#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #求1-2+3-4+5...99的所有数的和 """ 给start赋值为1,sum赋值为0,当start的赋值小于100的时候while循环为真 temp的赋值等于start和2的余数,如果temp的赋值等于1,sum的赋值就等于 sum加start的赋值(余数为1,start就是奇数),否则sum的赋值就等于sum减start的 赋值(余数不为1就为0,start就是偶数),start

1.猜年龄游戏: 要求: 允许用户最多尝试3次 每尝试3次后,如果还没猜对,就问用户是否还想继续玩,如果回答Y或y, 就继续让其猜3次,以此往复,如果回答N或n,就退出程序 如果猜对了,有三次选择奖励的机会,不要奖励可以随时退出,并打印奖品清单给用户看: count = 0 real_age = 19 goods_list = [ '芭比娃娃', '变形金刚', '小猪佩奇', '蜘蛛侠', '模型飞机', 'inflatable doll' ] customer_goods_list = []

使用python求字符串或文件的MD5 五月 21st, 2008 #以下可在python3000运行. #字符串md5,用你的字符串代替'字符串'中的内容. import hashlib md5=hashlib.md5('字符串'.encode('utf-8′)).hexdigest() print(md5) #求文件md5 import hashlib #文件位置中的路径,请用双反斜杠, 如'D:\\abc\\www\\b.msi' file='[文件位置]' md5file=open(fi

本人最近在写一篇关于神经网络同步的文章,其一部分模型为: x_i^{\Delta}(t)= -a_i*x_i(t)+ b_i* f(x_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(x_j(t-\tau_{ij})), t\in\mathbb{R} (1.1) y_i^{\Delta}(t)= -a_i*y_i(t)+ b_i* f(y_i(t))+ \sum\limits_{j \in\{i-1, i+1\}}c_{ij}f(y_j(t-\tau_

Python 求点到直线的垂足 在已知一个点,和一条已知两个点的直线的情况下 运算公式参考链接:https://www.cnblogs.com/mazhenyu/p/3508735.html def getFootPoint(point, line_p1, line_p2): """ @point, line_p1, line_p2 : [x, y, z] """ x0 = point[0] y0 = point[1] z0 = point[2]

python求100以内素数之和 from math import sqrt # 使用isPrime函数 def isPrime(n): if n <= 1: return False for i in range(2, int(sqrt(n)) + 1): if n % i == 0: return False return True count = 0 for i in range(101): if isPrime(i): count += i print(count) # 单行程序扫描素数

Python 求两个文本文件以行为单位的交集 并集 差集,来代码: s1 = set(open('a.txt','r').readlines()) s2 = set(open('b.txt','r').readlines()) print 'ins: %s'%(s1.intersection(s2)) print 'uni: %s'%(s1.union(s2)) print 'dif: %s'%(s1.difference(s2).union(s2.difference(s1)))

python求极值点主要用到scipy库. 1. 首先可先选择一个函数或者拟合一个函数,这里选择拟合数据:np.polyfit import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from scipy import signal #滤波等 xxx = np.arange(0, 1000) yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) z1 = np.polyfit(xxx, yyy, 7) # 用

Python求一个数字列表的元素总和.练手: 第一种方法,直接sum(list): 1 lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 2 total = 0 #初始化总和为0 3 4 #第一种方法 5 total = sum(lst); #直接调用sum()函数 6 print(total) #55 第二种方法,while循环: lst = list(range(1,11)) #创建一个1-10的数字列表 total = 0 #初始化总和为0 i = 0 whil

num =1 sum =0 while num <=99: if num % 2 ==1: sum = sum + num num =num +1 print(sum) 2.求1-2+3-4+5...99的所有数的和 num =1 sum =0 while num <=99: if num % 2 ==1: sum = sum + num else: sum =sum -num num =num +1 print(sum)

#!/usr/bin/env pyhton # -*- coding:utf-8 -*- #求1-2+3-4+5...99的所有数的和(自写) """ 给x赋值为0,给y赋值为0,while真,循环开始 如果x和2的余数等于0,那么x就为偶数,y的赋值就等于y减去x 否则x就为奇数,y的赋值就等于y加x 如果x等于100了,break跳出当前循环,x的赋值等于x加1一直循环到x等于100 打印y """ x = 0 y = 0 while Tru

