[数据溢出问题] overflow:溢出 overflow:上溢 underflow:下溢 数据溢出包括上溢和下溢. 上溢可以理解为:你想用一个int类型来保存一个非常非常大的数,而这个超出了int类型所能表示的最大的数的范围. 下溢同理:你要用double来表示一个非常非常小的数,超出它所能表示的最小数时,就会发生数据溢出错误.   [如何避免Python程序下溢问题] 浮点数的下溢一般是由很多很小的数(如很多独立同分布数据的概率相乘)的连乘造成的,连乘后的数值有时候会达到负几十万个指数级.

Python sum() 函数  Python 内置函数 描述 sum() 方法对系列进行求和计算. 语法 以下是 sum() 方法的语法: sum(iterable[, start]) 参数 iterable -- 可迭代对象,如:列表.元组.集合. start -- 指定相加的参数,如果没有设置这个值,默认为0. 返回值 返回计算结果. 实例 以下展示了使用 sum 函数的实例: >>>sum([0,1,2]) 3 >>> sum((2, 3, 4), 1) # 元

python原生的None和pandas, numpy中的numpy.NaN尽管在功能上都是用来标示空缺数据.但它们的行为在很多场景下确有一些相当大的差异.由于不熟悉这些差异,曾经给我的工作带来过不少麻烦. 特此整理了一份详细的实验,比较None和NaN在不同场景下的差异. 实验的结果有些在意料之内,有些则让我大跌眼镜.希望读者看过此文后会None和NaN这对“小妖精”有更深的理解. 为了理解本文的内容,希望本文的读者需要对pandas的Series使用有一定的经验. 首先,导入所需的库 In[

今天在用写一段求和的代码时候,发现最后返回的是nan的结果,这段循环求和代码依次调用了三个函数,于是依次打印这三个函数的返回值,发现其中一个函数的返回值为nan,原来是因为这段函数里面没有相似的用户,所有返回结果为nan,于是我就想加一个判断条件,当结果为空时,跳过本次循环: if res==nan: continue 本以为加上这一句话就可以了,于是重新运行了一下,oh,shit!!!!结果没有任何变化,以前是nan的还是一样没有跳过.于是我想到了我用到了Python的numpy库,会不会是n

想创建或测试正无穷.负无穷或NaN(非数字) 的浮点数 Python 并没有特殊的语法来表示这些特殊的浮点值,但是可以使用float() 来创建它们.比如: >>> a = float('inf') >>> b = float('-inf') >>> c = float('nan') >>> a inf >>> b -inf >>> c nan >>> 为了测试这些值的存在,使用m

参考:http://blog.sina.com.cn/s/blog_13050351e0102xfis.html https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy-bS_O7xQYLPIOogrOFmc02ueKW9M67CaVLpMY1k7wxTCB1NmnNSzM-t5pUc3zy0dg.. https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuy6YnbQPc3cuKWH5w_8iuvJ

sum() 方法对系列进行求和计算.针对元组,列表.对字符串会报错 >>>sum([0,1,2]) 3 >>> sum((2, 3, 4), 1) # 元组计算总和后再加 1 10 >>> sum([0,1,2,3,4], 2) # 列表计算总和后再加 2 12

sum(iterable[, start]) ,iterable为可迭代对象,如: sum([ ], start) , #iterable为list列表. sum(( ), start ) , #iterable为tuple元组. 最后的值=可迭代对应里面的数相加的值 + start的值 start默认为0,如果不写就是0,为0时可以不写,即sum()的参数最多为两个,其中第一个必须为iterable. 按照惯例,在开发语言中,sum函数是求和函数,求多个数据的和,而在python中,虽然也是求

一. python sum函数 描述: sum() 对序列进行求和 用法: sum(iterable[, start]) iterable:可迭代对象,例如,列表,元组,集合. start:指定相加的参数,如果没有,默认为0. 示例: ```pythonx = [0, 1, 2]print("No.1 ", sum(x))```输出结果 No.1 3 二.numpy中的 sum() 描述: 对numpy进行的特定操作. 用法: sum(a, axis=None, dtype=None,

Python循环语句 接下来将介绍Python的循环语句,程序在一般情况下是按顺序执行的. 编程语言提供了各种控制结构,允许更复杂的执行路径. 循环语句允许我们执行一个语句或语句组多次. Python提供了for循环和while循环(在Python中没有do...while循环): for循环 要计算1+2+3,我们可以直接写表达式: >>>1 + 2 + 3 6 要计算1+2+3+...+10,勉强也能这样写出来,但是,如果要计算1+2+3+...+1000,直接写表达式就不可能了.

