//---------------+-*/%算法---------------------------------------------------------- #include <iostream> using namespace std; // 函数原型声明 int Add(int e1, int e2); int Sub(const int*pe1, const int*pe2); int Mul(const int&re1, const int&re2); int…

#!/bin/usr/env python#coding=utf-8'''完成一段简单的Python程序,用于实现一个简单的加减乘除计算器功能'''try: a=int(raw_input("please input a number:"))except ValueError: print("第一个运算数字输入非数字")try: b=int(raw_input("please input another number:"))except Valu…

/*===================================== 简单算术表达式求值 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 2位正整数的简单算术运算(只考虑整数运算),算术运算为: +,加法运算 -,减法运算 *,乘法运算 /,除法运算 %,取余运算. 运算符前后可能有空格. 算术表达式的格式为: 运算数 运算符 运算数 请输出相应的结果. 输入 算术表达式,如: 32+64 输出 整形算数运算的结果(结果值不一定为2位数,可能多于2位或少于2位),例如 9…

# NumPy简单入门教程 NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库,它非常重视数组.它允许你在Python中进行向量和矩阵计算,并且由于许多底层函数实际上是用C编写的,因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度. NumPy绝对是科学Python成功的关键之一,如果你想要进入Python中的数据科学和/或机器学习,你就要必须学习它.在我看来,NumPy的API设计得很好,所以我们要开始使用它并不困难. 这是一系列关于科学Python的文章中的第二篇,别忘了看看其他…

OC中使用UI自己定义控件实现计算器的设计(版本号1简单的加减乘除,连加.连减,连除,连乘) #import <UIKit/UIKit.h> @interface ViewController : UIViewController<UIApplicationDelegate> { float _operator1; float _operator2; float _result; } @end #import "ViewController.h" @interf…

声明:本文大量参考https://www.dataquest.io/mission/6/getting-started-with-numpy(建议阅读原文)   读取文件 有一个名为world_alcohol.csv的文件,文件格式如下 Year,WHO region,Country,Beverage Types,Display Value 1986,Western Pacific,Viet Nam,Wine,0 1986,Americas,Uruguay,Other,0.5 1985,Afri…

题目描述 Description 两位正整数的简单算术运算(只考虑整数运算),算术运算为: +,加法运算:-,减法运算:*,乘法运算:/,整除运算:%,取余运算. 算术表达式的格式为(运算符前后可能有空格):运算数 运算符 运算数 请输出相应的结果. 输入输出格式 Input/output 输入: 一行算术表达式. 输出: 整型算数运算的结果(结果值不一定为2位数,可能多于2位或少于2位). 输入输出样例 Sample input/output 样例测试点#1 输入样例: 32+64 输出样例:…

描述: 两位正整数的简单算术运算(只考虑整数运算),算术运算为: +,加法运算:-,减法运算:*,乘法运算:/,整除运算:%,取余运算. 算术表达式的格式为(运算符前后可能有空格):运算数 运算符 运算数 请输出相应的结果. 输入一行算术表达式.输出整型算数运算的结果(结果值不一定为2位数,可能多于2位或少于2位). 样例输入 32+64 样例输出 96思路:使用字符串,从前往后扫,直至结束,把符号提出来,进行运算.注意:输入时一定要用gets(char)库函数,否则会报错的!代码如下: #in…

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48791403 numpy矩阵简介 NumPy函数库中存在两种不同的数据类型(矩阵matrix和数组array),都可以用于处理行列表示的数字元素.虽然它们看起来很相似,但是在这两个数据类型上执行相同的数学运算可能得到不同的结果,其中NumPy函数库中的matrix与MATLAB中matrices等价. numpy模块中的矩阵对象为numpy.matrix,包括矩阵数据的处理,矩阵的计算,以及基本的统…

本章主要介绍的是ndarray数组的操作和运算! 一. ndarray数组的操作: 操作是指对数组的索引和切片.索引是指获取数组中特定位置元素的过程:切片是指获取数组中元素子集的过程. 1.一维数组的索引和切片与python的列表类似: 索引: import numpy as np a = np.array([9, 8, 7, 6, 5]) print(a[2]) 7 切片:起始编号:终止编号:(不含):步长 三元素用冒号分割 import numpy as np a = np.array([9…