1、Python的数组可分为三种类型：(1)list普通的链表，初始化后可以通过特定方法动态增加元素。定义方式：arr=[元素](2)Tuple固定的数组，一旦定义后，其元素个数是不能再改变的。定义方式：arr=(元素)(2)Dictionary词典类型，即是Hash数组。定义方式：arr={元素k:v}2、下面具体说明这些数组的使用方法和技巧：(1)list链表数组a、定义时初始化复制代码代码如下:a=[1,2,[1,2,3]]b、定义时不初始化一维数组
系统 2019-09-27 17:48:23 1818
1.NumPy安装使用pip包管理工具进行安装复制代码代码如下:$sudopipinstallnumpy使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)复制代码代码如下:$sudopipinstlalipython$ipython--pylab#pylab模式下,会自动导入SciPy,NumPy,Matplotlib模块2.NumPy基础2.1.NumPy数组对象具体解释可以看每一行代码后的解释和输出复制代码代码如下:In[1]:a=aran
系统 2019-09-27 17:47:23 1818
斐波那契数列：12345678910...11235813213455...1.用迭代实现斐波那契数列(非递归方法)deffab(n):n1=1n2=1n3=1ifn<1:print('输入有误！')while(n-2)>0:n3=n2+n1#第三项为前两项和n1=n2#计算完，整体后移，准备计算下一项n2=n3n-=1returnn3a=int(input('请输入要计算的斐波那契项数：'))result=fab(a)print('第%d项斐波那契数为%
系统 2019-09-27 17:46:56 1818
初识property属性说道属性，我们马上想到实例属性、类属性等那么回顾一下类属性clsasProvice(object):country='china'defxxx(self):pass如上代码中country就是类属性，我们可以通过以下方式去设置值和获取值beijing=Probice()#调用实力方法beijing.xxx()#获取类属性my_country=beijing.country那么如果我们这个需要在这个country的值需要一些逻辑运算才
系统 2019-09-27 17:46:34 1818
1、什么是时间元组？获取当前时间从返回浮点数的时间戳方式向时间元组转换，只要将浮点数传递给如localtime之类的函数。importtimelocaltime=time.localtime(time.time())print("本地时间为:",localtime)以上实例输出结果：本地时间为:time.struct_time(tm_year=2016,tm_mon=4,tm_mday=7,tm_hour=10,tm_min=28,tm_sec=49,tm
系统 2019-09-27 17:46:33 1818
下面小编把具体实现代码给大家分享如下：之前一段时间读到了这篇博客，其中描述了作者如何用java实现国外著名音乐搜索工具shazam的基本功能。其中所提到的文章又将我引向了关于shazam的一篇论文及另外一篇博客。读完之后发现其中的原理并不十分复杂，但是方法对噪音的健壮性却非常好，出于好奇决定自己用python自己实现了一个简单的音乐搜索工具――SongFinder,它的核心功能被封装在SFEngine中，第三方依赖方面只使用到了scipy。工具demo这个
系统 2019-09-27 17:38:37 1818
python语句与语法1.python简单语句的基本介绍>>>whileTrue:#简单的while循环...reply=input('Entertext:')#调用了Input，将输入传参给reply...ifreply=='stop':break#如果输入的是stop就退出循环...print(reply.upper())#如果输入的不是stop就一直将输入的转换为大写字母...Entertext:abc#这是第一个输入abc，看到下面转换成大写的AB
系统 2019-09-27 17:38:15 1818
前言很多时候在windows下压缩文件没问题，但是到了Linux下，出现乱码，很常见。以前在Ubuntu下，用`unzip-OGBKfilename.zip`就可以搞定。换了Fedora后，暂时没发现乱码的压缩文件。晚上下载一本书的光盘，又碰到了乱码。尝试之前的方法没成功。看了下unzip的help，没-O那个参数了==刚好找到一个用python解决的办法，分享下。新建一个`.py`后缀的文件，直接复制粘贴代码：#!/usr/bin/envpython#-
系统 2019-09-27 17:38:03 1818
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时，只与极
系统 2019-09-27 17:38:02 1818
一、前言常见的解决方法都会需要对远程服务器必要的配置，如果远程服务器只有一两台还好说，如果有N台，还需要逐台进行配置，或者需要使用代码进行以上操作时，上面的办法就不太方便了。而使用paramiko可以很好的解决以上问题，比起前面的方法，它仅需要在本地上安装相应的软件（python以及PyCrypto），对远程服务器没有配置要求，对于连接多台服务器，进行复杂的连接操作特别有帮助。下面本文就来详细的介绍PythonParamiko模块的安装与使用，一起学习学习
系统 2019-09-27 17:37:36 1818
