大数据时代的到来,使得很多工作都需要进行数据挖掘,从而发现更多有利的规律,或规避风险,或发现商业价值。
---- 0x00 机器语言、汇编语言与高级语言(以2+3为例) 机器语言:01代码、CPU认识的语言 加运算:1001 减运算:1010 2+3:1001 0010 0011 汇编语言:在机器语言上增加了人类可阅读的助记符 加运算:ADD 减运算:SUB 2+3:ADD 2,3 高级语言:向自然语言靠近的语言 sum = 2 + 3 ---- 0x01 程序设计语言的运行方式 编译型 将高级语言源代码转换成目标代码(机器语言) 程序可以直接运行 目标代码执行速度快 代表语言:C/C++ 解释型 将高
python如何使用绝对值?下面给大家介绍三种求绝对值的方法: importmath defabs_value1(): a=float(input('1.请输入一个数字:')) ifa =0: a=a else: a=-a print('绝对值为:%f'%a) defabs_value2(): a=float(input('2.请输入一个数字:')) a=abs(a) print('绝对值为:%f'%a) defabs_value3(): a=float(input('3.请输入一个数字:')) a=
python 什么是函数 Python不但能非常灵活地定义函数,而且本身内置了很多有用的函数,可以直接调用。 python 函数的调用 Python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用。 要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数 abs,它接收一个参数。 abs(100) 100 abs(-20) 20 abs(12.34) 12.34 调用函数的时候,如果传入的参数数量不对,会报TypeError的错误 python 编写函数 在Python中,定义一个函
古代的勾三股四弦五中说的弦就是我们要说的正弦,也就是直角三角形中的斜边,叫做弦,股就是人的大腿,古人称直角三角形长的那个直角边就叫做股。
首先有一个高级函数的知识。 一个函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数。 def add(x, y, f): return f(x) + f(y) 当我们调用add(-5, 6, abs)时,参数x,y和f分别接收-5,6和abs,根据函数定义,我们可以推导计算过程为: 等价于: x = -5 y = 6 f = abs f(x) + f(y) ==> abs(-5) + abs(6) ==> 11 return 11 print(add(-5, 6, abs)) >>11
高阶函数是在Python中一个非常有用的功能函数,所谓高阶函数就是一个函数可以用来接收另一个函数作为参数,这样的函数叫做高阶函数。
第一次接触到这个知识点的时候,我还不是特别适应,内置的函数怎么可以用一个变量来代替?但是python确实是这么做的,这也不妨碍它的顺利执行。举个例子说明一下,我们以Python内置的求绝对值的函数为例:
浮点数是Python基本数据类型之一,表示实数,包括小数、负数、零和无限大等。在Python中,浮点数类型的变量可以使用float类型表示。
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。
对于数学计算,除了前面提到过的简单的加减乘除等等,更多的科学计算需要 导入 math 这个标准库(不需要安装,但是要导入),它包含了绝大多数我们可能需要的科学计算函数。
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取余运算在取c的值时,向0的方向舍入;取模运算在计算c的值时,向负无穷方向舍入
整数是Python基本数据类型之一,表示所有整数,包括正整数、负整数和零。在Python中,整数类型的变量可以使用int类型表示。
在大概了解了程序之后,我也买了本python书学习一下,因为现在新版的python3.4.0已经不再兼容2.x.x的内容,书虽然很新,但是有些例子还是用的过去的。
整数 :可以表示正数,例如 123;可以表示负数,例如 123;使用 0 表示零。
lambda 函数使用方便,主要由入参和返回值组成,被广泛使用在 max, map, reduce, filter 等函数的 key 参数中。
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。
