>>> import math >>> math.degrees(math.pi/) 90.0 >>> math.radians() 1.5707963267948966 sin(x) 返回x的正弦值(以弧度表示).sinh(x) 返回x的双曲正弦.asin(x) 返回x的反正弦(以弧度表示).asinh(x) 返回x的反双曲正弦值. >>> import math >>> math.pi 3.14159265358

Python中转换角度为弧度的radians()方法 这篇文章主要介绍了Python中转换角度为弧度的radians()方法,是Python入门中的基础知识,需要的朋友可以参考下 radians()方法把角度转化为弧度角x. 语法 以下是radians()方法的语法:   radians(x) 注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入math模块,然后需要用math的静态对象来调用这个函数. 参数 x -- 这必须是一个数值. 返回值 此方法返回一个角度的弧度值. 例子 下面的示例演示ra

python中math的使用 import math #先导入math包 1 三角函数 print math.pi #打印pi的值 3.14159265359 print math.radians(180) #把度数转化为弧度,即180=pi 3.14159265359 sin90 = math.sin(math.pi/2) #计算sin(pi/2) sin180 = math.sin(math.pi) #计算sin(pi) cos90 = math.cos(math.pi/2) #计算cos(

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

目录 1. random模块 1.1 设置随机种子 1.2 random模块中的方法 1.3 使用:生成整形随机数 1.3 使用:生成序列随机数 1.4 使用:生成随机实值分布 2. numpy.random 2.1 Utility functions:实用方法 2.2 Compatibility functions:兼容方法 Reference   今天在一个公众号上看到了一篇有关Python基础的文章,其中提到了Numpy模块中有关生成随机数的使用:这才联想到,自己对这一块也不熟悉,每次想要

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

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

目录 Math模块 Cmath模块 Math模块 pi                数字常量,圆周率 e                 表示一个常量 sqrt(x)         求x的平方根 fabs(x)         返回x的绝对值 factorial(x)    取x的阶乘的值 fmod(x,y)     得到x/y的余数,其值是一个浮点数 pow(x, y)     返回x的y次方,即x**y isfinite(x)     如果x是正无穷大或负无穷大,则返回True,否则返回

python数据类型 什么是数据类型? 将数据分类,能有效的被电脑识别 为什么会有多种数据类型? 为了适应更多的使用场景,将数据划分为多种类型,每一种类型都有着各自的特点和使用场景,帮助计算机高效的处理以展示数据 python数据类型如图,其中整数和小数统称为数字类型 如何知道一个变量是什么数据类型?可以通过python内置函数type,使用方法为 type(已经被赋值的变量名或变量) 同样可以按照可变和不可变进行划分,如图: 按照有序,无需分类->针对存在多个字符的数据类型进行分类 数字类型

早上被python的编码搞得抓耳挠腮,在搜资料的时候感觉这篇博文很不错,所以收藏在此. python2.x中处理中文,是一件头疼的事情.网上写这方面的文章,测次不齐,而且都会有点错误,所以在这里打算自己总结一篇文章. 我也会在以后学习中,不断的修改此篇博客. 这里假设读者已有与编码相关的基础知识,本文不再再次介绍,包括什么是utf-8,什么是unicode,它们之间有什么关系. str与字节码 首先,我们完全不谈unicode. s = "人生苦短" s是个字符串,它本身存储的就是字节

...在python中居然是个常量 print(...) # Ellipsis 看别人怎么装逼 https://www.keakon.net/2014/12/05/Python%E8%A3%85%E9%80%BC%E7%AF%87%E4%B9%8BEllipsis

https://eastlakeside.gitbooks.io/interpy-zh/content/Mutation/ 看下面的代码 def add_to(num, target=[]): target.append(num) return target add_to(1) # Output: [1] add_to(2) # Output: [1, 2] add_to(3) # Output: [1, 2, 3] 这次又没有达到预期,是列表的可变性在作怪.在Python中当函数被定义时,默认

