一、匿名函数(lambda):有些地方需要用到一些简单的函数，而且用到的次数不太多，这个时候可以把函数改写成匿名函数，不必专门去定义一个新的函数。python中，lambda是一个表达式，并不是一个语句，而且lambda的主体是只有一行的简单表达式，并不能扩展成一个多行的代码块。python的一些匿名函数用法例子：#匿名函数的格式：lambdaargument1,argument2,...argumentN:expression#示例一：square=la
系统 2019-09-27 17:56:49 2562
lambda函数Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以用在任何需要函数的地方。deff(x):returnx*2，用lambda函数来替换可以写成：g=lambdax:x*2`g(3)结果是6.(lambdax:x*2)(3)`也是同样的效果。这是一个lambda函数，完成同上面普通函数相同的事情。注意这里的简短的语法：在参数列表周围没有括号，而且忽略了return关键字(隐含
系统 2019-09-27 17:56:15 2562
无规矩不成方圆。编写代码也是，如果没有大概的框架，管理代码将会是一件很头疼的事。先看看笔者以前写的python脚本：如果只有一个用例，这样看着好像挺整洁的。但是当用例越来越多后，如果元素定位发生了改变，那你将要在多个类、多个方法中，去寻找那个元素，然后一个一个修改，这将耗费很多时间。引入PO设计模式后，管理代码将会很轻松。什么是PO设计模式？PO设计模式是一种业务流程与页面元素操作分离的模式；这意味着，当UI发生变化，元素定位发生变化时，只需要在一个地方修
系统 2019-09-27 17:54:46 2562
在利用numpy时，经常会用到随机数。这里将几种常用的容易混淆的用法进行总结。分别是：np.random.randint(low,high,size,dtype)numpy.random.rand(d0,d1,…,dn)np.random.randnrandom_sample(size)numpy.random.random([size])numpy.random.ranf([size])numpy.random.sample([size])具体使用直接上
系统 2019-09-27 17:50:23 2562
数据类型数据类型-字符串列举Python中的基本数据类型？答：Python3中有六个标准的数据类型：字符串（String）、数字（Digit）、列表（List）、元组（Tuple）、集合（Sets）、字典（Dictionary）。如何区别可变数据类型和不可变数据类型答：从对象内存地址方向来说可变数据类型：在内存地址不变的情况下，值可改变（列表和字典是可变类型，但是字典中的key值必须是不可变类型）不可变数据类型：内存改变，值也跟着改变。（数字，字符串，布尔
系统 2019-09-27 17:48:33 2562
第一次用Python写这种比较实用且好玩的东西，权当练手吧游戏说明：*P键控制“暂停/开始”*方向键控制贪吃蛇的方向源代码如下：复制代码代码如下:fromTkinterimport*importtkMessageBox,sysfromrandomimportrandintclassGrid(object):def__init__(self,master=None,window_width=800,window_height=600,grid_width=5
系统 2019-09-27 17:48:18 2562
asin()方法返回x的反正弦，以弧度表示。语法以下是asin()方法语法：asin(x)注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。参数x--这必须是在-1到1的数字值的范围内，如果x大于1，则它会产生一个错误。返回值此方法返回的x反正弦，以弧度表示。例子下面的例子显示了asin()方法的使用。#!/usr/bin/pythonimportmathprint"asin(0.64):",math.
系统 2019-09-27 17:47:32 2562
random描述：用于生成伪随机数随机数：真正的随机数是在产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。注意点：random()是不能直接访问的，需要导入random模块，然后通过random静态对象调用该方法random基本方法在交
系统 2019-09-27 17:47:12 2562
前言因近期进行时间序列分析时遇到了数据预处理中的缺失值处理问题，其中日期缺失和填充在网上没有找到较好较全资料，耗费了我一晚上工作时间，所以下面我对这次时间序列缺失值处理学习做了以下小结以供之后同行们参考指正。时间序列缺失值处理一、编程前准备收集时间序列数据，相信看这篇博客的各位已经完成了这步。需要安装pandas模块，并利用Python的Lib文件夹自带的datetime库（当时我因为在Pycharm环境中没看到datetime模块又去安装了DateTim
系统 2019-09-27 17:46:41 2562
numpy库是Python进行数据分析和矩阵运算的一个非常重要的库，可以说numpy让Python有了matlab的味道本文主要介绍几个numpy库下的小函数。1、mat函数mat函数可以将目标数据的类型转换为矩阵（matrix）importnumpyasnp>>a=[[1,2,3,],[3,2,1]]>>type(a)>>list>>myMat=np.mat(a)>>myMat>>matrix([[1,2,3],[3,2,1]])>>type(myMat
系统 2019-09-27 17:53:43 2561
有的时候需要将两组数据，比如特征和标签放在一起随机打乱，但是又想记录这种打乱的顺序，那么该怎么做呢？下面是一个很好的方法：b=[1,2,3,4,5,6,7,8,9]a=['a','b','c','d','e','f','g','h','i']c=list(zip(a,b))print(c)random.Random(100).shuffle(c)print(c)a,b=zip(*c)print(a)print(b)输出：[('a',1),('b',2),(
系统 2019-09-27 17:52:33 2561
看着自己少得可怜的访问量，突然有一个想用爬虫刷访问量的想法，主要也是抱着尝试的心态，学习学习。其实市面上有一些软件可以代刷流量比如流量精灵，使用感确实比我们自己写的代码要好一些第一版：网上借鉴了一下以下代码运行在python3importurllib.requestimporttime#使用build_opener()是为了让python程序模仿浏览器进行访问opener=urllib.request.build_opener()opener.addhea
系统 2019-09-27 17:50:47 2561
开发工具：pycharm简单实现session的登录注销功能Django配置好路由分发功能默认session在Django里面的超时时间是两周使用request.session.set_expiry(60)设置超时时间，以秒为单位在Django配置文件里配置session链接https://www.jb51.net/article/166988.htmurlpatterns=[path('admin/',admin.site.urls),path('app
系统 2019-09-27 17:50:10 2561
关于Python的文件遍历，大概有两种方法，一种是较为便利的os.walk()，还有一种是利用os.listdir()递归遍历。方法一：利用os.walkos.walk可以自顶向下或者自底向上遍历整个文件树，然后返回一个含有3个元素的tuple，(dirpath,dirnames,filenames)，要注意的是，os.walk()会返回一个generater，所以调用的时候一定要放到for循环中。复制代码代码如下:importosdefwalk_dir(
系统 2019-09-27 17:48:20 2561
importnumpyasnpx=np.array([2,4,5,3,6,9,40,25,32])print(np.cov(x)*8)print(np.var(x)*9)y=np.array([[1,5,6],[4,3,9],[4,2,9],[4,7,2]])print(y.shape)print(np.cov(y,rowvar=False))#其中rowvar是布尔类型。默认为true是将行作为独立的变量、如果是flase的话，则将列作为独立的变量。#4
系统 2019-09-27 17:46:10 2561
