描述 atan2() 返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值. 语法 以下是 atan2() 方法的语法: import math math.atan2(y, x) 注意:atan2()是不能直接访问的,需要导入 math 模块,然后通过 math 静态对象调用该方法. 参数 x -- 一个数值. y -- 一个数值. 返回值 返回给定的 X 及 Y 坐标值的反正切值. 实例 以下展示了使用 atan2() 方法的实例: #!/usr/bin/python3 import math print

#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- #求1-2+3-4+5...99的所有数的和 """ 给start赋值为1,sum赋值为0,当start的赋值小于100的时候while循环为真 temp的赋值等于start和2的余数,如果temp的赋值等于1,sum的赋值就等于 sum加start的赋值(余数为1,start就是奇数),否则sum的赋值就等于sum减start的 赋值(余数不为1就为0,start就是偶数),start

***如果只想了解图片相似度识别,直接看第一步即可 ***如果想了解appium根据图片识别点击坐标,需要看第一.二.三步   背景|在做UI测试时,发现iOS自定义的UI控件,appium识别不到.所以考虑通过识别图片找坐标,进而通过点击坐标解决问题   依赖python包|opencv.numpy.aircv     第一步:查找图片在原始图片上的坐标点 import aircv as ac def matchImg(imgsrc,imgobj,confidencevalue=0.5):#i

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

在现在的异常机制处理的比较完善的编码系统里面,让计算机完全崩溃无法操作的代码还是不多的.今天就无意运行到这段python代码,运行完,计算机直接崩溃,任务管理器都无法调用,任何键都用不了,只能强行电源关机.稍微分析了下,应该是list对iterator object处理有漏洞,导致程序无法响应,内存占用迅速暴涨,不过也还是不能解释为什么终结进程都不行.有没有人能帮忙回答下原因呢?先谢谢了 这是一段关于yield的代码: def yield_2(): a, b = 0, 1 while 1: yi

用python语言算π值并且带有进度条 用python算圆周率π 1.准备第三方库pip 2.利用马青公式求π 3.用python语言编写出求圆周率到任意位的程序如下: from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6): total+=t n+=2 s=-s t=s/n k=total*4 print("π值是{

均值是通过取数值的总和并除以数据序列中的值的数量来计算. R语言平均值公式: mean(x, trim = 0, na.rm = FALSE, ...)#x - 是输入向量.trim - 用于从排序的向量的两端删除一些观测值.na.rm - 用于从输入向量中删除缺少的值 > x<-c(-22,-13,2,45,56,73,21,44,NA)> result.mean<-mean(x,rim=0.2,na.rm=TRUE)#rim=0.2就是对x其中的向量排序,然后去掉左边和右边的各

前言: CNN作为DL中最成功的模型之一,有必要对其更进一步研究它.虽然在前面的博文Stacked CNN简单介绍中有大概介绍过CNN的使用,不过那是有个前提的:CNN中的参数必须已提前学习好.而本文的主要目的是介绍CNN参数在使用bp算法时该怎么训练,毕竟CNN中有卷积层和下采样层,虽然和MLP的bp算法本质上相同,但形式上还是有些区别的,很显然在完成CNN反向传播前了解bp算法是必须的.本文的实验部分是参考斯坦福UFLDL新教程UFLDL:Exercise: Convolutional Ne

前几天学完python的程序分支结构后,老师课后留了一个问题,用两种方法计算一个大于或等于 1 的实数 n 数的平方根. 描述设计一个用二分法计算一个大于或等于 1 的实数 n 的平方根的函数sqrt_binary(n),计算精度控制在计算结果的平方与输入的误差不大于1e-6.‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 注:初始区间取[0,n] ‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪

描述 给定一个数n,范围为0≤n≤100,请你编程精确的求出n的阶乘n!. 输入 输入数据有多行,每行一个整数n,当n<0时输入结束. 输出 输出n的阶乘. 样例输入 1234-1 样例输出 12624 def fact(n): if n == 0: return 1 else: return n * fact(n - 1) while True: a=int(input()) if a<0: break else: print(fact(a)) 用python进行大数据的实现还是很方便的

#用filter求素数 #生成器,生成一个无限序列 def _odd_iter(): n=1 while True: n=n+2 yield n #筛选函数 def _not_divisible(n): return lambda x:x%n>0 #生成器,不断返回下一个素数 def primes(): yield 2 it = _odd_iter()#初始序列 while True: n=next(it)#返回序列的第一个数 yield n it = filter(_not_divisible

import mathimport randomdef rad(dg):    return (dg * math.pi / 180)def deg(rd):    return (rd * 180 / math.pi)def normalizeLongitude(lon):    n = math.pi    if (lon > n):        lon = lon - 2 * n    elif (lon < -n):        lon = lon + 2 * n    retur

转:https://blog.csdn.net/theonegis/article/details/50805520 https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/82778409 https://blog.csdn.net/Amrser/article/details/77595603?locationNum=3&fps=1 Xgeo = GT(0) + Xpixel*GT(1) + Yline*GT(2) Ygeo = GT(3)

 基本画图操作: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-3,3,50) y1 = 2*x+1 y2 = x**2#x的平方 plt.figure() plt.plot(x,y1) #画线 plt.scatter(x,y2) #画点 plt.figure(num=333,figsize=(8,5))#图333 plt.plot(x,y2) plt.show()    设置图例: import matp

#求10万以内所有素数 num = int(input(">>>")) strs = '' for i in range(2,num): for c in range(2,int(i**0.5)+1): if i%c == 0: break else: strs += str(i)+' ' print(strs) 方法2: print(2) for i in range(3,100001,2): if i>10 and i%10 == 5: continue e

#求素数 #素数:只能被1和它自己整除 n = int(input('Please input a number >>>')) flag = False for i in range(2,n): if n % i == 0: #找到条件是什么 flag = True print(i) break if flag: print(n,'is not a prime number.') else: print(n,'is a prime number.') 2.或者如下: #求素数 #素数:只

#求1到5阶乘之和 # a = 1 sum = 0 for i in range(1,6): a = i*a sum = sum+a print(sum)

如有求时间差的需求,可直接套用此方法: import time true_time=time.mktime(time.strptime('2017-09-11 08:30:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S')) time_now=time.mktime(time.strptime('2017-09-12 11:00:00','%Y-%m-%d %H:%M:%S')) dif_time=time_now-true_time struct_time=time.gmtime(dif_tim

#!/usr/bin/env pyhton # -*- coding:utf-8 -*- #求1-2+3-4+5...99的所有数的和(自写) """ 给x赋值为0,给y赋值为0,while真,循环开始 如果x和2的余数等于0,那么x就为偶数,y的赋值就等于y减去x 否则x就为奇数,y的赋值就等于y加x 如果x等于100了,break跳出当前循环,x的赋值等于x加1一直循环到x等于100 打印y """ x = 0 y = 0 while Tru

1. reversed() a = [1, 2, 3, 4] for i in reversed(a): print(i) 2. range(len(a)-1, -1, -1) a = [1, 2, 3, 4] for i in range(len(a)-1, -1, -1): print(a[i]) 3. range(len(a)) + ~操作符 ~按位取反运算符:对数据的每个二进制位取反,即把1变为0,把0变为1 .~x 类似于 -x-1 a = [1, 2, 3, 4] for i in