函数是Python内建支持的一种封装,我们通过把大段代码拆成函数,通过一层一层的函数调用,就可以把复杂任务分解成简单的任务,这种分解可以称之为面向过程的程序设计。函数就是面向过程的程序设计的基本单元。 而函数式编程(请注意多了一个“式”字)——Functional Programming,虽然也可以归结到面向过程的程序设计,但其思想更接近数学计算。 我们首先要搞明白计算机(Computer)和计算(Compute)的概念。 在计算机的层次上,CPU执行的是加减乘除的指令代码,以及各种条件判断和跳转指令,所以,汇编语言是最贴近计算机的语言。 而计算则指数学意义上的计算,越是抽象的计算,离计算机硬件越远。 对应到编程语言,就是越低级的语言,越贴近计算机,抽象程度低,执行效率高,比如C语言;越高级的语言,越贴近计算,抽象程度高,执行效率低,比如Lisp语言。 函数式编程就是一种抽象程度很高的编程范式,纯粹的函数式编程语言编写的函数没有变量,因此,任意一个函数,只要输入是确定的,输出就是确定的,这种纯函数我们称之为没有副作用。而允许使用变量的程序设计语言,由于函数内部的变量状态不确定,同样的输入,可能得到不同的输出,因此,这种函数是有副作用的。 函数式编程的一个特点就是,允许把函数本身作为参数传入另一个函数,还允许返回一个函数! Python对函数式编程提供部分支持。由于Python允许使用变量,因此,Python不是纯函数式编程语言。
很多同学看见我的这个标题,不禁会说到:你这个是在逗我么,求余和取模不是一回事吗?是的再前不久之前我和你们的感受一样,求余和取模难道不是一个玩意?直到有一天有一个群友再阅读RokcetMq源码的时候,发现了下面一段代码:
在了解什么是高阶函数之前,我们来看几个小例子。我们都知道在 python 中一切皆对象,函数也不例外。比如求绝对值函数 abs,我们可以用一个变量 f 指向 abs 函数,那么当调用 f() 的时候可以得到和 abs() 一样的效果,这说明变量可以指向函数!
为什么不使用 int 函数仍然能输出呢?其实这是我们使用第二种方式的时候,程序已经自动给我们套了一层 int 了,这样就减少了我们书写代码的工作量。除了 int 之外,python 中还有很多的高效语法,这也是python高效开发的原因之一。
今天刷的是LeetCode的530题:给定一个节点值均为非负的二叉搜索树,求任意两节点差的绝对值的最小值。
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?!
由于此类语言入门非常容易,哪怕初中生亦可以,并且本科/研究生写论文、做实验多数所用语言都是【Python】故而选择此语言。
当我们知道半径r的值时,就可以根据公式计算出面积。假设我们需要计算3个不同大小的圆的面积:
在机器学习项目中,你肯定要在代码中实现各种运算,其中必然要用到各种数学符号,因此,必须了解并熟知如何实现。
Hello,我是 Python 数据类型数字,大家之前对我可能已经有所耳闻,俗话说闻名不如见面,见面要先自我介绍,为了让大家对我有一个清晰的了解,下面我要向大家介绍一下自己。
第一题就没啥好说的,用一个counter记录下每个元素出现的次数然后将只出现过一次的元素进行求和即可。
在编程中,经常使用数字来记录、可视化数据、存储Web应用等...。 Python根据数字的用法,以不同的方式处理它们。
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。
logistic回归:从生产到使用【下:生产篇】 上篇介绍了logistic模型的原理,如果你只是想使用它,而不需要知道它的生产过程,即拟合方法及编程实现,那么上篇就足够了。如果你想知道它的上游生产,那么请继续。 本篇着重剖析logistic模型的内部生产流程、以及每一个流程的工作原理,暴力拆解。 上下两篇的大纲如下: 【上篇:使用篇】 1. Logistic回归模型的基本形式 2. logistic回归的意义 (1)优势 (2)优势比 (3)预测意义 3. 多分类变量的logistic回归 (1)
前几天飞扬博士更新了一篇算法文章,关于softmax regression的,它是logistic模型的扩展,因此要是能有些logistic regression的底子就看起来非常容易,因此在发softmax regression之前,重新复习一下logistic模型。 一句话介绍: logistic regression,它用回归模型的形式来预测某种事物的可能性,并且使用优势(Odds)来考察“某事物发生的可能性大小”。 上篇介绍了logistic模型的原理,如果你只是想使用它,而不需要知道它的生产过程,
在前面,我们学习了dict,知道dict的key是不重复的,当我们往dict里添加一个相同key的value时,新的value将会覆盖旧的value。
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!
