1 # -*- coding: utf-8 -*- # sum_of_products.py # @author 0yst3r # @description 两数之积及多数之积 # @created Mon Apr 15 2019 15:22:24 GMT+0800 (中国标准时间) # @last-modified Mon Apr 15 2019 17:04:25 GMT+0800 (中国标准时间) # ''' # 两数之积 def product(x, y): return x * y pr

不多说,直接上代码: list1 = [] #定义一个空列表 str1 = input("请输入数值,用空格隔开:") # list2 = str1.split(" ") #list2用来存储输入的字符串,用空格分割 i = 0 while i <= len(list2)+1: list1.append(int(list2.pop())) #将list2中的数据转换为整型并赋值给list1 i += 1 print(list1) #打印list1,可知list

翻译自Python For Engineers. 1. 创建一个正弦波 在这个项目中,我们将创建一个正弦波,并将其保存为wav文件. 但在此之前,你应该知道一些理论. 频率:频率是正弦波重复一秒的次数.我将使用1KHz的频率. 采样率:大多数现实世界的信号是模拟的,而计算机是数字的.因此,我们需要一个模数转换器将模拟信号转换为数字信号.有关转换器如何工作的详细信息超出了本书的范围.关键是采样率,即转换器每秒采样模拟信号的次数. 现在,采样率对我们来说并不重要,因为我们正在以数字方式完成所有工作,

1. 将数字强制转换成字符串 i = 1000 str1 = "hello" print str1 + str(i) 2. 格式化成字符串 i = 1000 str1 = "hello" print "%s %d" %(str1, i)

说明: 在今天做int实现的过程中,官方函数的解释是将numeric转换为integer,就突然不明白,两个有啥区别. numeric-数字类型包括: int,float,bool,complex integer--整数,是numeric的一部分 实验: >>> a,b,c,d = 10,10.1,True,4+3j >>> int(a) 10 >>> int(b) 10 >>> int(c) 1 >>> int(d

  >>> "{0:03d}".format(1)'001'>>> "{0:03d}".format(10)'010'>>> "{0:03d}".format(100)'100'

闹腾,一个简单的东西复杂化了,记录下吧: import datetime,time def get_1st_of_last_month(): """ 获取上个月第一天的日期,然后加21天就是22号的日期 :return: 返回日期 """ today=datetime.datetime.today() year=today.year month=today.month if month==1: month=12 year-=1 else: mon

本文实例讲述了Python中列表元素转为数字的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 有一个数字字符的列表: numbers = ['1', '5', '10', '8'] 想要把每个元素转换为数字: numbers = [1, 5, 10, 8] 用一个循环来解决: new_numbers = []; for n in numbers: new_numbers.append(int(n)); numbers = new_numbers; 有没有更简单的语句可以做到呢? 1. numbers =

上一篇博文中,我们使用结巴分词对文档进行分词处理,但分词所得结果并不是每个词语都是有意义的(即该词对文档的内容贡献少),那么如何来判断词语对文档的重要度呢,这里介绍一种方法:TF-IDF. 一,TF-IDF介绍 TF-IDF(Term Frequency–Inverse Document Frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一个字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,

字符串是一个有序的字符集合,用于存储和表现基于文本的信息. 常见的字符串常量和表达式 T1=‘’ 空字符串 T2="diege's" 双引号 T3="""...""" 三重引号块 T4=r'\temp\diege' Raw字符串 抑制(取消)转义,完全打印\tmp\diege,而没有制表符 T5=u’diege' Unicode字符串 T1+T2     合并 T1*3    重复 T2[i]    索引 T2[i:j] 分片

互相关(cross-correlation)及其在Python中的实现 在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念.正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分:互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation).线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的,不同之处在于如何处理边界数据.其本质的不同在于它们对原始数据的看法不同.通过这篇文章

高级变量类型 目标 列表 元组 字典 字符串 公共方法 变量高级 知识点回顾 Python 中数据类型可以分为 数字型 和 非数字型 数字型 整型 (int) 浮点型(float) 布尔型(bool) 真 True 非 0 数 —— 非零即真 假 False 0 复数型 (complex) 主要用于科学计算,例如:平面场问题.波动问题.电感电容等问题 非数字型 字符串 列表 元组 字典 在 Python 中,所有 非数字型变量 都支持以下特点: 都是一个 序列 sequence,也可以理解为 容

