今天,在看书的时候看到这么一个例子: 这是用来求解 从某个数字列表中找出俩个彼此最接近但是不相等的数(俩者之间的绝对差是最小的): >>> from random import randrange >>> seq = [randrange(10**10) for i in range(100)] >>> dd=float("inf") >>> for x in seq: ... for y in seq: ...

我之前只知道设置初始值0.今天偶然在Python算法书上看到这个片段,从100个随机数里面找2个最靠近的自然数(不相等): from random import randrange seq = [randrange(10**10) for i in range(100)] dd = float("inf") for x in seq: for y in seq: if x == y: continue d = abs(x-y) if d < dd: xx, yy, dd = x,

最近由于工作的需要开始开发一些Python的东西,由于之前一直在使用Javascript,所以会不自觉的使用一些Javascript的概念,语法什么的,经常掉到坑里.我觉得对于从Javascript转到Python,有必要总结一下它们之间的差异. 基本概念 Python和Javascript都是脚本语言,所以它们有很多共同的特性,都需要解释器来运行,都是动态类型,都支持自动内存管理,都可以调用eval()来执行脚本等等脚本语言所共有的特性. 然而它们也有很大的区别,Javascript这设计之初

一 numpy模块 NumPy系统是Python的一种开源的数值计算扩展.这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix)). import numpy as np (1).np.linalg.norm(x) 顾名思义:linalg = linear + algebra,norm则表示范数,首先需要注意的是范数是对向量(或者矩阵)的度量,是一个标量(scalar): 首先help(

python是近年来使用最广泛的一种编程语言,不管是做web开发,还是网络爬虫,亦或是数据分析等,大家都在选择python来完成这些任务:我想最重要一点就是python学起来很简单,另一个点就是python用的地方非常多,综合起来就是性价比非常高.这节看看基本数据类型中的整数和浮点数. 一.目录1.字符串2.布尔类型3.整数4.浮点数5.数字6.列表7.元组8.字典9.日期 1.字符串1.1.如何在Python中使用字符串a.使用单引号(')用单引号括起来表示字符串,例如:str='this i

最近由于工作的需要开始开发一些Python的东西,由于之前一直在使用Javascript,所以会不自觉的使用一些Javascript的概念,语法什么的,经常掉到坑里.我觉得对于从Javascript转到Python,有必要总结一下它们之间的差异. 基本概念 Python和Javascript都是脚本语言,所以它们有很多共同的特性,都需要解释器来运行,都是动态类型,都支持自动内存管理,都可以调用eval()来执行脚本等等脚本语言所共有的特性. 然而它们也有很大的区别,Javascript这设计之初

#Python 工匠:使用数字与字符串的技巧学习笔记#https://github.com/piglei/one-python-craftsman/blob/master/zh_CN/3-tips-on-numbers-and-strings.md :使用 enum 枚举类型改善代码 #避免如下代码 def mark_trip_as_featured(trip): """将某个旅程添加到推荐栏目 """ if trip.source == 11:

1. 概述: 我们在前面用了很多的装饰器这个工具的方法.这个位置要系统的讲一下装饰器. 1.2 为什么需要装饰器. 装饰器本质是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要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要. 概括的讲,装饰器的作用就是为已经存在的函数或端详添加额外的功能. 2

序言 这是 "Python 工匠"系列的第 3 篇文章. 数字是几乎所有编程语言里最基本的数据类型,它是我们通过代码连接现实世界的基础.在 Python 里有三种数值类型:整型(int).浮点型(float)和复数(complex).绝大多数情况下,我们只需要和前两种打交道. 整型在 Python 中比较让人省心,因为它不区分有无符号并且永不溢出.但浮点型仍和绝大多数其他编程语言一样,依然有着精度问题,经常让很多刚进入编程世界大门的新人们感到困惑:"Why Are Float

收集总结了一下python安全方面的知识点以及近年来的相关漏洞,如果有需要修正或补充的地方,欢迎各位师傅的指出. 常见web漏洞在python中的示例. xss python下的xss其原理跟php是一样的,django近年的例子如下: CVE-2017-12794,此例中通过抛出异常造成xss. sql注入 一般来说使用django自带的操作数据库api是不会造成sql注入的,如下: 1 Person.objects.filter(first_name=request.GET.get('use

    Javascript的弱类型以及函数作用域等规则使用编写Javascript代码极为容易,但是编写可维护.高质量的代码却变得十分困难,这个系列的文章将总结在项目开发过程中,能够改善代码可读性.可维护性及优化运行性能的一系列技巧.     如有问题,请不吝指出,非常感谢:如果喜欢,右下角点个推荐吧~ 1.全局变量污染与变量提升 定义全局变量的3种方式 var key = 'value'; // 所有函数外执行 window.key = 'value'; // window为全局对象 key

Javascript 优化 作者:@gzdaijie本文为作者原创,转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/gzdaijie/p/5324489.html 目录 1.全局变量污染与变量提升2.数据类型3.特殊值(NaN.undefined.null)4. === 与 ==5.没有真正的数组6.避免使用with与eval7.消除switch歧义8.不要省略块标志 { } Javascript的弱类型以及函数作用域等规则使用编写Javascript代码极为容易,但是编写可维护.

