说明 该计算器主要是为了练习正则表达式以及python基础所写:代码比较low! 运行过程 请输入你的计算公式, 计算器会将计算结果输出到屏幕上(此处会打印步骤); 退出(exit/quit) MyCalc> 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) ) 1-2*((60-30+(-40/5)*(9-2*5/3+7/3*99/4*2998+10*568/14))

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会

简易的科学计算器的实现 ---Java版 import javax.swing.*;//新的窗口组件包 import java.awt.*; import java.awt.event.*; public class rf implements ActionListener { JFrame jf=new JFrame(); boolean dotExist, operated, equaled; // 帮助运算的布尔变量 double result; // 目前的结果 char lastOpe

久违了.上次在博客园发文还是4年前,正是高中参加NOIP的时候.这4年里发生了很多事,乃至再次看到过去的文章时,仿佛看到了自己也不熟悉的风景.最近很想把我的博客重新拾起来,慢慢灌溉,写一些微不足道的技术心得.在这之前,先推荐一下自己的作品吧! 导览 我们应该都使用过Win10自带的UWP版计算器,这款体验超越Win7计算器的UWP自然是经典无疑.但是经典并不等于适合所有人,如果你想得到最快速的计算体验,和类似Word公式那么自然的表达式显示效果,而且还需要一些诸如矩阵和复数运算的高级功能,甚至还

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:                

今天在搞定Django框架的blog搭建后,尝试一下python的科学计算能力. python的科学计算有三剑客:numpy,scipy,matplotlib. numpy负责数值计算,矩阵操作等: scipy负责常见的数学算法,插值.拟合等: matplotlib负责画图. 首先,百度上头三个,依次安装. 可以考虑使用pyhton34/script/easy-install 工具: easy-insatll -m matplotlib; 尝试一下代码,拟合实例:  1 # -*- coding

Python数据科学手册(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1KurSdjNWiwMac3o3iLrzBg 提取码:qogy 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · 本书是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarr

一.引入 import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt 二.配置 1.画图接口 Matplotlib 有两种画图接口: (1)一个是便捷的 MATLAB 风格接口 (2)功能更强大的面向对象接口[推荐,下文都以这个为例] 在面向对象接口中,画图函数不再受到当前"活动"图形或坐标轴的限制,而变成了显式的 Figure 和 Axes 的方法(一个Figure画布下可以有多个Axes子图). 2.静态 or 交互 %matp

Python将科学计数法数值转换为指定精度浮点数 In [20]:money = 1190000.0 In [21]: traded_maket_value = 13824000000 In [22]: money / traded_maket_value Out[22]: 8.608217592592592e-05 In [23]: '{:.10f}'.format( money / traded_maket_value) Out[23]: '0.0000860822'

本文最开始是在2016年的文章 Win10应用<纸书科学计算器>更新啦! 发表之后撰写的,当时那篇文章收到了不少人点赞,应用在国内市场的日下载量也突然上涨,让我感到受宠若惊,这里要感谢Wp-apps专栏和你们的支持,我们都是喜欢和关注UWP的粉丝! 然而有几个小Tips和彩蛋,帮助页面上没地方写(也不想让用户看到太多字),但不说又觉得缺点什么,还是整理出来单独发篇文章吧.本文会跟着<纸书>的更新而保持更新,这些小Tips则基于<纸书>的最新版本. 1.表达式输入 有三种

<纸书科学计算器>在2016年8月拿了计算机设计大赛国家一等奖,现在仍记得我在答辩时还给评委们普及了一波UWP平台的知识.受此鼓励,这款应用也不会停下更新的脚步^_^.最近从1.9小幅升级至1.10(居然还有10?因为大版本2.0又跳票了,逃),主要有以下更新点: 1.增加横屏模式(终于),包含对移动设备上键位布局的优化:2.升级界面UI,向Material Design风格靠拢:3.增加新运算符:4.升级键盘输入和表达式显示模块:5.集中修改了一些Bug. 版本1.10更新已可从Win10桌

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/13751.html 项目描述 纯html+css+js实现一个科学计算器,支持平方开方指数对数等基本函数,支持键盘输入,有简单和高级两种模式 文件结构 纯html+css+js实现,文件结构非常简单,就三个文件. 演示效果 实验设计 将按钮的value设置为按钮显示的字符,当点击按钮的时候,输入框增加的字符为按钮的value,其中函数的按钮增加的字符为最后一个x所在的位置前面的字符,即到左括号. <div id="