变量的基本使用 程序就是用来处理数据的,而变量就是用来存储数据的 目标 变量定义 变量的类型 变量的命名 01. 变量定义 在 Python 中,每个变量 在使用前都必须赋值,变量 赋值以后 该变量 才会被创建 等号(=)用来给变量赋值 = 左边是一个变量名 = 右边是存储在变量中的值 变量名 = 值 变量定义之后,后续就可以直接使用了 1) 变量演练1 —— iPython # 定义 qq_number 的变量用来保存 qq 号码In [1]: qq_number = "1234567&quo

一. 数字常量 1. 下面来看看Python的数字常量中都要哪些类型: 数字 常量 129,-89,0 一般整数 9999848499999L,4594646469l 长整型数(无限大小) 1.232,3.14e-10,4E203,3.0e+210 浮点数 0177,x9ff,0XFF 整数的八进制和十六进制数 2+5j,2.0+6.0j,3J 复数常量 这里需要注意的是:如果整数常量以l或L结尾,那么它就变成了Python的长整型数.当一个整数的值超过32位时,它会自动变换为长整型数,不需要自

一.lambda函数的简介  对lambda函数,它其实是一个类似于def的函数,只不过lambda是一个不需要定义函数名的匿名函数.当我们在有些时候,需要做一些简单的数学计算时,如果定义一个def函数显得过于繁琐,但是不定义一个类似“函数”的对象,又显得不太方便,所以这里lambda函数就派上用场了.首先我们先来看看lambda函数是如何使用的. 二.lambda函数的使用  这里我们定义一个一元一次函数,y=2x+1,用Python来计算一串数字经过该函数之后的y值.我们就可以定义lambd

列表高级操作 一.遍历列表 >>> ls=['a','d','it'] >>> for val in ls: ... print (val) ... a d it for后面是个冒号,for循环体行首是四个空格,对于python中所有的缩进,都使用四个空格,如果使用编辑器,为了方便,大家可能会使用Tab制表符代替空格,但要设置Tab制表符用四个空格替换,一般编辑器都会有这个功能. 二.创建数值列表 1.使用range方法几乎可以创建任何形式的数值列表,一个简单的示例如下

python中数字对象的创建如下, a = 123 b = 1.23 c = 1+1j 可以直接输入数字,然后赋值给变量. 同样也可是使用类的方式: a = int(123) b = float(1.23) c = complex(1+1j) 但一般不用类的方式创建,直接输入数字就好了. python中的数字包括了整型 int ,长整型 long , 浮点型 float , 复数 complex ,其差别为: int(整型) 也称有符号整数,只有正或负整数,不带小数点. 其和长整型在于整数有一定

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

由于二进制对浮点运算存在精度问题,所以一些浮点计算经常会出现以下情况: # -*- coding: utf-8 -*- a = 1 b = 0.9 print(a-b) 结果: 0.09999999999999998 我们期望的结果应该是0.1.为了解决这个问题,可以引入python的decimal库: # -*- coding: utf-8 -*- from decimal import getcontext, Decimal getcontext().prec = 10 a = 1 b =

第二篇开始谈谈python中的数据. 一.前言 python中的数字包含了整数.浮点数.复数三种.在python的早期版本,或许可以看到正数被分为长整数与短整数,后来被取消了,因此这里不作讨论.通常我们常用的数字就整数.浮点数两种. 二.整数 就是1.2.3.4.5......这一类常识中的整数. 三.浮点数 浮点数就是我们常说的小数,它有两种表示方式:一种就是只带有小数点的(1.23),另一种就是用科学计数法带e表示的. 示例: 四.数字运算 (1)+-*/ :常识中的加减乘除,在python

1.使用函数 range() numbers = list(range[1,6]) print (numbers) 结果: [1,2,3,4,5] 使用range函数,还可以指定步长,例如,打印1~10内的偶数: even_numbers = list(range(2,11,2)) print(even_numbers) 结果:[2,4,6,8,10] Python中  两个星号(**)表示乘方运算 squares = [] for value in range(1,11): squares.a