第三章:数字日期和时间 在Python中执行整数和浮点数的数学运算时很简单的. 尽管如此,如果你需要执行分数.数组或者是日期和时间的运算的话,就得做更多的工作了. 本章集中讨论的就是这些主题. Contents: 3.1 数字的四舍五入 3.2 执行精确的浮点数运算 3.3 数字的格式化输出 3.4 二八十六进制整数 3.5 字节到大整数的打包与解包 3.6 复数的数学运算 3.7 无穷大与NaN 3.8 分数运算 3.9 大型数组运算 3.10 矩阵与线性代数运算 3.11 随机选择 3.12

''' 作为一种通用的变成语言,Python经常用来解决数学问题.它包含一些用于管理整数和浮点数的内置类型,这很适合完成一般应用中可能出现的基本数学运算. 而标准库中包含一些用于满足更高级需求的模块. Python的内置浮点数在底层C语言中是double类型,对于大多数数学运算需求的程序来说,这已经足够精确. 但是如果需要非整数值更为精确的表示,那么decimal和fractions模块会很有用.小数和分数值的算术运算可以保证精度,但是不如原生float的运算速度快 random模块则包含了一个

算法语言Scheme修订6报告 R6RS简体中文翻译 来源 https://r6rs.mrliu.org/   MICHAEL SPERBERR. KENT DYBVIG, MATTHEW FLATT, ANTON VAN STRAATEN(编辑)RICHARD KELSEY, WILLIAM CLINGER, JONATHAN REES(编辑,算法语言Scheme修订5报告)ROBERT BRUCE FINDLER, JACOB MATTHEWS(作者,形式语义) 2007年09月26日 在G

Redis基础笔记 资源链接 简介 简介 安装 五种数据类型及相应命令 1. 字符串类型 2. 散列类型 3. 列表类型 4. 集合类型 5. 有序集合 其他 事务 SORT 生存时间 任务队列 发布/订阅模式 Python中使用Redis 实际实例 管理 其他 资源链接 推荐书籍:<Redis入门指南> 资源列表: redis命令速查command | CMD索引-中文 | CMD树-中文 redis源码github 下载地址redis.io The Little Redis book 入口

一.对数值进行取整:round(value,ndigits) >>> round(15.5,-1) #可以取负数 20.0 >>> round(15.5,0) #当某个值恰好等于两个整数间的一半时,取整操作会取到离该值最近的那个偶数上 16.0 >>> round(16.5,0) #如上同例 16.0 #float提供17位的精度 二.对小数进行精确计算:decimal模块(规避float天生的精度误差,但效率低,常用于金融领域) >>&g

大家可能知道js中判断对象类型可以用typeof来判断.看下面的情况 <script> alert(typeof 1);//number alert(typeof "2");//string alert(typeof [1,2,3]);//object alert(typeof {"name":"zhuhui"})//object </script> 从上面中我们可以看出数组和普通对象用typeof判断出来都是object

以前很少关注js优先级 主要哦是技术菜鸟老加班没时间技术菜鸟 最重要的是记不住特点.......... 1级 . [] () 字段访问.数组索引.函数调用和表达式分组 通过观察可以发现 . 字段访问-->读取数据 [] 数组索引-->读取数据                ps [] 这个也可以创建空数组 不知道为啥没有算进去 () 括号 分为函数调用-->读取作用域                表达式分组 二级 ++ -- - ~ ! delete new typeof void 一

不管多么经典的射频教程,为什么都做成黑白的呢?让想理解史密斯原图的同学一脸懵逼. 这是什么东东? 今天解答三个问题: 1.是什么? 2.为什么? 3.干什么? 1.是什么? 该图表是由菲利普·史密斯(Phillip Smith)于1939年发明的,当时他在美国的RCA公司工作.史密斯曾说过,“在我能够使用计算尺的时候,我对以图表方式来表达数学上的关联很有兴趣”. 史密斯图表的基本在于以下的算式. 当中的Γ代表其线路的反射系数(reflection coefficient) 即S参数(S-para

层次聚类关键方法#coding:UTF-8#Hierarchical clustering 层次聚类from E_distance import Euclidean_distance from yezi import yezi class bicluster: def __init__(self, vec, left=None,right=None,distance=0.0,id=None): self.left = left self.right = right #每次聚类都是一对数据,lef