类 Python中,类的命名使用帕斯卡命名方式,即首字母大写. Python中定义类的方式如下: class 类名([父类名[,父类名[,...]]]): pass 省略父类名表示该类直接继承自object,类的实例化如下: class Person(): def __init__(self): pass person=Person() __init__()是类的构造函数,在实例化时调用,它的参数self表示类实例. 类中的字段 字段的访问级别: Python中以双下划线开头的字段访问级别是pr

新手在学习python时候,会遇到很多的坑,下面来具体说说其中一个. 在使用python编写面向对象的程序时,新手可能遇到TypeError: this constructor takes no arguments这个错误. 例如下面的程序: class Ball: def _init_(self,color,size,direction): self.color=color self.size=size self.direction=direction def bounce(self): if

本人对编程语言实在是一窍不通啊...今天看了廖雪峰老师的关于迭代,迭代器,生成器,递归等等,word天,这都什么跟什么啊... 1.关于迭代 如果给定一个list或tuple,我们可以通过for循环来遍历这个list或tuple,这种遍历我们称为迭代(Iteration)(Iteration的中文意思就是:反复.重复.迭代等).而这些for循环所遍历的对象(list or tuple 等)成为可迭代对象(Iterable). 也就是说"迭代"就是一个动作或者过程,可以把list或tup

Python中包含了许多内建的语言特性,它们使得代码简洁且易于理解.这些特性包括列表/集合/字典推导式,属性(property).以及装饰器(decorator).对于大部分特性来说,这些"中级"的语言特性有着完善的文档,并且易于学习. 但是这里有个例外,那就是描述符.至少对于我来说,描述符是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性.这里有几点原因如下: 有关描述符的官方文档相当难懂,而且没有包含优秀的示例告诉你为什么需要编写描述符(我得为Raymond Hettinger辩护一

简介 装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象.它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志.性能测试.事务处理.缓存.权限校验等场景.装饰器是解决这类问题的绝佳设计,有了装饰器,我们就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用.概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的对象添加额外的功能,我们也称之为AOP(面向切面编程) 原理 实现装饰器的最主要的原因是python中一切皆为对象,我们会把方法看做一个对

用 ElementTree 在 Python 中解析 XML 原文: http://eli.thegreenplace.net/2012/03/15/processing-xml-in-python-with-elementtree/ 译者: TheLover_Z 当你需要解析和处理 XML 的时候,Python 表现出了它 "batteries included" 的一面. 标准库 中大量可用的模块和工具足以应对 Python 或者是 XML 的新手. 几个月前在 Python 核心

Python中操作mysql的pymysql模块详解 前言 pymsql是Python中操作MySQL的模块,其使用方法和MySQLdb几乎相同.但目前pymysql支持python3.x而后者不支持3.x版本. 本文测试python版本:2.7.11.mysql版本:5.6.24 一.安装 ? 1 pip3 install pymysql 二.使用操作 1.执行SQL ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 2

python中有大量的内置模块,很多是属于特定开发的功能性模块,但collections是属于对基础数据的类型的补充模块,因此,在日常代码中使用频率更高一些,值得做个笔记,本文只做主要关键字介绍,详细的功能仍然要翻阅官方文档,地址如下: 英文站:https://docs.python.org/3.5/library/collections.html 中文站:http://python.usyiyi.cn/translate/python_352/library/collections.html#

在绝大多数语言中,都有反射机制的存在.从作用上来讲,反射是为了增加程序的动态描述能力.通俗一些,就是可以让用户参与代码执行的决定权.在程序编写的时候,我们会写很多类,类中又有自己的函数,对象等等.这些类和函数都是为了后续代码服务,程序员决定什么时候用到哪一个类,什么时候调用某个函数.但很多时候,我们需要根据用户的需求来决定执行哪一段代码块.用户可能是通过点击,输入数据,或者其他方式发出指令,反射则将用户的指令传递到需要执行的那一段代码块.这个过程是自动执行的,无需人工去核对用户指令是否应该执行那