最近在网申投简历时遇到一个需要计算GPA的问题,想起自己在上学时写的Excel公式版GPA计算器略显low,而且操作也比较复杂,于是一时兴起,写了个Python版的,在此分享给大家,也算是跟上时代的浪潮吧! 准备工作: 用户事先准备好如下图所示的Excel表格,其中A列为每门课程的学分,B列为每门课程的成绩.成绩可以有三种合法的表示方式: 百分制:支持0-100的整数或浮点数 五分制:默认支持'优', '良', '中', '差', '优秀', '良好', '中等', '及格', '不及格'的表示

1023 GPA计算  时间限制: 1 s  空间限制: 128000 KB  题目等级 : 青铜 Bronze 题解  查看运行结果     题目描述 Description 小松终于步入了大学的殿堂,带着兴奋和憧憬,他参加了信息科学技术学院的新生大会.会上,院长梅教授给大家介绍了在大学中的成绩计算方式: 需要解释一下的是,小松所在的PK大学采用的是学分制的修学方法.每一门课有一定的学分,例如线性代数2分,高等数学5分,大学英语8分.在选定了一些科目之后,只要小松通过了最后的期末测试(69以上

1023 GPA计算 时间限制: 1 s 空间限制: 128000 KB 题目等级 : 青铜 Bronze 题目描述 Description 小松终于步入了大学的殿堂,带着兴奋和憧憬,他参加了信息科学技术学院的新生大会.会上,院长梅教授给大家介绍了在大学中的成绩计算方式: 需要解释一下的是,小松所在的PK大学采用的是学分制的修学方法.每一门课有一定的学分,例如线性代数2分,高等数学5分,大学英语8分.在选定了一些科目之后,只要小松通过了最后的期末测试(69以上),就会得到相应的学分,也会得到该门

最近业余时间在学习Python,这是那天坐地铁时突发奇想,想看看我这一个月的地铁费共多少钱,所以简单的构思了下思路,就直接开写了,没想到用Python来实现还挺简单的. 设计思路: 每次乘车正常消费7元,每天乘车2次,每月工作日乘车22天. 每月乘车总金额超过100元,下次乘车票价的8折 每月乘车总金额超过150元,下次乘车票价的5折 每月乘车总金额超过400元,下次乘车不打折 代码: # _*_coding=utf-8 _*_ __author__ = 'Xue' ''' 计算北京地铁每月乘车

python 连接数据库通常要安装第三方模块,连接 MS SQL Server 需要安装 pymssql .由于 pymsql 依赖于 FreeTDS,对于先于 2.1.3 版本的 pymssql,需要先安装 FreeTDS.由于早期版本的 pymssql 只提供了 windows 下的 wheel 打包,其他平台(如 linux)需要从源码包编译安装,那需要先安装 freetds-dev 包,以提供必要的头文件. 函数计算的 runtime 运行时的目录是只读的,所以对于需要使用 apt-ge

首先我画了一张图来表示GIL运行的方式: Python 3执行如下计算代码:#-*-conding:utf-8-*-import threading import timedef add(): n = 1 for i in range(1000000): n += i print('加法结果',n) def multiplication(): m = 1 for i in range(1,100000): m *= i print('乘法结果:',m) now = time.time()t1 =

可以调用datetime 或者 time库实现得到Python运行时间 方法1 import datetime start_t  = datetime.datetime.now() #运行大型代码 end_t = datetime.datetime.now() print ((end_t - start_t).seconds) 方法 2 start_t = time.time() #运行代码 end_t = time.time() print (end_t-start_t) 方法3 start_

论文 Belghazi, Mohamed Ishmael, et al. " Mutual information neural estimation ."  International Conference on Machine Learning . 2018. 利用神经网络的梯度下降法可以实现快速高维连续随机变量之间互信息的估计,上述论文提出了Mutual Information Neural Estimator (MINE).NN在维度和样本量上都是线性可伸缩的,MI的计算可以通

