需求 找出list中某一元素并返回所有匹配index值 问题 使用index()只能返回一个下标 >>> cw=[0,1,2,1,1,0,1,0,0,1] >>> cw.index(1) 1 解决 利用enumerate()函数构建元组 >>> [i for i,x in enumerate(cw) if x == 1 ] [1, 3, 4, 6, 9]

可迭代对象下标取值超出索引范围,会报错:IndexError 可迭代切片取值超出索引范围,不报错,而是返回对应的空值. a=[1,2,3,4] a[99] Traceback (most recent call last): File "/usr/lib/python3/dist-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 2882, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, s

两个月前做的题,以后可以看看,是rmq关于求区间最值的下标 /* hdu3183 终点 给一个整数,可以删除m位,留下的数字形成一个新的整数 rmq 取n-m个数,使形成的数最小 */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cmath> #include<cstdio> #define MAXN 1010 using namespace std; ]; int a[MAXN]; void makeRMQ(

Js获取后台集合List的值和下标的方法 转载自:http://blog.csdn.net/XiaoKanZheShiJie/article/details/47280449 首先用的是struts2的框架,分两种情况: 1. 集合list里面是值,不是对象 前台代码: 首先,引入相应的标签和js库 (1)引入jstl标签库,<%@taglib uri="http://Java.sun.com/jsp/jstl/core" prefix="c"%> (2

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

根据hash值找到bt种子的磁力下载链- 画皮2 hash:E5757D533B3690774519E6A80021E43C03A58C0B 磁力 下载链接 如下: magnet:?xt=urn:btih:E5757D533B3690774519E6A80021E43C03A58C0B 此时将该链接贴进迅雷.QQ旋风.eMule.Utorrent.网络传送带等p2p工具即能开始下载哈

Python字典按值排序的方法: 法1: (默认升序排序,加  reverse = True 指定为降序排序) # sorted的结果是一个list dic1SortList = sorted( dic1.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True) 法2: import operator sorted_x = sorted(d.items(),key = operator.itemgetter(1)) 法3:包含字典dict的列表list的排序方法与d

将python字典键值对转化为相应的变量名和变量值可以使用以下方法: globals().update({"name":"value"}) locals().update({"var":"val"}) 举例如下: >>> D={'a':1,'b':2,'c':3} >>> globals().update(D) >>> print a,b,c 1 2 3

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

1.shell如何向python传递参数 shell脚本 python $sendmailCommandPath $optDate python脚本 lastDateFormat = sys.argv[1] shell如何接受python的返回值 python脚本 print "hello" shell脚本 s=`python b.py` printf $s

2016-08-09  15:01:38 python函数返回值使用return语句,可以返回任意类型的数.如果return语句执行,它之后的所有语句都不再执行. def func(x,y): print(x,y) return {'k1':['v1'],'k2':('v2')} print('------') res=func('fir','sec') print(res) 执行结果如下: fir sec {'k1': ['v1'], 'k2': 'v2'} 如果函数中没有特别指定return

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

我需要找到距离彼此最远的两个点. 正如屏幕截图所示,我有一个包含其他两个数组的数组.一个用于X,一个用于Y坐标.确定数据中最长线的最佳方法是什么?通过这样说,我需要选择情节中最远的两个点.希望你们能帮忙.下面是一些帮助解释问题的截图. 解决方法 您可以通过观察相距最远的两个点将作为凸包中的顶点出现来避免计算成对距离.然后,您可以计算较少点之间的成对距离. 例如,在单位平方中均匀分布100个点,在我的实例中凸包中只有22个点. import numpy as np from scipy impor

python图像处理二值化方法 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold 3. Otsu's 二值化 例子: 来自 : OpenCV-Python 中文教程 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('scratch.png', 0) # global thresholding r

目录 1.序列的概念 2.字符串的下标说明 3.字符串的切片说明 1.序列的概念 序列sequence是Python中最基本的数据结构.指的是一块可存放多个值的连续内存空间,这些值按一定顺序排列,可通过每个值所在位置的编号(称为索引)访问它们. 为了更形象的认识序列,可以将它看做是一家旅店,那么店中的每个房间就如同序列存储数据的一个个内存空间,每个房间所特有的房间号就相当于索引值.也就是说,通过房间号(索引)我们可以找到这家旅店(序列)中的每个房间(内存空间). 在Python中,常用的序列类型

题目大意:找到几何中的4个数字使他们能够组成 a+b+c=d , 得到最大的d值 我们很容易想到a+b = d-c 那么将所有a+b的值存入hash表中,然后查找能否在表中找到这样的d-c的值即可 因为4个数字都不能相同,那么我们同时要在hash表中记录相加两个数的下标,然后查找的时候还要进行下标判断 这里用二分查找也可以,但是能用hash还是hash快地多了 这里第一次写到对负数进行hash,还是傻傻地 val%MOD , 但是负数得到的模值为负,作为hash的下标会RE,所以RE了一发,还是

练习题 元素分类 有如下值集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99]将所有大于66的数作为一个列表放在字典的key为k1的value小于等于66的为k2的value {'k1':[77,88,99],'k2':[11,22,33,44,55,66]} 脚本vim day3-1 #!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-number_list = [11,22,33,44,55,66,77,88,99]number_dict = {'k1':[

判断值是否在set集合中的速度明显要比list快的多, 因为查找set用到了hash,时间在O(1)级别. 假设listA有100w个元素,setA=set(listA)即setA为listA转换之后的集合. 以下做个简单的对比: for i in xrange(0, 5000000): if i in listA: pass for i in xrange(0, 5000000): if i in setA: pass 第一个循环用了16min,第二个循环用了52s. 由此可见,在set中判断

for循环的格式   for 临时变量 in 列表或者字符串:     循环满足条件时执行的代码 else:     循环不满足条件时执行的代码   例: name = "abcdef" for 临时变量 in 字符串:     print(临时变量)   for tmp in name:     print(tmp)   输出结果 a b c d e f   下标和切片   所谓“下标”,就是编号,就好比超市中的存储柜的标号,通过这个编号就能找到相应的存储空间 如果字符串 name

题目: # 编写一个python程序,创建两个子线程,分别到下面的网址获取文本内容# http://mirrors.163.com/centos/6/isos/x86_64/README.txt# http://mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/0_README.txt# 主线程等待这个两个子线程获取到信息后,将其内容依次合并后存入名为 readme89.TXT 的文件中 答案1:通过返回值实现 1.创建线程类,重构线程基类初始化函数 from threa

(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