原文:https://blog.csdn.net/lemonwyc/article/details/37592883 fraction模块提供有关有理数的算术表达和计算,实际上就是分数的表达和计算.python中的一个分数可以由以下几种方式构造出来: Fraction(numerator=0, denominator=1)  :第一个参数是分子,默认为0:第二个参数为分母,默认为1.比如Fraction(2)=2:Fraction()=0. Fraction(other_fraction) :从

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

python中的数字类型工具 python中为更高级的工作提供很多高级数字编程支持和对象,其中数字类型的完整工具包括: 1.整数与浮点型, 2.复数, 3.固定精度十进制数, 4.有理分数, 5.集合, 6.布尔类型 7.无穷的整数精度 8.各种数字内置函数及模块. 基本数字类型 python中提供了两种基本类型:整数(正整数金额负整数)和浮点数(注:带有小数部分的数字),其中python中我们可以使用多种进制的整数.并且整数可以用有无穷精度. 整数的表现形式以十进制数字字符串写法出现,浮点数带

在Python中,不止有浮点数(float),而且还有分数(Fraction)这个类型. 要使用分数,必须引入一个模块. import fractions 然后就可以声明一个分数了 x = fractions.Fraction(1,2) 这样就声明了一个2分之1的分数,打印这个变量则会得出:1/2 声明2分之1还可以用另一种方式: x = fractions.Fraction(0.5) Python会自动转换浮点数为分数,结果也是1/2. 值得注意的是,Python会自动进行约分 import

在python中,默认情况下是无法显示中文的,如下代码: import matplotlib.pyplot as plt # 定义文本框和箭头格式 decisionNode = dict(boxstyle = "sawtooth", fc = "0.8") leafNode = dict(boxstyle = "round4", fc = "0.8") arrow_args = dict(arrowstyle = "

整型Integer 在Python2.X中,Integer有两种类型,一种是32bit的普通类型,一种是精度无限制的long类型,在数字后面标识l或者L来标识long类型,并且,当32bit发生overflow无法表示时,会自动转换成long类型: 在Python3.X中,Integer只有一种类型,就是long类型,因此,后面的l或者L标识就可以不用写了 浮点数Float 在标准的CPython中,浮点数就是以double类型来实现的,这里需要注意的是,当一个整型与浮点数进行运算的时,结果是什

在python中,默认情况下是无法显示中文的,如下代码: import matplotlib.pyplot as plt # 定义文本框和箭头格式 decisionNode = dict(boxstyle = "sawtooth", fc = "0.8") leafNode = dict(boxstyle = "round4", fc = "0.8") arrow_args = dict(arrowstyle = "

数据类型是编程语言中的很重要的一个组成部分,我所知道的有数据类型的好处有:在内存中存放的格式知道,规定了有哪几种可用的操作. 我的埋点:为什么要有数据类型 那么python中的数据类型有哪几种呢? 对象类型 例子 常量/创建 数字 1234,3.1343,3+4j,Decimal,Fraction 字符串 'spam',"guido's",b'a\xolc' 列表 [1, [2, 'three'], 4] 字典 {'food':'spam', 'taste':'yum'} 元组 (1,

本文参考书:<Learning Python>中文版--<Python 学习手册>第四版 Python中包含大量的数值类型,他们中的大部分与其他编程语言保持一致,因此学习他们就显得尤为容易了.现在我将完整的Python数据类型总结如下,以供大家参考: 整数和浮点对象 复数对象 小数:固定精度对象 分数:有理数对象 集合:带有数值计算的集合体 布尔值:真和假 内置函数和模块:round.math.random等 表达式.八进制.二进制等 第三方扩展:向量.库.可视化.作图等 下面我将

目录 简介 内置函数 内置常量 内置类型 逻辑值检测 逻辑值的布尔运算 比较运算 数字类型 整数类型的位运算 整数类型的附加方法 浮点类型的附加方法 迭代器 序列类型 集合类型 映射类型 字典视图对象 内置异常 简介 Python中内置了很多非常有用的对象,本文将会介绍Python中的内置函数,内置常量,内置类型和内置异常. 内置函数 Python 解释器内置了很多函数和类型,您可以在任何时候使用它们. 内置函数 abs() delattr() hash() memoryview() set()

