上一次分享了使用matplotlib对爬取的豆瓣书籍排行榜进行分析,但是发现python本身自带的这个绘图分析库还是有一些局限,绘图不够美观等,在网上搜索了一波,发现现在有很多的支持python的绘图库可以使用,本次尝试使用pyecharts对爬取的数据进行分析,然后发现这个库实在是太好用了,生成的库也很好看,还能生成动态图,简直是进行数据分析的一大神器! pyecharts: pyecharts是一个封装百度开源图表库echarts的包,使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在fla

一. 自定义一串数字求 参数个数,最大值,最大值()---------方法一: def max(*a): m=a[0] p=a[0] n=0 for x in a: if x>m: m=x n+=1 for x in a: if x<p: p=x return n,m,pif __name__ == '__main__': list=max(3,4,5) print("参数个数{},最大值{},最小值{}".format(list[0],list[1],list[2]))

MapReduce——计算温度最大值 (基于全新2.2.0API) deprecated: Job类的所有Constructors, 新的API用静态方法getInstance(conf)来去的Job的实例: Code: import java.io.IOException; import java.util.Iterator; import org.apache.hadoop.fs.FileSystem; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org

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_

在数组a中,a[i]+a[j]=a[k],求a[k]的最大值,a[k]max. 思路:将a中的数组两两相加,组成一个新的数组.并将新的数组和a数组进行sort排序.然后将a数组从大到小与新数组比较,如果当比较到a中第二个数组时,仍无满足条件,则返回最大值不存在. 情况一:不考虑i和j相等的情况.此时新数组长度为a.length*(a.length-1)/2; import java.util.Arrays; public class max { public static void main(S

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)))

//不使用大小于号,求出两数最大值 #include <stdio.h> #include <math.h> double Max(double a, double b) { double q = sqrt((a-b)*(a-b)); return ((a + b) + q) / 2; } int main() { printf("(5,8)大的数为:%.0f\n", Max(5, 8)); printf("(0,4)大的数为:%.0f\n"

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

Testing the CATCHER Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 30000K Total Submissions: 16131   Accepted: 5924 Description A military contractor for the Department of Defense has just completed a series of preliminary tests for a new defensive missile calle

058 01 Android 零基础入门 01 Java基础语法 06 Java一维数组 05 案例:求数组元素的最大值 本文知识点:求数组元素的最大值 案例:求数组元素的最大值 程序代码及其执行过程分析: 过程分析如上图,已经算是将过程分析的非常清晰了.如果有不解之处,欢迎私信及微信交流(本人微信文章底部有介绍).

需求: 求相同key的最大值  [("a", 3),  ("a", 2),  ("a", 5),  ("b", 5),  ("b", 3), ("c", 8)] 使用pyspark编程: sc = SparkContext(conf=SparkConf())rdd1 = sc.parallelize([("a", 3),  ("a", 2),  (

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

Supplier接口 package com.yang.Test.SupplierStudy; import java.util.function.Supplier; /** * 常用的函数式接口 * java.util.function.Supplier<T>接口仅包含一个无惨的方法:T get().用来获取一个泛型参数指定类型的对象数据 * Supplier<T>接口被称之为生产性接口,指定接口的泛型是什么类型,那么接口中的get方法就会产生什么类型的数据 */ public

问题描述 求矩阵不同行不同列元素和的最大值(最小值) 问题求解 1.通过scipy库求解 scipy.optimize库中的linear_sum_assignment方法可以求解 输入一个矩阵,参数maximize=True时找最大值,否则求解最小值 返回元素所在的行坐标,列坐标 import numpy as np from scipy.optimize import linear_sum_assignment data = np.array([[10, 3, 6], [5, 2, 4], [

主要运用np.amax() import numpy as np help(np.amax) a = np.arange(9).reshape((3, 3)) max_all = np.amax(a) max_dimension1 = np.amax(a, axis=0) max_dimension2 = np.amax(a, axis=1) print('a:\n',a) print('max_all:', max_all) print('max_dimension1:', max_dimen

(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

截止日期 实验目标 学会定义函数,使用函数.学会导入在某个文件中定义的函数. input获得值,然后通过eval或者int.float将其转换为相应的类型. 学会使用列表:访问列表.append.遍历列表. 实验内容 任务1:函数的定义与调用 #这里是函数的定义,calcArea是函数名,我们可以通过函数名进行调用. def calcArea(r): #r是输入参数,代表半径 return 3.14*r*r #return, 将计算结果返回到调用的地方 #上面只是定义.定义的时候并没有执行这段代

package Code411;//求数组的最大值public class CodeArrayMax { public static void main(String[] args) { int array[]={5,15,30,20,100}; int max=array[0]; for (int i = 1; i < array.length; i++) { //若比max大,则换 if(array[i]>max){ max=array[i]; } } System.out.println