一.python求绝对值的三种方法 1.条件判断 2.内置函数abs() 3.内置模块 math.fabs 1.条件判段,判断大于0还是小于0,小于0则输出相反数即可 # 法1:使用条件判断求绝对值 def abs_value1(): # input返回str,需转换为浮点数的格式 a = float(input('1.请输入一个数字:')) if a >= 0: a = a else: a = -a print('绝对值为:%f' % a) 2.abs()函数 # 法2:使用内置函数求绝对值

2.1 Built-in Functions The Python interpreter has a number of functions built into it that are always available. They are listed here in alphabetical order. __import__( name[, globals[, locals[, fromlist]]]) This function is invoked by the import sta

这会是很长的一个帖子,因为我打算从python最基础的东西开始,尝试去完全的掌握它,buildin中有一些常用的函数比如 abs, open, setattr, getattr, 大家都很了解他们的用法,因为平时用的比较多,这将把重点放在平时少用,但是有奇效的方法,比如说 enumerate, 这个方法在遍历列表和元组的时候非常有用,下面我会详细说明这类方法的用法和作用. abs(x) Help on built-in function abs in module __builtin__ abs

python中的数字类型工具 python中为更高级的工作提供很多高级数字编程支持和对象,其中数字类型的完整工具包括: 1.整数与浮点型, 2.复数, 3.固定精度十进制数, 4.有理分数, 5.集合, 6.布尔类型 7.无穷的整数精度 8.各种数字内置函数及模块. 基本数字类型 python中提供了两种基本类型:整数(正整数金额负整数)和浮点数(注:带有小数部分的数字),其中python中我们可以使用多种进制的整数.并且整数可以用有无穷精度. 整数的表现形式以十进制数字字符串写法出现,浮点数带

先说下变量的作用: 用来保存数据,为什么要保存? 后面要使用. 变量的概念: 变量就是用来存储一些信息,供程序以后调用或者操作修改.变量为标记数据提供了一种描述性的名字,以便我们的程序可以被程序的阅读者很清晰的理解.把变量作为一个存储信息的容器会更容易理解变量.它的主要是目的是笔记和存储在内存中的数据,这个数据就可以在你的整个程序中使用.我们给变量指定值的过程叫做赋值. 变量的命名规则: 1)变量名只能是 字母.数字或下划线的任意组合2)变量名的第一个字符不能是数字3)区分大小写4)关键字不能声

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai

Python中基础数据类型 1.数字 整型a=12或者a=int(2),本质上各种数据类型都可看成是类,声明一个变量时候则是在实例化一个类. 整型具备的功能: class int(object): """ int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or long Convert a number or string to an integer, or return 0 if no arguments are gi

描述:Python中fabs(x)方法返回x的绝对值.虽然类似于abs()函数,但是两个函数之间存在以下差异: abs()是一个内置函数,而fabs()在math模块中定义的. fabs()函数只适用于float和integer类型,而abs()也适用于复数. abs()返回是float和int类型,math.fabs()返回是float类型 语法:以下是fabs()方法的语法: import math math.fabs(x) 注意:此模块不能直接访问,需要调用math模块,然后使用math静

Python 思想: “一切都是对象!” 在 Python 3 中接触的第一个很大的差异就是缩进是作为语法的一部分,这和C++等其他语言确实很不一样,所以要小心 ,其中python3和python2中print的用法有很多不同,python3中需要使用括号 缩进要使用4个空格(这不是必须的,但你最好这么做),缩进表示一个代码块的开始,非缩进表示一个代码的结束.没有明确的大括号.中括号.或者关键字.这意味着空白很重要,而且必须要是一致的.第一个没有缩进的行标记了代码块,意思是指函数,if 语句.

Numpy 是Python中科学计算的核心库.它提供一个高性能多维数据对象,以及操作这个对象的工具.部分功能如下: ndarray, 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C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np NumPy函数和属性: 类

本文用作记录python中的内建函数及其功能,本文内容随时补充. 完整的内建函数及其说明参考官方文档:    https://docs.python.org/3.5/library/functions.html 通用内建函数: id() 函数:查看对象的内存地址: help()函数:查看帮助信息: type()函数:查看对象的类型:不会认为子类是一种父类类型: isinstance()函数:查看对象类型:会认为子类是一种父类类型: dir()函数:查看对象中的属性.方法等: ord():得到一个

本文利用的是Python 3.x版本,建议学习3.x版本 Python中的分支判断.循环 1. 分支条件判断 1.1 比较操作 以下是数之间常见的比较操作,例如5>3就是数学意义上的比较,5是大于3的,所以这个式子的值是True.如何比较,根据两个数之间的符号判断即可.这里要注意的是!=是不相等的意思,==是相等的意思.例如5==3这显然是不对的,所以式子的值是False # i j是变量名 i > j i >= j i < j i <= j i == j i != j 1.

