
Python 基础语法
北逸
这个作者很懒,什么都没留下…
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Python(1)--变量及变量的赋值
#博主刚开始接触Python 能力有限 有错误还望指正 PYTHON 变量变量赋值Python 中的变量赋值不需要类型声明。每个变量在内存中创建,都包括变量的标识,名称和数据这些信息。每个变量在使用前都必须赋值,变量赋值以后该变量才会被创建。等号(=)用来给变量赋值。等号(=)运算符左边是一个变量名,等号(=)运算符右边是存储在变量中的值转载 2017-08-13 22:07:01 · 925 阅读 · 0 评论 -
Python--模块之optparse
Python提供了内置模块optparse来处理命令行选项;该模块提供了比getopt模块更强大的处理功能;比如,它可以指定命令行选项的参数值的数据类型,可以自动生成命令行选项的帮助信息;该模块很提供了很多方法来修改或定制命令行选项的属性特征;备注:optparse模块处理的长选项,需要附加参数值时,既可以使用等号"="来附加参数的值,也可以使用空格" "来附加参数的值;若使用等号"="来转载 2017-12-08 19:17:07 · 598 阅读 · 0 评论 -
Python单引号、双引号和三双引号的区别
转自:zz:http://hi.baidu.com/tianhuimin/blog/item/0759caea5b6a83ded439c9fa.htmlPython单引号、双引号和三双引号的区别python字符串通常有单引号('...')、双引号("...")、三引号("""...""")或('''...''')包围,三引号包含的字符串可由多行组成,一般可表示大段的叙述性字符串。在使用时基本没有差...转载 2018-03-07 14:55:56 · 606 阅读 · 0 评论 -
Autopy的函数及用法
百度几乎找不到这个, 故记此贴方便大家获取链接。 链接:http://www.autopy.org/原创 2018-03-17 17:38:36 · 2715 阅读 · 1 评论 -
python字符串格式化方法 format函数的使用
python从2.6开始支持format,新的更加容易读懂的字符串格式化方法,从原来的% 模式变成新的可读性更强的花括号声明{}、用于渲染前的参数引用声明, 花括号里可以用数字代表引用参数的序号, 或者 变量名直接引用。从format参数引入的变量名 、冒号:、字符位数声明、空白自动填补符 的声明千分位的声明变量类型的声明: 字符串s、数字d、浮点数f对齐方向符号 < ^ >属性访问符...转载 2018-04-07 18:32:33 · 402 阅读 · 0 评论 -
Python以及线性回归复习整理(一)python基础语法
1. 编程语言 分类 解释型语言(python javascript)和编译型语言(c++ c) 区别 错误检查时间 执行效率 跨平台能力 编码以及测试方法2. 多行注释 ‘‘’ ‘’’ 或者 三对双引号定义3. eval函数 将字符串转化成对应的 list dict tuple type函数 查看变量的数据类型4. python的数据类型(7种...原创 2018-11-14 11:10:40 · 387 阅读 · 0 评论 -
Python以及线性回归复习整理(二)Matplotlib
1.绘制流程2.基础语法及函数plt.figure() 创建一个空白画布,可以指定画布大小及像素figure.add_subplot() 创建并选中子图,可以指定子图行数,列数,以及选定图片编号 plt函数.title() .xlabel() #在当前图片中添加x轴名称,可以指定位置颜色, 字体大小.ylabel() #同上.xlim() #指定当前x轴...原创 2018-11-14 13:54:53 · 1657 阅读 · 0 评论 -
Python以及线性回归复习整理(三)基础
Python以及线性回归复习整理(三)基础分类 监督学习监督学习分为分类和回归,区别就在于标签是连续变量还是离散变量我的理解:连续不是指数据是连续或者离散,而是值数据范围是连续或者离散, 比如湿度可以看做连续。 而离散变量例如男女, 当然连续变量和离散变量可以相互转化, 但要考虑数据的量级,范围等因素强化学习强化学习是智能体(Agent...原创 2018-11-14 15:03:11 · 316 阅读 · 0 评论 -
Python以及线性回归复习整理(四)线性回归
各种术语Prob 模型显著性(显著性,又称统计显著性(Statistical significance), 是指零假设为真的情况下拒绝零假设所要承担的风险水平,又叫概率水平,或者显著水平。)方差齐性检验意义在于反映了一组数据与其平均值的偏离程度过拟合与欠拟合过拟合: 将随机误差拟合到模型。 表现为训练集拟合效果特别好,测试集拟合很差欠拟合: 没有拟合到足够的规律。 多元...原创 2018-11-14 20:27:12 · 701 阅读 · 0 评论