Python简介: python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. Python可以应用于众多领域,如:数据分析.组件集成.网络服务.图像处理.数值计算和科学计算等众多领域.目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使 用Python,如:Youtube.Dropbox.BT.Quora(中国知乎).豆瓣.知乎.Google.Yahoo!.Facebook

1. 执行Python脚本的两种方式: Chmod +x 脚本 ./脚本(路径的方式) Python 脚本 2. 简述位.字节的关系 一个字节=8位 3. 简述ASCII.unicode.utf-8/gbk的关系 Ascii:由一个字节组成,共能表示256个字符 Unicode万国码, Utf-32: 32位,表示每个字符占32位 Utf-16: 16位,表示每个字符占16位 Utf-8: 可边长的字符编码,一个英文字母和数字占位8位,欧洲文字占16位,汉字占24位 GBK:汉字的编码扩展规范,

>> np.nan == np.nan False >> np.nan is np.nan True >> math.nan is np.nan False >> np.isnan(math.nan) True 1. 判断 ndarray 中是否存在 nan >> c = np.array([ 1., 2., np.nan, 3., 4.]) >> np.isnan(c) array([False, False, True, Fals

Linux/Unix 平台下共享库(Shared Library)文件后缀 .so:在 Windows 平台称为动态链接库(Dynamic Link Library),文件名后缀为 .dll. 利用 ctypes 模块调用 C 共享库 ctypes 是 Python 标准库提供的一个模块,Python 2.3 版本以上支持该模块.ctypes 是 Python 高级外部函数接口,Python 通过它可以调用 C 语言编译的静态链接库和动态链接库.ctypes 支持多个平台,包括 Windows,

一.Python 数据框就是典型的关系型数据库的数据存储形式,每一行是一条记录,每一列是一个属性,最终构成表格的形式,这是数据科学家必须熟悉的最典型的数据结构. 1.构建数据框 import pandas as pd data = {'year':[2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012, 2010, 2011, 2012], 'team':['FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'FCBarcelona', 'RMadrid', 'RMadr

理想论坛有些长贴,针对这些长贴做统计可以知道某ID什么时段更活跃. 爬虫代码为: #------------------------------------------------------------------------------------ # 理想论坛爬虫长贴版1.00,用于爬取单个长贴,数据存到文件里 # 再由insertDB.py读取插DB,sum.py取出分时段数据,statistics chart显示数据 # 2018年4月27日 #--------------------

写以下代码的目的是分析一天中各时段理想论坛中用户发帖回帖的活跃程度,获得结尾那张图表是核心. 以下代码两种爬虫协助,论坛爬虫先爬主贴,爬到主贴后启动帖子爬虫爬子贴,然后把每个子贴的发表时间等存入数据库. 再用一个程序对各个时段中发帖次数进行统计,然后用Excel生产图表. 获取数据的爬虫代码如下: # 论坛爬虫,用于爬取主贴再爬子贴 from bs4 import BeautifulSoup import requests import threading import re import py

本周的PyCoder's Weekly 上分享了一篇小文章,它里面提到的冷知识很有意思,我稍作补充,分享给大家. 它提到的部分问题,读者们可以先思考下: 若两个元组相等,即 a==b 且 a is b,那么相同索引的元素(如 a[0] .b[0])是否必然相等呢? 若两个对象的 hash 结果相等,即 hash(a) == hash(b),那么它们是否必然相等呢? 答案当然都为否(不然就不叫冷知识了),大家可以先尝试回答一下,然后再往下看. -----思考分割线----- 好了,先来看看第一个问

目录: 1. python 相加字典所有的键值 (python sum all values in dictionary) 2. python 两个列表分别组成字典的键和值 (python two list serve as key and value for dictionary) 内容: 1. python 相加字典所有的键值 (python sum all values in dictionary) https://stackoverflow.com/questions/4880960/h

目录: 1. 嵌套列表对应位置元素相加 (add the corresponding elements of nested list) 2. 多个列表对应位置相加(add the corresponding elements of several lists) 3. 列表中嵌套元组对应位置相加 (python sum corresponding position in list neseted tuple) 4. 判断列表中所有元素是否都是0 (python check if all eleme

目录: 1. 数组每一行除以这一行的总数(numpy divide row by row sum) 2. 数组每一行或者每一列求平均 (python average array columns or rows) 3. 数组每一行或者每一列求加权平均 (python weight average array columns or rows) 4. 计算数组得到每一行或者每一列的和 (python sum columns of an array) 5. 生成指定维度的随机矩阵 (python gen