/** 题目:Magical GCD UVA 1642 链接:https://vjudge.net/problem/UVA-1642 题意:给定n个数,求使连续的一段序列的所有数的最大公约数*数的数量的值最大.输出这个最大值. 思路: 从左到右枚举一段连续序列时候,同时不断取gcd,会发现gcd相同的部分. gcd的值会随着长度边长非递增变化.最多logx个不同的gcd.那么对于一个长长的序列. 要是可以将相同gcd的一起处理,那么时间就可以优化. 枚举姿势要正确,保证当前枚举的位置,可以利用前

#!/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- #输出1-10以内除去7的所有数(经典) """ 给kaishi赋值为1,while循环在 kaishi小于等于10的时候成立为True,否则为False! 如果kaishi不等于7,打印kaishi,kaishi重新赋值等于kaishi加1 """ kaishi = 1 while kaishi <=10: if kaishi != 7: print(

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #输出1-10以内除去7的所有数(简) """ 给变量kaishi赋值1,while 真,循环开始, 如果kaishi等于7的时候,kaishi重新赋值 等于kaishi+1,continue跳出本次循环,重新进入while循环, 这时候内存里kaishi等于8,不满足kaishi等于7,kaishi不加1, 跳过continue继续往下执行,打印kaishi(此时等于8),再往下执行

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #输出1-10以内除去7的所有数(自写) """ 变量kaishi赋值等于1,while 真,循环开始!打印 kaishi, kaishi重新赋值等于kaishi + 1,如果kaishi等于7的时候再次 给kaishi重新赋值等于kaishi+1(这时等于7+1), 如果kaishi等于10的时候,打印完kaishi,跳出当前循环! """ kaishi

(一)求字符串的MD5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SHA1,SHA256等方法 m = hashlib.md5() #声明一个对象 m.update(b'hello python') #用对象的update方法指定一个字符串,前面的b是转换为二进制,否则显示不 了. print(m.hexdigest()) #用对象的hexdigest()方法进行十六进制显示 . (二)求一个文件的md5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SH

一. 先说我对这个题目的理解 直线的x,y方程是这样的:y = kx+b, k就是斜率. 求线性回归斜率, 就是说 有这么一组(x, y)的对应值——样本.如果有四组,就说样本量是4.根据这些样本,做“线性回归”,最终求出一条直线(即y = kx + b的k值和b值),使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线(或者直线附近)上. 二. python解题需要安装的包 实际解题主要用到的python库是pandas. 解题算法是“最小二乘法”,这用到了pandas的ols函数. 我的系统

一.前言说明 今天看到微信群里一道六年级数学题,如下图,求阴影部分面积 看起来似乎并不是很难,可是博主添加各种辅助线,写各种方法都没出来,不得已而改用写Python代码来求面积了 二.思路介绍 1.用Python将上图画在坐标轴上,主要是斜线函数和半圆函数 2.均匀的在长方形上面洒满豆子(假设是豆子),求阴影部分豆子占比*总面积 三.源码设计 1.做图源码 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def init(): plt.xla

最近在做的东西中有一件任务,相当于一个函数已知y来求x,网上找了各种办法最终得以实现.在此说明方法,并记录一些坑. 要求的函数比如:log(x) - log(1-x) + 2.2 * (1 -2x) 最好用的方法,利用Scipy.optimize中的fsolve函数. 在该方法中,我们可以调用scipy.optimize.fsolve来求解非线性方程(组),具体方法如下: from scipy.optimize import fsolve import numpy as np # 按格式要求定义

本月月初在职员工表(20来列,身份证.银行卡号等),本月离职员工表(10来列,计时.计件等),不考虑本月入职员工表,求下月月初在职员工表. Python,import pandas as pd,两个pd.DataFrame为a和b,有共同列姓名,求差集a-b.我的方法是只有姓名列参与差集. c=set(a['姓名'])-set(b['姓名'])d=a[a['姓名'].isin(c)] 考虑本月入职员工表,给你简历,手输吧!就不能做个腾讯文档在线采集表收集重点信息吗?Word邮件合并把导出的Exc