Python基础入门例程96-NP96 球的表面积

最新推荐文章于 2025-12-17 15:36:40 发布
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分类专栏： Python365例基础入门例程 文章标签： python 开发语言
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Python基础入门例程97-NP97 班级管理（涉及类）
heda3的博客
10-03 41
摘要：本文介绍了一个Python基础例程，实现Student类来管理学生信息。类包含姓名、学号、分数和作业等级列表属性，通过__init__方法初始化，__str__方法格式化输出学生信息。输入包括姓名、学号、分数和作业等级（空格分隔），输出格式为："姓名's student number is 学号, and his grade is 分数. He submitted 作业次数 assignments, each with a grade of 作业等级"。
Python基础入门例程98-NP98 修改属性1（涉及类-难）
heda3的博客
10-03 66
本文介绍了Python中类的动态特性应用。通过创建一个Employee类，包含姓名和工资属性，并实现printclass方法来打印员工信息。重点展示了如何动态为实例添加age属性：初次调用printclass时因缺少age属性会输出错误信息，随后为实例添加age属性后即可正常输出完整信息。代码示例中使用了try-except结构处理缺失属性情况，并演示了Python运行时动态添加实例属性的特性，这种灵活性不会影响类的其他实例。该案例涵盖了类定义、属性初始化、异常处理和动态属性操作等核心概念。
Python基础入门例程99-NP99 修改属性2（涉及类-难）
heda3的博客
10-03 66
本文介绍了Python类与对象属性的操作实例。通过创建一个Employee类，包含name和salary属性及初始化方法，并实现printclass方法输出员工信息。重点演示了动态属性操作：使用hasattr检查实例是否存在age属性，若不存在则通过setattr动态添加该属性。输入输出示例展示了完整的处理流程，包括读取用户输入的姓名、工资和年龄，创建实例，检查属性存在性，动态添加缺失属性，并最终调用类方法输出完整信息。文中还解释了hasattr和setattr两个关键内置函数的作用。
基于python的opencv的学习和实战
qq_35485206的博客
05-09 758
由于场景中的目标在运动，目标的影像在不同图像帧中的位置不同，该类算法对时间上连续的两帧图像进行差分运算，不同帧对应的像素点相减，判断灰度差的绝对值，当绝对值超过一定阈值时，即可判断为运动目标，从而实现目标的检测功能。在一定的范围内，无论物体是大还是小，人眼都可以分辨出来，然而计算机要有相同的能力却很难，所以要让机器能够对物体在不同尺度下有一个统一的认知，就需要考虑图像在不同的尺度下都存在的特点。0.5是第一个图像的权重，0.6是第二个图像的权重，最后的0是偏移量，权重可以理解为，数字越大，图像越明显。
使用Python进行串口通信软件开发(2)——入门实例
DreamerZC的博客
04-06 2763
往期推荐 Python语言串口通信软件开发(1) Python语言快速入门(上) Python语言快速入门(下) Python快速入门(续) | 类与对象1 Pycharm2020.3.5 安装教程(附) 文章中的所示例软件设计工程，如需下载，请在“我的学习交流小平台”公众号内直接回复: SL001 即可获取。 1 前言 前面的所有准备工作基本已经完成了，在串口通信软件设计之前，我们先进行一个简单的软件界面设计任务来入个门。如果您还未完成前面的准备工作，还请尽可能阅读...
17、Python 优化问题求解指南
cream的博客
06-20 84
本博客详细介绍了优化问题的求解方法，涵盖单变量优化和多变量优化的多种技术，包括黄金分割搜索法、牛顿法、Brent 方法、最速下降法、拟牛顿法和共轭梯度法。同时，结合 Python 的 SciPy 和 CVXOPT 等工具，展示了实际问题的求解过程，并探讨了如何处理多局部极小值的问题。
Python中的图像处理（第八章）Python直方图统计（1）
sinat_34897952的博客
05-28 4285
Python中的图像处理（第八章）Python直方图统计（1）前言一. Python准备二. Python仿真三. 小结 前言 随着人工智能研究的不断兴起，Python的应用也在不断上升，由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，特别是在开源工具和深度学习方向中各种神经网络的应用，使得Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。由于完全开源，加上简单易学、易读、易维护、以及其可移植性、解释性、可扩展性、可扩充性、可嵌入性：丰富的库等等，自己在学习与工作中也时常接触到Python，这个系列文章的
17、Python中的方程求解与优化问题
rum55的博客
09-30 19
本文介绍了Python中基于SciPy和SymPy库的方程求解与优化问题处理方法。内容涵盖线性与非线性方程求解、优化问题的基本概念与分类，包括单变量和多变量、线性与非线性、有约束与无约束、凸与非凸问题。详细讲解了黄金分割搜索、Brent方法、最速下降法、牛顿法、拟牛顿法（BFGS）和共轭梯度法等核心算法，并结合实际示例展示了如何在SciPy中实现这些方法。文章还提供了统一接口函数minimize_scalar和minimize的使用方式，以及暴力搜索策略应对全局最优解问题，为科学计算与工程应用中的优化任务提
【Open3D】Ch.3：顶点法向量估计 | Python
zicheng_G的博客
10-11 1064