#定义几种距离计算函数 #更高效的方式为把得分向量化之后使用scipy中定义的distance方法 from math import sqrt def euclidean_dis(rating1, rating2): #欧式距离计算 """计算2个打分序列间的欧式距离. 输入的rating1和rating2都是打分dict 格式为{'小时代4': 1.0, '疯狂动物城': 5.0}""" distance = 0 commonRatings =

在代码中有时要计算某部分代码运行时间,便于分析. import time start = time.clock() run_function() end = time.clock() print str(end-start)

from math import sqrt def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x]) sum

首先说一下我遇到的坑,生产上遇到的问题,我调度Python脚本执行并监控这个进程,python脚本运行时间远远大于python脚本中自己统计的程序执行时间. 监控python脚本执行的时间是36个小时,而python脚本中统计自己执行的时间是4个小时左右. 问题暴漏之后首先想到的是linux出了问题,查找各种日志未发现有何异常. 然后是想到python中用到的py2neo的写数据异步,阻塞进程执行. 最后,终于找到问题的所在:python脚本使用统计时间的方式是time.clock(),而这种方

#Author:qinjiaxi '''本程序计算各种循环的时间效率''' from timeit import Timer def test1(n): li = [] for i in range(n*1000): li = li +[i] return li def test2(n): li = [] li = [i for i in range(n*1000)] return li def test3(n): li = [] for i in range(n*1000): li.appen

一般的sys.getsizeof()显示不了复杂的字典. 查看类中的内容: def dump(obj): for attr in dir(obj):#dir显示类的所有方法 print(" obj.%s = %r" % (attr, getattr(obj, attr))) 这里用递归调用所有对象的getsizeof: def get_size(obj, seen=None): # From https://goshippo.com/blog/measure-real-size-any

上代码: a = [2, 3, 3, 1, 1, 3, 3, 3, 2, 1, 3, 1, 3, 2, 2, 2, 3, 1, 2, 3, 2, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 3, 1, 1, 3, 1, 2, 1, 2, 3, 3, 3, 2, 2, 3, 1, 2, 3, 1, 1, 2, 3, 2, 1, 2, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 2, 3, 2, 2, 3, 1, 1, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 3,

def compute_iou(rec1, rec2): """ computing IoU :param rec1: (y0, x0, y1, x1), which reflects (top, left, bottom, right) :param rec2: (y0, x0, y1, x1) :return: scala value of IoU """ # computing area of each rectangles S_rec1

getsizeof的局限 python非内置数据类型的对象无法用sys.getsizeof()获得真实的大小,例: import networkx as nx import sys G = nx.Graph() l = [i for i in xrange(10000)] print "size of l:", sys.getsizeof(l) G.add_nodes_from(l) print "size of graph:", sys.getsizeof(G)

用于科学计算Python语言真的是amazing! 方法一:直接安装集成好的软件 刚开始使用numpy.scipy这些模块的时候,图个方便直接使用了一个叫做Enthought的软件.Enthought是一家位于美国得克萨斯州首府奥斯汀的软件公司,主要使用Python从事科学计算工具的开发.Enthought里面包含了很多库,不需要你自己安装就可以直接使用了. 其实还又很多Python科学计算的集成软件,比如Python(x, y)和WinPython,个人感觉WinPython还是不错的,里面包

Python 科学计算 作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需

作者 J.R. Johansson (robert@riken.jp) http://dml.riken.jp/~rob/ 最新版本的 IPython notebook 课程文件 http://github.com/jrjohansson/scientific-python-lectures. 作者其他的 notebook http://jrjohansson.github.com. 一.实验说明 本课主要介绍科学计算,实验环境的安装以及使用等内容. 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名

1. 精确计算 python的float型不精确,需要导入decimal包,以下是不精确举例: 导入decimal包后: 2. 向上取整 一般的取整数(向下取整): 向上取整的方法: