边是下边界（包含下边界）；右边是上边界（不包括上边界）；中间用冒号分隔下边界省略表示0，下边界省略表示分片对象的长度例，s="spam" print "s[：-1]" ->"spa"3、修改字符串字符串不能直接修改其中的字符！！利用合并、分片来建立并赋值给新的字符串可以将结果赋值给最初的变量名4、查找子字符的位置变量名.index（"需要找的子字符串‘）变量名.index（范围，"需要找的子字符串‘）或（"需要找的子字符串‘，范围）5、判断某元素是否在字符串里面"元素‘in "字符串‘或"元素‘not in "字符串‘将会输出true/false6、字符串运算符+字符串连接/中间留个空格*字符串重复输出7、转义字符\反斜杠符号"单引号"双引号 换行​

python中narawpe安装步骤如下：1、下载好Python安装包后，双击打开第一个是32位，第二个是64位，根据自己电脑位数进行选择。2、Python添加到系统环境变量勾选上，再点击第一个默认安装即可。3、等待安装完成后，点击Close关闭安装界面然后按住键盘上面的win加r调出运行框。4、在运行框里输入cmd后回车。5、接着会弹出命令提示符窗口，在命令提示符窗口内输入python后回车。6、出现程序码启动则代表python中narawpe安装成功。

还是蛮简单的，而且 python 中有现成的遗传算法工具箱可用。实现的关键则是如何进行编码，这个码就是函数的参数，参数的个数就是染色体中基因的个数， 选择交叉变异，无非就是改变基因的值而不改变染色体的长度，然后产生新的染色体，将新的染色体重的值以参数的形式带入到函数中求得新的函数值

因为work out在该句中为不及物动词，意思是“结果良好，有效”，所以不能使用被动语态。如果此处它做及物动词时，才可能使用被动语态。

somewhere 的 trailerTen decisions shape your life,you"ll be aware of 5 about,7 ways to go through school,either you"re noticed or left out,7 ways to get ahead,7 reasons to drop out,when i said " I can see me in your eyes",you said "I can see you in my bed",that"s not just friendship that"s romance too,you like music we can dance to,Sit me down,Shut me up,i"ll calm down,and i"ll get along with you,There is a time when we all fail,some people take it pretty well,some take it all out on themselves,some they just take it out on friends,oh everybody plays the game,and if you don"t you"re called insane,Don"t don"t don"t don"t it"s not safe no more,i"ve got to see you one more time,soon you were born,in 1984,Sit me down,shut me up,i"ll calm down,and i"ll get along with you,Everybody was well dressed,and everybody was a mess,6 things without fail you must do,so that your woman loves just you,oh all the girls played mental games,and all the guys were dressed the same,Why not try it all,if you only remember it once,oooh ooooooh,Sit me down,shut me up,i"ll calm down,and i"ll get along with you

stuttering 中文的意思就是无与伦比 放心吧就是这首歌

一点点东西

tr是一行，td是一行中的列<tr><td>name</td><td>age</td></tr><tr><td>LJF</td><td>28</td></tr>运行结果如图：

Python主要有以下三大主要应用：1、Web开发2、数据科学：包括机器学习、数据分析和数据可视化3、脚本和python相关的有多类岗位，就业选择多样，有爬虫开发工程师，技术起点低，而且这一岗位需求多，工作环境轻松。也可以做搜索引擎工程师，主做搜索引擎核心技术研发，薪资持续上涨，还可以做Web全栈开发工程师、人工智能工程师、大数据分析工程师、Python开发工程师、游戏开发工程师、Python运维自动化工程师等。