本文介绍了使用Open3D进行点云顶点法向量估计的基本方法。
从雨水到径流：面向学习者和学生的基于 Python 的 HBV 水文模型
iCloudEnd的博客
07-12 285
水文建模对于理解和管理水资源至关重要——无论是预测雪水流域的径流、优化水库调度，还是评估气候变化的影响。其中最经久不衰的框架之一是HBV模型（Hydrologiska Byråns Vattenbalansavdelning），这是一个半分布式概念性降雨径流模型，最初于20世纪70年代在瑞典开发。它的简单性、对最低限度气象输入（温度、降水、蒸散量）的依赖以及透明的过程描述，使其成为全球水文教育和实践的基石。
[Python实战] 解决Outlook同步中的字符编码问题：表情符号也能正确处理了！
每日出拳老爷子的博客
12-16 178
摘要：本文分享了在使用Python同步Outlook会议信息时遇到的GBK编码问题解决方案。当处理包含表情符号（如📧）的会议内容时，Flask返回JSON会报"'gbk' codec can't encode"错误。作者通过封装ensure_utf8函数对文本进行UTF-8编码处理，同时建议设置Flask响应头编码为UTF-8和调整控制台输出编码，有效解决了特殊字符导致的编码异常问题。文章提供了从问题分析到完整解决方案的实践过程，适用于处理Python中的Unicode编码问题。
《Python实战小课：爬虫工具场景——开启数据抓取之旅》导读
2501_93253814的博客
12-15 1798
本文介绍了Python爬虫技术在三大场景中的应用：行业资讯爬取、学术文献摘要获取和电商评价收集。针对行业资讯，详细解析了从网页请求到数据存储的全流程；在学术文献方面，重点阐述了如何构建搜索请求和提取关键信息；对于电商评价，则说明了数据定位和清洗方法。文章还探讨了爬虫优化策略及反爬机制应对方案，为数据获取工作提供了实用指南。通过系统学习这些技术，读者可以提升数据采集能力，为商业决策、学术研究和市场分析提供有力支持。
Windows11系统安装Isaac Sim和Isaac Lab记录
weixin_65198494的博客
12-13 470
本文介绍了在Windows 11系统上安装IsaacSim和IsaacLab的完整流程。硬件配置为RTX4060显卡、32GB内存，软件环境包括NVIDIA驱动591.44、CUDA12.8、PyTorch2.7.0和Python3.11。安装IsaacSim5.1的主要步骤包括：更新GPU驱动、安装CUDA、创建conda虚拟环境、开启长路径支持、更新pip后安装IsaacSim pip包。IsaacLab安装则需要克隆GitHub仓库，通过安装脚本完成。最后通过运行验证脚本确认安装成功。
《Python 数据序列化与反序列化全景解析：从基础到最佳实践》
windowshht的博客
12-17 874
本文全面解析Python数据序列化与反序列化技术，涵盖JSON、Pickle、CSV、YAML等常见格式，并深入探讨自定义序列化、异步处理、分布式系统应用等高级主题。通过实战案例展示Web API交互、机器学习模型保存、自动化配置管理等场景的最佳实践，同时展望Protocol Buffers等前沿技术。文章既适合初学者掌握基础，也为资深开发者提供性能优化与安全合规的进阶指导，是Python数据处理领域的实用指南。
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
weixin_52173250的博客
12-12 214
Python LangChain 开发问题：ImportError: Unable to import langchain_anthropic.
Ubuntu 24.04 安装common-extensions
最新发布
sinat_15561283的博客
12-17 270
👉 这就解释了为什么 apt 一直“找不到”这不是你配置错，也不是你操作错，是。只要能看到帮助信息，就说明。✅ colcon 被。在 24.04 上，
Pandas库入门
注释写满人生
12-14 777
摘要：本文介绍了Python中Pandas库的核心数据类型Series和DataFrame。Series是一维带标签数组，可通过列表、字典、ndarray等多种方式创建，支持类似ndarray和字典的操作方法。DataFrame是二维表格型数据结构，可由二维ndarray、字典等多种形式创建，具有行列索引功能。文章详细展示了两种类型的创建方法、基本操作和属性，包括索引访问、运算对齐、name属性设置等，并通过代码示例演示了实际应用场景。Pandas的这些数据结构为数据分析和处理提供了高效灵活的工具。
旋转矩阵与欧拉角转换数学公式与代码详解
Tipriest的博客
12-15 893
本文介绍了欧拉角与四元数之间的转换方法，重点针对Z-Y-X顺序（yaw-pitch-roll）的航空/机器人学常用约定。首先通过数学推导给出了欧拉角转四元数的公式，并详细说明了四元数转欧拉角的计算过程，特别处理了万向节锁情况下的数值稳定性问题。随后提供了C++和Python的实现代码示例，确保不依赖第三方库即可使用。所有转换均采用右手坐标系，输入输出单位为弧度，适用于需要精确姿态表示的应用场景。
DeepSeek v3.2 正式发布，对标 GPT-5
Sammyyyyy的博客
12-15 2026
DeepSeek 前几天发布了 V3.2 的正式版公告。标准版的DeepSeek - V3.2适用于日常场景，而DeepSeek - V3.2 - Speciale 则具备较强的指令跟随、数学证明和逻辑验证能力。
Python编程入门基础例程解析
通过阅读和理解 Python 入门例程，结合上述知识点，可以快速搭建起 Python 编程的基础框架。随着实践的不断深入，初学者将逐步掌握 Python 的高级特性和实际应用，从而在编程的世界中游刃有余。
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