写在文章前 这些天因为工作需要要学习图像检测,笨笨的我啥都不会要盯着OpenCV重头开始学(:′⌒`),甚至查资料能力都很弱弱〒▽〒 夸一下我最好的男票(*^▽^*)  男盆友也不是做图像处理的 但是心疼我的笨("'▽'") 让我把要求给他(っ•̀ω•́)っ✎⁾⁾  他放下手中的游戏 花了一两天给我做出来然后写了份详细说明书φ(>ω<*) 当然是记下来 ٩(๑❛ᴗ❛๑)۶ ٩꒰▽ ꒱۶⁼³₌₃ 学习去咯 一．简介: 初次使用python的你一定感受到了python的便捷.作

#输入2个数,比较大小后,从小到大升序打印 a = input('first: ') b = input('second: ') if a > b: print(b,a) else: print(a,b) python没有三目运算符,但提供了三元表达式. #输入2个数,比较大小后,从小到大升序打印 a = input('first: ') b = input('second: ') print(b,a) if a>b else print(a,b)

在使用gunicorn时,需要设置workers, 例如: gunicorn --workers=3 app:app -b 0.0.0.0:9000 其中,worker的数量并不是越多越好,推荐值是CPU的个数x2+1, CPU个数使用如下的方式获取: python -c 'import multiprocessing; print multiprocessing.cpu_count()' //输出:1 ,即1核 虚拟机只有1个CPU,可以启动3个worker(1*2+1)

str = "xxx" result = {} for i in set(str):#set将字符串转为集合对象,用于去重,减少计算量 result[i] = str.count(i) print result 使用python是真的方便,不仅有非常好用的高级方法,也没有c或c++,java的稍显繁琐的格式

写函数,计算传入字符串中[数字].[字母].[空格] 以及 [其他]的个数 首先我们定义四个变量,分别存储数字.字母.空格.其他的数量 digital_temp = 0 # 存储数字个数 letter_temp = 0 # 存储字母个数 space_temp = 0 # 存储空格个数 other_temp = 0 # 存储其他个数 通过for循环遍历字符串s for i in s: if i.isdecimal(): digital_temp += 1 elif i.isalpha(): let

代码如下: list01 = ['a','b','c','a','c'] set01 = set(list01) print(set01) dict01 = {} for item in set01: dict01.update({item:list01.count(item)}) print(dict01) 结果: 'c', 'b', 'a'} {'c': 2, 'b': 1, 'a': 2}

requests模块初级宝典:http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/user/quickstart.htmlrequests模块之葵花宝典:http://docs.python-requests.org/zh_CN/latest/http请求头不知道就死定了的宝典:https://jingyan.baidu.com/article/375c8e19770f0e25f2a22900.html

python简单方法判断三个数能否组成三角形 #encoding=utf-8 import math while True: str=raw_input("please input three numbers a,b,c:('stop' to exit)") print "####",str,type(str) if str !="stop": x,y,z = eval(str) min_value=min(x,y,z) max_value=ma

1.条件表达式 >>> x = 3 >>> x = 1 if x<3 else 2 >>> x 2 2.for语句用于序列类型 <1>通过序列项迭代 >>> List = ['a','b','c','d'] >>> for eachList in List: ... print eachList ... a b c d <2>通过序列索引迭代 >>> for eachL

NumPy基础:数组和矢量计算 NumPy的ndarray:一种多维数组对象 该对象是一个快速灵活的大数据集容器.你可以利用这种数组对整块数据执行一些数学运算,其语法跟标量元素之间的运算一样 列表转换为数组 二维列表 数据类型 其他一些自动生成的数组 arange() ndarray的数据类型 使用astype()方法转换类型,如果将浮点数转换成整数,则小数部分将会被截断,如果某个字符串数组全是数字,也可以用其转换为数值形式 数组和标量之间的运算 数组很重要,因为它使你不用编写循环即可对主句执行

问题一:以下的代码的输出将是什么? 说出你的答案并解释. class Parent(object): x = 1 class Child1(Parent): pass class Child2(Parent): pass print Parent.x, Child1.x, Child2.x Child1.x = 2 print Parent.x, Child1.x, Child2.x Parent.x = 3 print Parent.x, Child1.x, Child2.x 答案 以上代码的