Python是一个非常好用的编程语言开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情

Python不仅仅是一个设计优秀的程序语言，它能够完成现实中的各种任务，你可以在任何场合应用Python,从网站和游戏开发到机器人和航天飞机控制。（如何学好Python，请看总结！）尽管如此，Python的应用领域分为下面几类。下文将介绍一些Python具体能帮我们做的事情。1.python可以用于系统编程Python对操作系统服务的内置接口，使其成为编写可移植的维护操作系统的管理工具和部件（有时也被称为Shell工具）的理想工具。Python程序可以搜索文件和目录树，可以运行其他程序，用进程或线程进行并行处理等等。2.python可以用于用户图形接口Python的简洁以及快速的开发周期十分适合开发GUI程序。此外，基于C平台的工具包wxPythonGUIAPI可以使用Python构建可移植的GUI。诸如PythonCard和Dabo等一些高级工具包是构建在wxPython和Tkinter的基础API之上的。通过适当的库，你可以使用其他的GUI工具包，例如，Qt、GTK、MFC和Swing等。3..python可以用于Internet脚本Python提供了标准Internet模块，使Python能够广泛地在多种网络任务中发挥作用，无论是在服务器端还是在客户端都是如此。而且网络上还可以获得很多使用Python进行Internet编程的第三方工具此外，Python涌现了许多Web开发工具包，例如，Django、TurboGears、Pylons、Zope和WebWare，使Python能够快速构建功能完善和高质量的网站。4.python可以用于组件集成在介绍Python作为控制语言时，曾涉及它的组件集成的角色。Python可以通过C/C系统进行扩展，并能够嵌套C/C系统的特性，使其能够作为一种灵活的粘合语言，脚本化处理其他系统和组件的行为。例如，将一个C库集成到Python中，能够利用Python进行测试并调用库中的其他组件；将Python嵌入到产品中，在不需要重新编译整个产品或分发源代码的情况下，能够进行产品的单独定制。5.python能用于数据库编程对于传统的数据库需求，Python提供了对所有主流关系数据库系统的接口，Python定义了一种通过Python脚本存取SQL数据库系统的可移植的数据库API，这个API对于各种底层应用的数据库系统都是统一的。所以一个写给自由软件MySQL系统的脚本在很大程度上不需改变就可以工作在其他系统上（例如，Oracle）--你仅需要将底层的厂商接口替换掉就可以实现。6.python可以用于快速原型对于Python程序来说，使用Python或C编写的组件看起来都是一样的。正因为如此，我们可以在一开始利用Python做系统原型，之后再将组件移植到C或C这样的编译语言上。7.python可以用于数值计算和科学计算编程我们之前提到过的NumPy数值编程扩展包括很多高级工具，通过将Python与出于速度考虑而使用编译语言编写的数值计算的常规代码进行集成，其他一些数值计算工具为Python提供了动画、3D可视化、并行处理等功能的支持。8.python可以用于游戏、图像、人工智能、XML、机器人等Python的应用领域很多，远比这里提到的多得多。例如，可以利用pygame系统使用Python对图形和游戏进行编程；用PIL和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo工具包进行机器人控制编程。总结：一个优秀的Python工程师在任何的公司待遇都是非常不错的，不仅仅领域很广，相比于其他的程序语言来说，Python更加灵活，功能强大，简单易学，是大部分企业，开发者，甚至运维和测试喜欢的语言，包括全世界最大的苹果公司。

Python是一门开源免费、通用型的脚本编程语言，它上手简单，功能强大，它也是互联网最热门的编程语言之一。不管是传统的Web开发、PC软件开发、Linux运维，还是大数据分析、机器学习、人工智能，Python都能胜任。对于准备自学或者想要提升Python的小伙伴来说，可能找到一套合适的课程学习往往能够事半功倍！为大家提供到了四套潮享教育金牌讲师李老师的Python入门到精通视频课程，感兴趣就可以点击了解~Python能干什么？Python行业应用领域有哪些？Web应用开发Python经常被用于Web开发，尽管目前PHP、JS依然是Web开发的主流语言，但Python上升势头更猛劲。尤其随着Python的Web开发框架逐渐成熟（比如Django、flask、TurboGears、web2py等等），程序员可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。例如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调HTTP服务器与基于Python的Web程序之间的通信。举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎Google，在其网络搜索系统中就广泛使用Python语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网（如图1所示），也是使用Python实现的。图1用Python实现的豆瓣网不仅如此，全球最大的视频网站Youtube以及Dropbox（一款网络文件同步工具）也都是用Python开发的。自动化运维很多操作系统中，Python是标准的系统组件，大多数Linux发行版以及NetBSD、OpenBSD和MacOSX都集成了Python，可以在终端下直接运行Python。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，例如Ubuntu的Ubiquity安装器、RedHatLinux和Fedora的Anaconda安装器等等。另外，Python标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过pywin32这个软件包，我们能访问Windows的COM服务以及其他WindowsAPI；使用IronPython，我们能够直接调用.NetFramework。通常情况下，Python编写的系统管理脚本，无论是可读性，还是性能、代码重用度以及扩展性方面，都优于普通的shell脚本。人工智能领域人工智能是项目非常火的一个研究方向）就是使用Python实现的。图2Python开发的游戏除此之外，Python可以直接调用OpenGL实现3D绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多Python语言实现的游戏引擎，例如Pygame、Pyglet以及Cocos2d等。以上也仅是介绍了Python应用领域的“冰山一角”，例如，还可以利用Pygame进行游戏编程；用PIL和其他的一些工具进行图像处理；用PyRo工具包进行机器人控制编程，等等。有兴趣的读者，可自行搜索资料进行详细了解。以上就是关于“Python能干什么？Python行业应用领域有哪些？”的全部内容分享了，希望小兔的精彩解答对你的Python编程学习有一定的帮助！Python计算机语言看起来很专业很难学，但是只要掌握原理逻辑，就能够逐步掌握攻破！想自学Python的小伙伴，小手点击此链接：

