例子:计算1+2+3+4的值 代码: class Buffer(object): """字符串处理函数""" def __init__(self, str_value): self._str_value = str_value self._off_set = def peek(self): if self._off_set >= len(self._str_value): return None else: return self._str

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

使用Python模拟二叉树的基本操作,感觉写起来很别扭.最近做编译的优化,觉得拓扑排序这种东西比较强多.近期刷ACM,发现STL不会用实在太伤了.决定花点儿时间学习一下STL.Boost其实也很强大.关于Python最近没什么时间搞了,忙着复试了.不过,挺喜欢这语言的.复试完继续大战PythonChallenge. #! /usr/bin/env python # DataStrucure Tree import sys class BTNode: def __init__(self, data

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

对于一个没学过数据结构这门课程的编程菜鸟来说,自己能理解数据结构中的相关概念,但是自己动手通过Python,C++来实现它们却总感觉有些吃力.递归,指针,类这些知识点感觉自己应用的不够灵活,这是自己以后需要加强的地方.以下给出Python实现二叉树四种的遍历. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Apr 03 19:58:58 2017 @author: Administrator """ cla

#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/3/18 12:31 # @Author : baoshan # @Site : # @File : binarytree.py # @Software: PyCharm Community Edition # python 实现二叉树的左中右序遍历 class Node(object): def __init__(self, index): self.index = ind

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

Python之字符串计算(计算器) import re expression = '-1-2*((60+2*(-3-40.0+42425/5)*(9-2*5/3+357/553/3*99/4*2998+10*568/14))-(-4*3)/(16-3*2))+56+(56-45)' question = eval(expression) print(question) def arithmetic(expression='1+1'): # content = re.search('\(([\-\

目录 前置技能 构造和遍历二叉树 文件的打开.读取和写入 需求描述 读取文件 构建二叉树 格式化输入输出 具体实现 main.cpp binarytree.h binarytree.cpp 使用二叉树计算文件单词数: 您的程序必须接受命令行上不确定数量的参数,第一个参数指定输出文件,其余指定输入文件.例如,参数可能如下所示: 输出文件 输入文件1 输入文件 2 - 有了这些参数,程序将依次打开和读取每个输入文件,建立一个二叉树(在构建时, 应将树保持为完整的二叉树),并在其进行过程中进行计数.

Python实现的计算马氏距离算法示例 本文实例讲述了Python实现的计算马氏距离算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 我给写成函数调用了 python实现马氏距离源代码:     # encoding: utf-8 from __future__ import division import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import numpy as np def mashi_distance(x,y):   print

使用python装饰器计算函数运行时间的实例 装饰器在python里面有很重要的作用, 如果能够熟练使用,将会大大的提高工作效率 今天就来见识一下 python 装饰器,到底是怎么工作的. 本文主要是利用python装饰器计算函数运行时间 一些需要精确的计算函数运行了多久的程序,都可以采用这种方法     #coding:utf-8  import urllib2,re,time,random,os,datetime import HTMLParser import sys  reload(sy

<Python之BMI计算> 前段时间写了个 BMI 因为刚刚开始学 有几个错误 第一个: 厘米我当时也没注意因为觉得去掉0.00的话后面1866666666是正确的BMI值 刚刚去看看去找了下BMI的公式是: 体质指数(BMI)=体重(kg)÷身高(m)的平方 身高要1.---- 而不是直接 150 是米而不是厘米 然后修改了如下: 正确了 第二个: 这个错就在于 height*2 体质指数(BMI)=体重(kg)÷身高(m)的平方 身高的平方 应该是 height**2 修改如下: 正确了

Flink 1.9.0及更高版本支持Python,也就是PyFlink. 在最新版本的Flink 1.10中,PyFlink支持Python用户定义的函数,使您能够在Table API和SQL中注册和使用这些函数.但是,听完所有这些后,您可能仍然想知道PyFlink的架构到底是什么?作为PyFlink的快速指南,本文将回答这些问题. 为什么需要PyFlink? Python上的Flink和Flink上的Python 那么,PyFlink到底是什么?顾名思义,PyFlink就是Apache Fli

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_62dfdc740101aoo6.html Python下大多数工具包的安装都很简单,只需要执行 “python setup.py install”命令即可.然而,由于SciPy和numpy这两个科学计算包的依赖关系较多,安装过程较为复杂.网上教程较为混乱,而且照着做基本都不能用.在仔细研读各个包里的README和INSTALL之后,终于安装成功.现记录如下. 系统环境: OS:RedHat5 Python版本:Python2

计算根节点到叶子节点的所组成的数字(1247, 125, 1367)以及叶子节点到根节点组成的数字(7421, 521, 8631),其二叉树树型结构如下 计算从根节点到叶子节点组成的数字,本质上来说就是二叉树的先序便利的变形,只在每次递归遍历过程中,将上一步计算的结果传到下一轮的递归预算中,其代码如下: class Tree(object): def __init__(self, val): self.value = '%s' % str(val) self.value = val self.

初学python,需要实现一个决策树,首先实践一下利用python实现一个二叉树数据结构.建树的时候做了处理,保证建立的二叉树是平衡二叉树. # -*- coding: utf-8 -*- from collections import deque class Node: def __init__(self,val,left=None,right=None): self.val=val self.left=left self.right=right #setter and getter def

由于二进制对浮点运算存在精度问题,所以一些浮点计算经常会出现以下情况: # -*- coding: utf-8 -*- a = 1 b = 0.9 print(a-b) 结果: 0.09999999999999998 我们期望的结果应该是0.1.为了解决这个问题,可以引入python的decimal库: # -*- coding: utf-8 -*- from decimal import getcontext, Decimal getcontext().prec = 10 a = 1 b =

>>> from decimal import Decimal >>> a=Decimal(100.1) >>> b=Decimal(100.1) >>> c=Decimal(200.2) >>>print(a+b==c) 最后的结果确实False,实在让人无法理解. 后来搜索了一番,找到了原因. 计算机的内存.cpu寄存器等等这些硬件单元都是有限的,只能表示有限位数的二进制位,因此存储的二进制小数就会和实际转换而成

Python是一种面向对象的,动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,适合于完成各种高层任务.它既可以用来快速开发程序脚本,也可以用来开发大规模的软件. 随着NumPy.SciPy.Matplotlib.Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算.绘制高质量的2D和3D图像.与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门通用的程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持.虽然MATLAB

1.π的神奇 π是一个无数人追随的真正的神奇数字.我不是很清楚一个永远重复的无理数的迷人之处.在我看来,我乐于计算π,也就是计算π的值.因为π是一个无理数,它是无限的.这就意味着任何对π的计算都仅仅是个近似值.如果你计算100位,我可以计算101位并且更精确.迄今为止,有些人已经选拔出超级计算机来试图计算最精确的π.一些极值包括 计算π的5亿位.你甚至能从网上找到包含 π的一百亿位的文本文件.对于我而言,如何用几行简单的Python来计算π才是我的兴趣所在.  2.用抛洒点求解π值 #e6.1C