一,python中的in,和not in python中in的作用是检测或查找,例如: c = ‘你好大号胡覅但是啊飞碟说’ b = ‘你好’ print(b in c ) 结果: True c = ‘你好大号胡覅但是啊飞碟说’ b = ‘大好’ print(b in c ) 结果; Flase 检测的时候是从头开始一次检测,并且按照输入的内容查 而not in则是类似的方式,in的否定,再进行判断,于上相同. 二,运算符运用 1.基本运算符 与数学中的加减乘除类似,在基本符号的运用上增加了可让
加法:+,与C#中并无区别,并且一样可以作用于字符串. 但Python中不支持字符串与数值类型的相加. i = 1 s = ' print(s + i) 这样是会在运行时报错的,正确写法如下: i = 1 s = ' print(s + str(i)) Python中不支持自增,即: i = 1 i++ 是错误的,正确写法: i = 1 i += 1 减法:-,同C#.且不支持自减. 乘法:*,同C#.值得注意的是,Python支持幂运算,使用两个*.(C#中则使用Math.Pow) i = 9
本文由 伯乐在线 - 淘小米 翻译,Daetalus 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:freepythontips.wordpress.com.欢迎加入翻译小组. Hi 朋友们.由于我最近都比较忙,所以已经很长一段时间没有写博客了.在这篇文章中我将和大家分享一些真正有用的技巧和窍门,这些技巧和窍门你们之前可能并不知道.所以不浪费时间了,让我们直接来看看这些内容吧: 枚举 之前我们这样操作: 1 2 3 4 i = 0 for item in iterable: print i, it
本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. 1 sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标