Python是一种强大的编程语言,其提供了很多用于科学计算的模块,常见的包括numpy.scipy.pandas和matplotlib.要利用Python进行科学计算,就需要一一安装所需的模块,而这些模块可能又依赖于其它的软件包或库,因而安装和使用起来相对麻烦.幸好有人专门在做这一类事情,将科学计算所需要的模块都编译好,然后打包以发行版的形式供用户使用,Anaconda就是其中一个常用的科学计算发行版. 我们从网站(链接1)下载的默认的Anaconda版本已经内置了很多库(链接2),包括nump

目录 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 1. 判定系数 2. 朴素贝叶斯 3. 自举重采样方法 4. 白化 5. 机器学习章节总结 <Python数据科学手册>第五章机器学习的笔记 0. 写在前面 参考书 <Python数据科学手册>第五章"机器学习" 工具 Jupyter Lab 作用 给书中没有的知识点做补充. 1. 判定系数 定义 判定系数(coefficient of determination),也叫可决系数

Python数据科学手册Seaborn马拉松可视化里时分秒转化为秒数的问题 问题描述: 我实在是太懒了,问题描述抄的网上的哈哈哈:https://www.jianshu.com/p/6ab7afa059d1 在做Python Data Science Handbook的实例学习,4.16.3 案例:探索马拉松比赛成绩里,有提示将时分秒的时间化为秒的总数,以方便画图.书里给出的指令是: data['split_sec']=data['split'].astype(int)/1E9 data['fi

所属网站分类: 资源下载 > python电子书 作者:today 链接:http://www.pythonheidong.com/blog/article/448/ 来源:python黑洞网 内容简介 本书是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.本书共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操

Python数据科学安装Numby,pandas,scipy,matpotlib等(IPython安装pandas) 如果还没有本地安装Python.IPython.notebook等请移步 上篇Python,IPython,qtconsole,Notebook,Jupyter快速安装教程 本教程是安装二进制文件,以Windows10 64位操作系统为例,但是二进制文件对应其他Linux和mac os也同样试用. 在开始安装之前,请注意以下前提条件.否则,会出现各种问题. 默认机器上已经安装了P

如果有一定的数据分析与机器学习理论与实践基础,<Python数据科学手册>这本书是绝佳选择. 是对以数据深度需求为中心的科学.研究以及针对计算和统计方法的参考书.很友好实用,结构很清晰.但不适合数据分析的入门的学习人员,尤其matplotlib与机器学习部分,虽点到为止切到要害,但没有一定的基础,很难通顺的走完每个章节,每个小节.而且不是查查文档,看看资料就能解决的. 中文版PDF,474页,带目录和书签,文字能够复制粘贴:附源代码. 英文版PDF,548页,带目录和书签,文字能够复制粘贴.

<Python数据科学手册>共五章,每章介绍一到两个Python数据科学中的重点工具包.首先从IPython和Jupyter开始,它们提供了数据科学家需要的计算环境:第2章讲解能提供ndarray对象的NumPy,它可以用Python高效地存储和操作大型数组:第3章主要涉及提供DataFrame对象的Pandas,它可以用Python高效地存储和操作带标签的/列式数据:第4章的主角是Matplotlib,它为Python提供了许多数据可视化功能:第5章以Scikit-Learn为主,这个程序库

<Python数据科学手册>[美]Jake VanderPlas著 陶俊杰译 Absorb what is useful, discard what is not, and  add what is uniquel what own.(取其精华,去其糟粕,再加点自己的独创.) 本书在GitHub上开源:https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook 作者在博客发布Notebook的HTML版本:https://jakevdp.githu

前言 本文讲解了从零开始学习Python数据科学的全过程,涵盖各种工具和方法 你将会学习到如何使用python做基本的数据分析 你还可以了解机器学习算法的原理和使用 说明 先说一段题外话.我是一名数据工程师,在用SAS做分析超过5年后,决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python! 我非常喜欢编程,这是我真正喜欢做的事情.事实证明,编程并没有想象中的那么难. 我在一周之内学习了Python的基本语法,接着我一方面继续深入探索Python,另一方面帮助其他人学习这门语言.P