ldd python 快捷方式 查看动态库是否有 这里以3.8.2为例 cd /usr/local/python382 ldd ./bin/python3 cp ./lib/libpython3.8.so.1.0 /usr/lib64 ldd ./bin/python3

anything special英文发音：[u02c8eniθu026au014b u02c8speu0283l]中文释义：有什么特别的吗例句：So you didn"t notice anything special about him?这么说你并没有发现他有什么异常之处了？相似的说法：Is there anything special?有什么特别的吗？扩展资料词汇解析：1、anything英文发音：["enu026aθu026au014b]中文释义：pron. 任何事例句：More than anything else, he wanted to become a teacher.比起任何别的职业，他更想当老师。2、special英文发音：["speu0283(u0259)l]中文释义：adj. 特别的；重要的；特设的；专用的，特有的；特派的；格外的；（主题）研究深入的；特殊（教育）的；特殊（矩阵）的n. 特别的东西（活动、节目等）；特价（品）；特供菜；特派员；特产；专车例句：In special cases, a husband can deduct the travel expenses of his wife who accompanies him on a business trip.在特殊情况下，丈夫可以扣除差旅中随行妻子的旅费。

first值为[0]middles值为[1,2,3,4,5,6,7,8]last值为[9]

二维FFT常用在图像处理上，首先要能理解二维FFT的意义，否则很难明白它到底是怎么工作的。 第一列是原图和对应的频率信息，第二列是去除低频部分后，FFT逆变换得到的图像。第三列是去除高频部分后FFT逆变换得到的图像。 从第二列可以看出高频贡献了图像的细节。从白到黑的边界保留了下来。而原图中大片的白与大片的黑在这个图中没什么区别。 第三列中保留了原图中的亮部与灰部，而由黑到白的临界线却很模糊。细小的白线黑线也没能显示。所以低频贡献了图像的明暗。 2.工作原理理解 二维FFT就是先对行做次一维FFT，这样每个元素都是关于行频率信息了，然后再对列做一维FFT,这样每个元素都包含了行和列的频率信息。每个元素都是个复数，取绝对值可得到振幅，从实部与虚部的比值可等到相位，在二维矩阵的位置信息包含了频率大小和方向。方向在一维FFT中是不用考虑的。 FFT2的结果也是正频率从0到高然后负频率从高到0.fftshift()之后会将低频放到中间位置。 第一幅图的频谱是中间一条白线，也就是说许多个正弦波沿横向传播。纵向上没有变化。 第三幅图的频谱是十字形加一条从左下角到右上角的直线。说明原图在横向，纵向都有变化，变化的方向从左下角到右上角。 从中心到频谱图上某一点构成的向量方向就是这个波传播的方向。 正负对称才能消除虚部，这点与一维FFT原理一致。

自定义函数求解即可，参考代码如下：def f_sigma(x): # 通过Python定义一个计算变量波动率的函数 # x：代表变量的样本值，可以用列表的数据结构输入 n = len(x) u_mean = sum(x)/n #计算变量样本值的均值 z = [] #生成一个空列表 for t in range(n): z.append((x[t]-u_mean)**2) return (sum(z)/(n-1))**0.5 # n-1 自由度a = f_sigma(x = [1,2,3])print("样本方差：", a)