知识点总结 生成器 生成器的本质就是迭代器. 迭代器:Python中提供的已经写好的工具或者通过数据转化得来的. 生成器:需要我们自己用Python代码构建的 创建生成器的三种方法: 通过生成器函数 通过生成器推导式 python内置函数或者模块提供 生成器函数 yield:一个yield对应一个next,next超过yield数量,就会报错,与迭代器一样. yield与return的区别: return一般在函数中只设置一个,他的作用是终止函数,并传给函数的执行者返回值 yield在生成器中可

主要内容: 1.生成器和生成器函数 2.列表推导式 一.生成器 生成器是指就是迭代器,在python中有三种方式来获取生成器: 1.通过生成器函数 2.通过各种推导式来实现生成器 3.通过数据的转换也可以获取生成器 yield 和return的区别: yield分段来执行一个函数,break停止函数执行. 当程序运行完最后一个yield,那么后面继续进行__next__()程序会报错. send使用方法:send和__next__()一样可以让生成器执行到下一个yield. def eat():

简介 有关 Python 内编写类的各种技巧和方法(构建和初始化.重载操作符.类描述.属性访问控制.自定义序列.反射机制.可调用对象.上下文管理.构建描述符对象.Pickling). 你可以把它当作一个教程,进阶,或者使用参考:我希望它能够成为一份针对 Python 方法的用户友好指南. 内容目录 介绍 构建和初始化 使操作符在自定义类内工作 神奇方法--比较 神奇方法--数字 描述你的类 属性访问控制 制作自定义序列 反射 可调用对象 上下文管理 构建描述符对象 Pickling 你的对象 总

python数据类型 数字类型 整数(int) 与数学中整数概念一致(数字大小没有限制,这和其他语言不同),整数可正可负,默认情况下,整数采用十进制.其他进制需要增加相应的引导符号. 如果是二进制在前面加上0b或者0B即可,如果是八进制在前面加上0o或者0O即可,如果是十六进制在前面加上0x或者0X即可. 浮点数(float) 与数学中的实数概念一致,取值范围与精度都有限制. 表达方式: 1.小数:1.23,3.14,-9.01 2.科学计数法:1.23e9,1.2e-5 浮点数运算存在不确定位

本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. 1 sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标

python中math模块常用的方法整理   ceil:取大于等于x的最小的整数值,如果x是一个整数,则返回x copysign:把y的正负号加到x前面,可以使用0 cos:求x的余弦,x必须是弧度 degrees:把x从弧度转换成角度 e:表示一个常量 exp:返回math.e,也就是2.71828的x次方 expm1:返回math.e的x(其值为2.71828)次方的值减1 fabs:返回x的绝对值 factorial:取x的阶乘的值 floor:取小于等于x的最大的整数值,如果x是一个整数

2.0 序 在所有的python内建对象中,整数对象是最简单的对象.从对python对象机制的剖析来看,整数对象是一个非常好的切入点.那么下面就开始剖析整数对象的实现机制 2.1 初识PyLongObject python中整数这个概念的实现是通过PyLongObject结构体来完成的,之前说过python中的对象本质上就是c语言中的malloc为结构体在堆上申请的一块内存,那么python中整数对象就是一个PyLongObject结构体实例.在上一章初探python对象体系的时候,我们看到了定

map #自定义map函数 def map_test(func, list): res = [] for item in list: res.append(func(item)) return res def add_one(x): return x + 1 a = [1, 2, 3] print(map_test(add_one, a)) print(map_test(lambda x:x + 1, a)) #终极版本 #python中的内置函数map(),功能同上 print('python

自己通过网上查询的有关张量的解释,稍作整理. TensorFlow用张量这种数据结构来表示所有的数据.你可以把一个张量想象成一个n维的数组或列表.一个张量有一个静态类型和动态类型的维数.张量可以在图中的节点之间流通. 阶 在TensorFlow系统中,张量的维数来被描述为阶.但是张量的阶和矩阵的阶并不是同一个概念.张量的阶(有时是关于如顺序或度数或者是n维)是张量维数的一个数量描述.比如,下面的张量(使用Python中list定义的)就是2阶. t = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]