早上被python的编码搞得抓耳挠腮,在搜资料的时候感觉这篇博文很不错,所以收藏在此. python2.x中处理中文,是一件头疼的事情.网上写这方面的文章,测次不齐,而且都会有点错误,所以在这里打算自己总结一篇文章. 我也会在以后学习中,不断的修改此篇博客. 这里假设读者已有与编码相关的基础知识,本文不再再次介绍,包括什么是utf-8,什么是unicode,它们之间有什么关系. str与字节码 首先,我们完全不谈unicode. s = "人生苦短" s是个字符串,它本身存储的就是字节

...在python中居然是个常量 print(...) # Ellipsis 看别人怎么装逼 https://www.keakon.net/2014/12/05/Python%E8%A3%85%E9%80%BC%E7%AF%87%E4%B9%8BEllipsis

https://eastlakeside.gitbooks.io/interpy-zh/content/Mutation/ 看下面的代码 def add_to(num, target=[]): target.append(num) return target add_to(1) # Output: [1] add_to(2) # Output: [1, 2] add_to(3) # Output: [1, 2, 3] 这次又没有达到预期,是列表的可变性在作怪.在Python中当函数被定义时,默认

类 Python中,类的命名使用帕斯卡命名方式,即首字母大写. Python中定义类的方式如下: class 类名([父类名[,父类名[,...]]]): pass 省略父类名表示该类直接继承自object,类的实例化如下: class Person(): def __init__(self): pass person=Person() __init__()是类的构造函数,在实例化时调用,它的参数self表示类实例. 类中的字段 字段的访问级别: Python中以双下划线开头的字段访问级别是pr

新手在学习python时候,会遇到很多的坑,下面来具体说说其中一个. 在使用python编写面向对象的程序时,新手可能遇到TypeError: this constructor takes no arguments这个错误. 例如下面的程序: class Ball: def _init_(self,color,size,direction): self.color=color self.size=size self.direction=direction def bounce(self): if

本人对编程语言实在是一窍不通啊...今天看了廖雪峰老师的关于迭代,迭代器,生成器,递归等等,word天,这都什么跟什么啊... 1.关于迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)(Iteration的中文意思就是:反复.重复.迭代等).而这些for循环所遍历的对象(list or tuple 等)成为可迭代对象(Iterable). 也就是说"迭代"就是一个动作或者过程,可以把list或tup

Python中包含了许多内建的语言特性,它们使得代码简洁且易于理解.这些特性包括列表/集合/字典推导式,属性(property).以及装饰器(decorator).对于大部分特性来说,这些"中级"的语言特性有着完善的文档,并且易于学习. 但是这里有个例外,那就是描述符.至少对于我来说,描述符是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性.这里有几点原因如下: 有关描述符的官方文档相当难懂,而且没有包含优秀的示例告诉你为什么需要编写描述符(我得为Raymond Hettinger辩护一

简介 装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能,我们也称之为AOP(面向切面编程) 原理 实现装饰器的最主要的原因是python中一切皆为对象,我们会把方法看做一个对

用 ElementTree 在 Python 中解析 XML 原文: http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/ 译者: TheLover_Z 当你需要解析和处理 XML 的时候,Python 表现出了它 "batteries included" 的一面. 标准库 中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手. 几个月前在 Python 核心

Python中操作mysql的pymysql模块详解 前言 pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同.但目前pymysql支持python3.x而后者不支持3.x版本. 本文测试python版本:2.7.11.mysql版本:5.6.24 一.安装 ? 1 pip3 install pymysql 二.使用操作 1.执行SQL ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2

python中有大量的内置模块,很多是属于特定开发的功能性模块,但collections是属于对基础数据的类型的补充模块,因此,在日常代码中使用频率更高一些,值得做个笔记,本文只做主要关键字介绍,详细的功能仍然要翻阅官方文档,地址如下: 英文站:https://docs.python.org/3.5/library/collections.html 中文站:http://python.usyiyi.cn/translate/python_352/library/collections.html#