你应该听说过，应用Python，可以让你处理一天的重复工作量，缩短到几分钟甚至更短。
本文教程操作环境：windows7系统、Python 3.9.1，DELL G3电脑。
python实现取余操作的方法：可以利用求模运算符(%)来实现。求模运算符可以将两个数相除得到其余数。我们还可以使用divmod()函数来实现取余操作，具体方法如：【divmod(10,3)】。
备注：np.expm1(x) 等价于 np.exp(x) – 1，也是np.log1p(x)的逆运算。
辗转相除法， 又名欧几里德算法（Euclidean algorithm），是求最大公约数的一种方法。它的具体做法是：
a.topk()求a中的最大值或最小值，返回两个值，一个是a中的值（最大或最小），一个是这个值的索引。
学习了Python相关数据类型，函数的知识后，利用字符串的分割实现了输入任意多个数据，并计算其平均值的小程序。思路是接收输入的字符串，以空格为分隔符，将分割的数据存入列表（lst1）中，将lst1中的数据转存入另一个空列表（lst）中，转存时将字符串转化为整型，从而利用函数求出lst中数的和、平均值，是Python基础（5）中结尾程序的升级版。
php中post和get的区别是：1、post更安全并且发送的数据量更大；3、post能发送更多的数据类型，get只能发送ASCII字符；4、post是向服务器传送数据，get是从服务器上获取数据。5、get会缓存数据，而post不会。
对于数学中的运算而言，求平均值是比较常见的操作了。那么在python的列表中，我们也有着求其中元素的平均值操作。
编写程序，求出某个自然数的阶乘。一个正整数的阶乘是所有小于及等于该数的正整数的积，并且0的阶乘为1。自然数n的阶乘写作n!
在现代科技发展的潮流中，计算机编程已成为解决问题和创新的重要工具。而Python作为一门功能强大且易学的编程语言，正以其简洁、灵活和丰富的库函数，吸引着越来越多的学习者和开发者。
> 经常听别人说 Python 在数据领域有多厉害，结果学了很长时间，连数据处理都麻烦得要死。后来才发现，原来不是 Python 数据处理厉害，而是他有数据分析神器—— pandas
补充知识：python：编写一个求菲波那奇数列的递归函数，输入n值，使用该递归函数
根据输入文章，撰写摘要总结。
函数input()接受一个参数：即要向用户显示的提示或说明，让用户知道该如何做。在这个 示例中，Python运行第1行代码时，用户将看到提示Tell me something, and I will repeat it back to you:。程序等待用户输入，并在用户按回车键后继续运行。输入存储在变量message中，接下 来的print(message)将输入呈现给用户：
最大公约数算法不是很无聊，计算最大公约数是数学中一个重要的概念，可以用于判断两个数是否互质、求分数的约分等，在很多领域都有广泛的应用。具体如下：
Python中含有丰富的库提供我们使用，学习数学分支线性代数时，矩阵问题是核心问题。Numpy库通常用于python中执行数值计算，并且对于矩阵操作做了特殊的优化，numpy库通过向量化避免许多for循环来更有效地执行矩阵操作。本文针对矩阵的部分问题使用numpy得到解决。
两个正整数a和b(a>b)，它们的最大公约数等于a除以b的余数c和b之间的最大公约数。比如10和25，25除以10商2余5，那么10和25的最大公约数，等同于10和5的最大公约数。
发现Python练习题是不少渣渣（当然也包括本渣渣）收集的内容？干货？同时也是培训班割韭菜利器，就没有看过没有广告的练习题，都是打着领资料的旗号来强行收割韭菜？！
集合（set） discard删除数据时如果集合里面没有那个数据什么也不做，集合相减可以直接用-，+*/都不能用
在计算机科学和数据处理领域，寻找两个有序数组的中位数是一个关键而常见的问题。这个问题不仅仅考验着算法的效率，更涉及到对数组和排序的深刻理解。在Python这样灵活而强大的编程语言中，我们有机会通过优雅而高效的代码解决这个问题。本文将引导您深入了解在两个有序数组中寻找中位数的各种方法，以及它们的实现原理。无论您是刚刚踏入编程领域还是经验丰富的开发者，这篇博客都将为您提供有益的见解。
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最小公倍数在通分的时候会使用到，上文百度解析中可以看到a与b之间的最小公倍数关系。那么我们这里需要具体的举例子看看：
现在的应用程序非常讲究和用户的交互体验，用户是上帝的真理在哪个行业都适用，只有用户认可你的东西，才能证明它的优秀。 现在假设有人要判断自己是否到了投票的年龄，要编写这样的程序，就需要知道用户的年龄，因此，我们需要用户输入其年龄，再将年龄与投票的法定年龄进行比较，再给出结果。
“”" for 变量 in range(10): 循环需要执行的代码 else: 循环结束时，需要执行的代码 “”"
找出最大或最下的K个元素，可以使用Python库中的heapq模块，该模块提供两个函数nlargest()求最大K个和nsmallest()求最小K个。
前面用小海龟绘制了一个多边形，这仅仅是对Python的初步了解，如果要更深入地研究如何用Python学习数学，还要继续学习有关运算。本节就向读者介绍Python中的基本算术运算。
我们先定义一个字符串,然后我们就可以通过方法轻轻松松更改字符串的大小写，尤其是更改一篇英文文章的时候，有了Python，这些就方便多了
随着行业的发展，编程能力逐渐成为软件测试从业人员的一项基本能力。因此在笔试和面试中常常会有一定量的编码题，主要考察以下几点。