1、robots协议是一种存放于网站根目录下的ASCII编码的文本文件。用于对外宣誓主权，规定按照允许范畴访问网站，有效保护网站的隐私。所以您想通过技术手段访问网站的时候，请首先查看robots.txt文件，它告诉你哪些可以访问，哪些信息是不允许访问的。（Robots协议是国际互联网界通行的道德规范） 2、robots主要涉及以下三个部分：第一种：禁止所有搜索引擎访问网站的任何内容 User-agent: * Disallow: / 第二种：禁止某个特定的搜索引擎访问网站的任何内容 User-agent: Baiduspider Disallow: / 第三种：允许所有搜索引擎访问网站的任何内容 User-agent: * Allow:　/ 第四种：禁止部分内容被访问(tmp目录及下面的内容都禁止了） User-agent: * Disallow: /tmp 第五种：允许某个搜索引擎的访问 User-agent: Baiduspider allow:/ 第六种：部分允许，部分不允许访问 User-agent: Baiduspider Disallow: /tmp/bin User-agent:* allow:/tmp 希望以上总结对您有帮助！！！！！

就是一个while循环，产生随机数，不停的获取输入，判断大小，对了就加分，错了就减分，达到条件了就退出循环，输出，结束

python基础知识

接受自己的普通，然后全力以赴的出众，告诉自己要努力，但不要着急.... 当然， 这个结果并不是我真正想要的，Pass, 太丑了！ 好吧，安排，我们先看下实现后的效果！ 这个效果自然就比之前的好多了！ 实现python散点图绘制需要用到matplotlib库， matplotlib库是专门用于可视化绘图的工具库；学习一个新的库当然看官方文档了： https://www.osgeo.cn/matplotlib/contents.html 实现思路： matplotlib.pyplot.scatter() 函数是专门绘制散点图的函数： https://www.osgeo.cn/matplotlib/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.scatter.html?highlight=scatter#matplotlib.pyplot.scatter matplotlib.pyplot.scatter ( x, y , s=None , c=None , marker=None , cmap=None , norm=None , vmin=None , vmax=None , alpha=None , linewidths=None , verts=None , edgecolors=None , ***, data=None , ** kwargs ) ** plt.scatter(observation, estimate, c=Z1, cmap=colormap, marker=".", s=marker_size, norm=colors.LogNorm(vmin=Z1.min(), vmax=0.5 * Z1.max())) 其中： 1、c参数为计算的散点密度； 2、cmap为色带（matplotlib里面自带了很多色带可供选择）,参见： https://www.osgeo.cn/matplotlib/gallery/color/colormap_reference.html 3、由于计算的散点密度数值大小分散，因此利用norm参数对散点密度Z1进行归一化处理(归一化方式很多，参见colors类)，并给归一化方式设置色带刻度的最大最小值vmin和vmax(一般这两个参数就是指定散点密度的最小值和最大值)，这样就建立起了密度与色带的映射关系。 https://matplotlib.org/tutorials/colors/colormapnorms.html （这里的结果与前面展示的相比改变了计算散点密度的半径：radius = 3以及绘制散点图的散点大小marksize） 作者能力水平有限，欢迎各位批评指正！

下面是文档中对scatter的参数c的说明：c : color, sequence, or sequence of color, optional, default: ‘b"c can be a single color format string, or a sequence of color specifications of length N, or a sequence of N numbers to be mapped to colors using the cmap and norm specified via kwargs (see below). Note that c should not be a single numeric RGB or RGBA sequence because that is indistinguishable from an array of values to be colormapped. c can be a 2-D array in which the rows are RGB or RGBA, however, including the case of a single row to specify the same color for all points.可见可以传入一个序列（list之类的）

下面是文档中对scatter的参数c的说明：c : color, sequence, or sequence of color, optional, default: ‘b"c can be a single color format string, or a sequence of color specifications of length N, or a sequence of N numbers to be mapped to colors using the cmap and norm specified via kwargs (see below). Note that c should not be a single numeric RGB or RGBA sequence because that is indistinguishable from an array of values to be colormapped. c can be a 2-D array in which the rows are RGB or RGBA, however, including the case of a single row to specify the same color for all points.可见可以传入一个序列（list之类的）

