题目: 企业发放的奖金根据利润提成.利润(I)低于或等于10万元时,奖金可提10%:利润高于10万元,低于20万元时,低于10万元的部分按10%提成,高于10万元的部分,可提成7.5%:20万到40万之间时,高于20万元的部分,可提成5%:40万到60万之间时高于40万元的部分,可提成3%:60万到100万之间时,高于60万元的部分,可提成1.5%,高于100万元时,超过100万元的部分按1%提成,从键盘输入当月利润I,求应发放奖金总数? 程序分析:请利用数轴来分界,定位.注意定义时需把奖金定义

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会

Python是程序史上最流行的开源语言之一. 仅在官方包索引PyPi上就已经发布了超过10万个开源软件包,而且还有更多的项目. 在SciPy的麾下,有一个成熟的python包生态系统,可以使用Python做深入的科学分析. 在workshop中,我们涵盖了大量的核心软件包,并为您指明进一步研究的方向. Workshop附有几个互动的Jupyter Notebook示例,用来说明SciPy生态系统的不同方面. Workshop Notebooks示例 初学MNIST - 一个关于如何建立一个简单的

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:                

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:  1 # -*- coding

http://www.newsmth.NET/nForum/#!article/Python/128763 最近程序化交易很热,量化也是我很感兴趣的一块. 国内量化交易的平台有几家,我个人比较喜欢用的是JoinQuant,里面有篇干货贴分享给大家,希望对各位有帮助.       =========================== 量化交易策略 ===========================   价值投资 成长股内在价值投资:http://www.joinquant.com/post/

音频信号的读写.播放及录音 标准的python已经支持WAV格式的书写,而实时的声音输入输出需要安装pyAudio(http://people.csail.mit.edu/hubert/pyaudio).最后我们还将使用pyMedia(http://pymedia.org)进行Mp3的解码和播放. 音频信号是模拟信号,我们需要将其保存为数字信号,才能对语音进行算法操作,WAV是Microsoft开发的一种声音文件格式,通常被用来保存未压缩的声音数据. 语音信号有三个重要的参数:声道数.取样频率和

首页 资讯 文章 频道 资源 小组 相亲 登录 注册       首页 最新文章 经典回顾 开发 设计 IT技术 职场 业界 极客 创业 访谈 在国外 - 导航条 - 首页 最新文章 经典回顾 开发 - Web前端 - Python - Android - iOS - Java - C/C++ - PHP - .NET - Ruby - Go 设计 - UI设计 - 网页设计 - 交互设计 - 用户体验 - 设计教程 - 设计职场 IT技术 - Linux - UNIX - MySQL - No

[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累

由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: step1:构建正则表达式模式,并使用co

Python是一种面向对象的,动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,适合于完成各种高层任务.它既可以用来快速开发程序脚本,也可以用来开发大规模的软件. 随着NumPy.SciPy.Matplotlib.Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算.绘制高质量的2D和3D图像.与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门通用的程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持.虽然MATLAB

原文链接 Github地址 一.陈述 1,我到底能用Python做什么? 我观察注意到Python三个主要流行的应用: 网站开发: 数据科学——包括机器学习,数据分析和数据可视化: 做脚本语言. 二.网站开发 网站框架将帮助你创建基于Python的服务器端代码(后端代码),这些代码将在你的服务器上运行,与用户的设备和浏览器截然相反(前端代码).像Django和Flask这样基于Python网站框架最近在网页开发中变得流行起来. 1,为什么我需要一个网站框架? 因为网站框架将会更容易的建立后端的共

错误示例: Date today = new Date(); Date nextMonth = new Date(today.getTime() + 30* 1000*60*60*24); println(today); println(nextMonth); Result:  Sat Sep 30 11:18:24 CST 2017 Sun Sep 10 18:15:37 CST 2017 代码说明:上面代码的目的是计算一个月后的日期,从结果发现明显是错误的(回到上个月去了) 原因分析:30*

i春秋作家:奶权 前言  玩吃鸡时间长的鸡友们 应该都知道现在的游戏环境非常差 特别在高端局 神仙满天飞 搞得很多普通玩家非常没有游戏体验  因为吃鸡的火爆 衍生出了一条巨大的外挂利益链 导致市面上出现了各式各样的外挂http://news.17173.com/z/pubg/content/12072017/144924727.shtml 正是因为现在的神仙满天飞 像我这种菜逼实在没办法生存下去 我的报复欲促使我开始了科学研究  先给大家介绍一下现在市面上的外挂种类 传统外挂 fps游戏都有一个

1.2 Why Python for Data Analysis?(为什么使用Python做数据分析) 这节我就不进行过多介绍了,Python近几年的发展势头是有目共睹的,尤其是在科学计算,数据处理,AI方面,否则大家也不会来看这本书了. 使用Python的一些优点 Python是一门胶水语言,可以把不同语言整合起来,比如上层代码使用Python编写,底层代码用C,C++等语言实现. 解决了两种语言的问题.以前做研究用一门语言写原型(比如R,SAS),效果好了才会用其他语言去重新实现一遍(比如J

转自:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1852726  最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能.因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是做一下实验,那用 Python 来作原型开发再好不过了.在 Python 中,比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library),当前版本是 1.1.6 ,用起来非常方便.大家可以在 http://www

用Python做Web开发,Django框架是个非常好的起点.如何从零开始,配置好Django开发环境呢?本文带你一步步无痛上手.     概念 最近有个词儿很流行,叫做“全栈”(full stack).各大IT培训机构几乎都在宣传这一概念.告诉你只需要交1XXXX元,就可以在XX天之内把自己变成一个“全栈工程师”.有了这个称号可不得了,收入马上可以上升若干个量级,从此走向通往人生巅峰的坦途…… 醒醒,没那好事儿. 静下心来琢磨一下,XX天之内就可以学会的东西,门槛高吗?这么多人都能学会的东西,

Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy.scipy.pandas和matplotlib.要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦.幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版. 我们从网站(链接1)下载的默认的Anaconda版本已经内置了很多库(链接2),包括nump

Python做简单的字符串匹配详解 由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: ste

Flink 1.9.0及更高版本支持Python,也就是PyFlink. 在最新版本的Flink 1.10中,PyFlink支持Python用户定义的函数,使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数.但是,听完所有这些后,您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么?作为PyFlink的快速指南,本文将回答这些问题. 为什么需要PyFlink? Python上的Flink和Flink上的Python 那么,PyFlink到底是什么?顾名思义,PyFlink就是Apache Fli

这几天有django和python做了一个多用户博客系统(可选择模板) 没完成,先分享下 断断续续2周时间吧,用django做了一个多用户博客系统,现在还没有做完,做分享下,以后等完善了再慢慢说 做的时候房展了博客园的部分功能,百度空间和新浪博客等,实现主要功能有 用户注册.登录,博客的发表.修改,文章分类的管理. 在文章发表里面用的是百度的ueditor,目前仅仅是用它来编辑,没有图片的上传等其他高级功能 在文章分类里面,要在数据库里面有一条记录 id为1,名称为未分类 用来做为所有用户的未分