1.文件首#coding=utf-8 作用:为了把文件内容编码python所识别的utf-8,若不指定编码格式,则会出现以下错误: 2. 文件储存指定编码为utf-8 作用:将文件编码成utf-8.如果编码成gbk,则会显示以下告警 3.python 数据库要指定编码:charset='utf8',否则数据库显示中文为乱码. 4.winxp 的系统编码格式是gbk 整体来说:就是文件编码.Python的编码,数据库的编码格式这三者要一致,才能正确显示中文

问题一:以下的代码的输出将是什么? 说出你的答案并解释. class Parent(object): x = 1 class Child1(Parent): pass class Child2(Parent): pass print Parent.x, Child1.x, Child2.x Child1.x = 2 print Parent.x, Child1.x, Child2.x Parent.x = 3 print Parent.x, Child1.x, Child2.x 答案 以上代码的

Python语言不像Java.JavaScript等这些语言有类似: 判段的条件?条件为真时的结果:条件为假时的结果 这样的三目运算,但是Python也有自己的三目运算符: 条件为真时的结果 if 判段的条件 else 条件为假时的结果 举例 例一:编写一个Python程序,输入两个数,比较它们的大小并输出其中较大者. x = int(input("please enter first integer:")) y = int(input("please enter secon

1. 分别解释"=","==","+="的含义(口述) =为赋值语句,把一个变量值赋予另一个值 == 为条件判断,判断两个值是否相等 += 为赋值   a+=1  意思就是a=a+1 2.两个变量值的关系?(口述) n1 = 123456 n2 = n1 将123456赋予n1,  然后将n1赋予n2, 意思就是n1 n2指向123456这个地址 3. 请写出 "路飞学城" 分别用 utf-8 和 gbk 编码所占的位数(口述

今天又有一个Python初学者被中文技术博客中的垃圾文章给误导了. 这位初学者的问题是: 在Python中,如何精确地进行浮点数的四舍五入,保留两位小数? 如果你在Google或者百度上搜索,你会发现大量的来自CSDN或者简书上面的文章讲到这一点,但是他们的说法无外乎下面几种: 连例子都不举的垃圾文章 如下图所示,懒得吐槽. 使用round函数 他们举的例子为: >>> round(1.234, 2) 1.23 这种文章,他只演示了四舍,但是却没有演示五入.所以如果你代码稍作修改,就会发

今天偶尔看到一个博客有贴了五十个编程题,决定以后两天左右做一道题 题目来源:http://blog.sina.com.cn/s/blog_60fafdda0100wb21.html 1.题目 一个数如果恰好等于它的因子之和,这个数就称为"完数".例如6=1+2+3.编程 找出1000以内的所有完数. 2.Java实现 Java中的通过创建对象,再来调用方法解决问题思想还是不太熟练 public class ProfectNumber { /* * 定义计算数字的因子总和 */ publ

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP

NumPy(Numerical Python的简称)是Python数值计算最重要的基础包.大多数提供科学计算的包都是用NumPy的数组作为构建基础. NumPy的部分功能如下: ndarray,一个具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成由C.C++.Fortran等语言编写的代码的A C API. 由于NumP

1 向量化( Vectorization ) 在逻辑回归中,以计算z为例,$ z =  w^{T}+b $,你可以用for循环来实现. 但是在python中z可以调用numpy的方法,直接一句$z = np.dot(w,x) + b$用向量化完成,而且你会发现这个非常快. ng做了个实验,求两个100万长的一维向量的內积,用向量化花了1.5毫秒,而用for循环计算花了400多毫秒. 所以平常记得用向量化,一定要避免使用for循环,你的代码会快很多. CPU和GPU都有并行化的指令,有时候叫SIM

内容学习自: Python for Data Analysis, 2nd Edition         就是这本 纯英文学的很累,对不对取决于百度翻译了 前情提要: 各种方法贴: https://www.cnblogs.com/baili-luoyun/p/10250177.html 本内容主要讲的是: 继续数组和矢量 一:花式索引 定义:花式索引指的是利用整数进行索引, 假设我们有一个 8 *4的数组 arr = np.empty([8,4]) print(arr)#传入的元祖或者列表 fo