下面是文档中对scatter的参数c的说明： c : color, sequence, or sequence of color, optional, default: ‘b"c can be a single color format string, or a sequence of color specifications of length N, or a sequence of N numbers to be mapped to colors using the cmap and norm specified via kwargs (see below). Note that c should not be a single numeric RGB or RGBA sequence because that is indistinguishable from an array of values to be colormapped. c can be a 2-D array in which the rows are RGB or RGBA, however, including the case of a single row to specify the same color for all points. 可见可以传入一个序列（list之类的）

Python中scatter函数参数详解

参见http://matplotlib.org/api/colors_api.htmlplt.scatter的c接受（r,g,b）形式的值只限于里面每个值都小于1的情况，即r<1,g<1,b<1大的值，（255,145,43），可以如下转换：hex(255)=0xff,hex(145)=0x91,hex(43)=0x2b,所以（255,145,43）对应的颜色是#ff912bc="#ff912b"

点的大小吧。

下面是文档中对scatter的参数c的说明： c : color, sequence, or sequence of color, optional, default: ‘b"c can be a single color format string, or a sequence of color specifications of length N, or a sequence of N numbers to be mapped to colors using the cmap and norm specified via kwargs (see below). Note that c should not be a single numeric RGB or RGBA sequence because that is indistinguishable from an array of values to be colormapped. c can be a 2-D array in which the rows are RGB or RGBA, however, including the case of a single row to specify the same color for all points. 可见可以传入一个序列（list之类的）

归一化用fit_transform（）数据还原用inverse_transform（）

大数据！大数据！其实是离不开数据二字，但是总体来讲，自己之前对数据的认知是不太够的，更多是在关注技术的提升上。换句话讲，自己是在做技术，这些技术处理的是数据，而不能算是自己是在做数据的。大规模数据的处理是一个非常大的课题，但是这一点更偏向于是搞技术的。与数据分析相关的Python库很多，比如Numpy、pandas、matplotlib、scipy等，数据分析的操作包括数据的导入和导出、数据筛选、数据描述、数据处理、统计分析、可视化等等。接下来我们看一下如何利用Python完成数据的分析。生成数据表常见的生成方法有两种，第一种是导入外部数据，第二种是直接写入数据，Python支持从多种类型的数据导入。在开始使用Python进行数据导入前需要先导入pandas库，为了方便起见，我们也同时导入Numpy库。代码是最简模式，里面有很多可选参数设置，例如列名称、索引列、数据格式等等。检查数据表Python中使用shape函数来查看数据表的维度，也就是行数和列数。你可以使用info函数查看数据表的整体信息，使用dtypes函数来返回数据格式。Isnull是Python中检验空值的函数，你可以对整个数据表进行检查，也可以单独对某一列进行空值检查，返回的结果是逻辑值，包含空值返回True，不包含则返回False。使用unique函数查看唯一值，使用Values函数用来查看数据表中的数值。数据表清洗Python中处理空值的方法比较灵活，可以使用Dropna函数用来删除数据表中包含空值的数据，也可以使用fillna函数对空值进行填充。Python中dtype是查看数据格式的函数，与之对应的是astype函数，用来更改数据格式，Rename是更改列名称的函数，drop_duplicates函数删除重复值，replace函数实现数据替换。数据预处理数据预处理是对清洗完的数据进行整理以便后期的统计和分析工作，主要包括数据表的合并、排序、数值分列、数据分组及标记等工作。在Python中可以使用merge函数对两个数据表进行合并，合并的方式为inner，此外还有left、right和outer方式。使用ort_values函数和sort_index函数完成排序，使用where函数完成数据分组，使用split函数实现分列。数据提取主要是使用三个函数：loc、iloc和ix，其中loc函数按标签值进行提取，iloc按位置进行提取，ix可以同时按标签和位置进行提取。除了按标签和位置提起数据以外，还可以按具体的条件进行数据，比如使用loc和isin两个函数配合使用，按指定条件对数据进行提取。数据筛选汇总Python中使用loc函数配合筛选条件来完成筛选功能，配合sum和 count函数还能实现excel中sumif和countif函数的功能。Python中使用的主要函数是groupby和pivot_table。groupby是进行分类汇总的函数，使用方法很简单，制定要分组的列名称就可以，也可以同时制定多个列名称，groupby 按列名称出现的顺序进行分组。

font = ImageFont.truetype("arial.ttf",36) #注意是小写