这题目的第一个想法，我们可能直接会考虑计算机的思维直接强行遍历，最终遍历到一个最大的8位数，并且数值中不能包含8和9的所有数的个数，这样的想法虽然可以解题，但是比较粗暴，效率低。此题，我们可以结合数学观察思维，可以使得我们的代码运行效率更高！
NumPy提供了大量的数值编程工具，可以方便地处理向量、矩阵等运算，极大地便利了人们在科学计算方面的工作。另一方面，Python是免费，相比于花费高额的费用使用Matlab，NumPy的出现使Python得到了更多人的青睐
使用递归实现全排列。123实现全排列！ 法1： 上面定义了两个列表，一个列表存的是需要全排列的数据，另一个列表是当做栈来用的，可以把这个递归想成一棵树，在最顶端是包含所有值得列表，之后
上面定义了两个列表，一个列表存的是需要全排列的数据，另一个列表是当做栈来用的，可以把这个递归想成一棵树，在最顶端是包含所有值得列表，之后从这个列表中循环拿掉一个值，到了第二层，这时候栈里面存放的就是拿出来的那个数据，这一层的一个值里面就少了刚刚拿掉的值，一直到最后这个列表为空的时候，栈里面存的就是这个排列的结果，
这两天读完《利用Python进行数据分析》 这本书的第4章：NumPy 基础：数组和矢量计算 后，在进行下一步阅读高级应用前，先整理本章内容，做个笔记备查，也好加深印象。在往下看前请确保你已经安装了NumPy 库，并且已经使用 import numpy as np 加载numpy库。如果 还没有安装，那么可以在cmd（windows下）中使用 pip install numpy 命令安装，ubuntu下也可以使用 sudo apt-get install python-numpy 命令安装。
算术运算符也即数学运算符，用来对数字进行数学运算，比如加减乘除。下表列出了 Python 支持所有基本算术运算符。
模块化编程是 Python 的基本思想。初学 Python，都应该使用过小海龟、随机、数学模块。使用模块之前，需要导入模块，然后根据自己的问题需要使用这些模块。
根据文章内容，撰写摘要总结如下：本文主要介绍了NumPy库中的一些常用函数，包括数组操作、数组索引、数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容。其中，数组操作和数组索引是NumPy库中最基本和最重要的两个概念，通过这些函数，我们可以方便地对数组进行各种操作和运算。另外，数组形状、数组广播、数组比较以及线性代数等方面的内容也是NumPy库中比较重要的概念，这些函数可以帮助我们更好地理解和操作数组。
Numpy是Numerical Python extensions 的缩写，字面意思是Python数值计算扩展。Numpy是Python中众多机器学习库的依赖，这些库通过Numpy实现基本的矩阵计算，Python的OpenCV库自然也不例外。
#6.传递任意个数的参数； #在定义函数时，若参数名前面使用“”，则表示可接受任意个数的参数，这些参数保存在一个元祖中。 #定义函数，代表b是一个元祖，可以接受多个参数 def add(a,*b): s=a #用循环迭代元祖b中的对象。 for x in b: #累加 s+=x #返回累加的结果。 return s #调用函数输入两个参数求和，输出结果。 res=add(1,2) print("两个参数求和结果：",res)
所谓素数就是除 1 和自身外，无法被其他数整除的数，那就循环比这个数的平方根还小的数，并取模，如果都不能整除，那么这个数就是素数。
Python自定义函数函数能提高应用的模块性，和降低代码的重复利用率。在使用python自定义函数解决问题后，可以对学过的知识点进一步巩固，还解决了一些之前不能解决的问题。
numpy 早就用过了，但是长时间不用的话对其中的一些知识点又会忘记，又要去网上翻看各种博客，干脆自己把常用的一些东西记下来好了，以后忘了的话直接看自己写的笔记就行了
本文是【统计师的Python日记】第3天的日记 回顾一下，第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型；第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 复习大纲： 一、为什么学Python？ 二、安装与熟悉 三、容器 四、函数 五、循环与条件 六、类 日记小结 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 今天将带来第三天的学习日记。 细（tiāo）心（cì）的朋友会发现，第二天的日记写成日期是14年9月，也就是说“第2天”到“第3
神经网络和深度学习（二）——从logistic回归谈神经网络基础 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 之前学习机器学习的时候，已经学过logistic回归，不过由于神经网络中，一些思想会涉及到logistic，另外会拿一些神经网络用到的解决方案，以logistic来举例，更浅显易懂（例如BP算法）。 因此，这里就再次复习logistic回归及其梯度下降、代价函数等，主要是讲述和后面学习神经网络有关的内容，其他部分会快速略过。 二、logistic输出函数 logistic是解决
数字列表和其他列表类似，但是有一些函数可以使数字列表的操作更高效。我们创建一个包含10个数字的列表，看看能做哪些工作吧。
仿佛人生总有一种魔咒，自己做的这场笔试题永远是最难的。不过今天的笔试题，真的难。来看题目。
在讲解本章节的内容之前，我们先来研究一道数学题，请说出下面的方程有多少组正整数解。
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