(4)Max, min, argmin, argmax (求最大、最小值,求最大值、最小值的位置)
下面要给大家分享的是三个输入一个数求绝对值的java实例,一起来看看用java求一个数的绝对值的完整代码吧。
昨天突然觉得自己不会dataframe的数据平移。今天赶早学一下,这个python数据平移还是很重要的,尤其是你想处理一个数据的时候,如果把数据转成简单的数组那就南辕北辙了,在现有的技术上如果能够完美支持我们必然选择现有的成熟的技术方法而不是重复的造轮子。
分类战车SVM (第三话:最大间隔分类器) 查看本《分类战车SVM》系列的内容: 第一话:开题话 第二话:线性分类 第三话:最大间隔分类器 第四话:拉格朗日对偶问题(原来这么简单!) 第五话:核函数(哦,这太神奇了!) 第六话:SMO算法(像Smoke一样简单!) 附录:用Python做SVM模型 转载请注明来源 ---- 1.回顾 前面说到,线性分类器就是找一个平面,能最好的区分不同类别的样本,logistic模型找的那个超平面,是尽量让所有点都远离它,而SVM寻找的那个超平面,是只让最靠近中间分割线
.但是 Ng 常常胜省略不写,因为 W 已经是一个高维参数矢量,已经可以表达高偏差问题.
一个函数可以接收另一个函数作为参数,这种函数就称之为高阶函数 编写高阶函数,就是让函数的参数能够接收别的函数 函数式编程就是指这种高度抽象的编程范式 高阶函数的特点 变量可以指向函数 函数本身也可以赋值给变量,即:变量可以指向函数
在上面的命令中,我们定义一个return_sum()的函数,这个函数返回一个sum的函数,sum函数的作用是求一个可迭代对象的所有元素的和,当我们直接调用return_sum函数的时候,返回值f是一个函数,再次调用这个函数,我们可以得到序列的和。其中,内部的sum函数相当于引用了外部的参数,当return_sum返回函数sum时,相关参数和变量都保存在返回的函数中,这种情况在python中称之为“闭包”,需要和B-box区分开来哦。
结合上一篇文章《学习Protobuf,Varint是啥你真的知道么?》,我们了解到通过Varint 编码整数,如遇到负数或大整数,就不具备压缩优势了?由于引入了MSB,不但没有好的压缩效果,还加大了存储,这明显不是我们想要的。以下,我们聊聊怎么解决这类问题。
fabs()函数只适用于float和integer类型,而abs()也适用于复数。
要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数abs,只有一个参数。
python里的函数和数学意义上的函数并没有太大差别。 调用函数 python内置了很多有用的函数,我们可以直接调用。 要调用一个函数,需要知道函数的名称和参数,比如求绝对值的函数abs,只有一个参数。 调用函数的时候,如果传入的参数数量不对,会报TypeError的错误,并且Python会明确地告诉你:abs()有且仅有1个参数,但给出了两个。 如果传入的参数数量是对的,但参数类型不能被函数所接受,也会报TypeError的错误,并且给出错误信息:str是错误的参数类型。 而max函数max()可以接收任
总结:math.ceil()严格遵循向上取整,所有小数都是向着数值更大的方向取整,不论正负数都如此
周六的自动化课程是由芒果给大家带来的Python函数及函数调用、Python面向对象编程:芒果带大家学习了Python的函数定义以及调用;位置参数、关键字参数、默认参数、可变参数等参数类型;Python的高阶函数;Python类及实例化;类的封装、继承与多态性。
✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机与编程,写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页:小嗷犬的博客 🍊个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。 🥭本文内容:Python 常用内置函数 更多内容请见👇 Python 入门基础专栏 Python 字符串 Python 常用字符串方法 ---- Python 常用内置函数 ---- Python 中共有75个内置函数,这些是 Python 自带的函数,在需要使用时可以直接调用。 下表列出了一些常用的 Python 内
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