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单句表达式 可以直接 用 = 省略 大括号// 比较常规易懂的 写法fun (a :Int , b : Int):Int{ return a + b}// 单句表达式 可以直接 用 = 省略 大括号fun (a :Int , b : Int):Int = a + b// 智能类型fun (a :Int , b : Int) = a + b::双冒号作用fun main(args: Array<String>) { println(testFun("h

方法1：使用sys.path.append该项目代码例子sys.path.append('D:\\PycharmProject\\exmaple_project')import main as exmaple这种办法，会把该项目的所有代码都引入进来，但是问题也随之而来。说说优缺点优点：好像没有啥优点，只是完成功能而已缺点：被引用的项目的路径全部需要改成绝对路径引用项目没有隔离命名空间，可能会冲突方法2：使用sys.path.append引入上级目录例子：sys.path.

是什么Python的匿名函数，除了没有名字之外，跟函数作用是一致的。怎么用lambda 入参: 执行语句比如lambda x: x * x跟MAP结合在一起就是mmp = map(lambda x: x * x, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])print(list(mmp))[1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81]lam...

Figure 的各个部分最基本的类Figure图管理一整张图，管理多个轴，画布，和艺术管理Axes坐标系Axes坐标系至少包含有2个axis，可以设置坐标的长度范围，还有坐标的标题。Axis坐标轴数字画线的解决办法Artist基本上在figure里面看到的所有东西都属于Artist, 比如Text Object, 或者直线之类的模块之间的关系 Matplotlib, p...

如何使用注册blueprintprofile = Blueprint('profile', __name__)装饰器调用@profile.route('/<user_url_slug>')def timeline(user_url_slug):@profile.route('/photos')def photos():@pay_blueprint.route('/...

理想情况下，只需要一个config文件在简单的项目里，往往只需要一个配置文件就可以了。配置文件写成yaml格式，然后使用yaml.load()就可以简单的使用common.yaml文件authorize: { token: justtoken, expire_time: 1200, reset_password_expire_time: 2400 }date_f...

解耦的优点与缺点优点：1、不只提高了代码的复用度，还可以实现真正的功能复用，比如同样的功能模块如果实现了自完备性，可以在多个app中复用2、业务隔离，跨团队开发代码控制和版本风险控制的实现3、模块化对代码的封装性、合理性都有一定的要求，提升开发同学的设计能力。缺点：1、入门门槛较高，新手入门需要的成本也更高2、工具的使用成本，团队间和模块间的配合成本升高，开发效率短期会降低。但是从...

property作用把方法变为属性，只可以用来访问好处可以方便的访问属性，同时加上了函数的各种检查例子class Student(object): @property def score(self): return self._score @score.setter def score(self, value): if...

Flask 最佳实践的文件结构project│ README.md│ file001.txt │└───APP│ │ __init__.py│ └───models│ │ object_A_class.py| | object_B_class.py│ └───static│ │ image.png| ...

不使用装饰器如何完成假如我想完成这样一个功能在每次调用一个函数的的时候，都在前面答应函数的名字，如果不使用装饰器，那我该如何完成这个任务def wraper(func): return wraper.__name__ + ': ' + func()def func1(): return 'func1'print(wraper(func1))代码块的输出结果为：w...

什么是Windows Subsystem for LinuxWSL（Windows Subsystem for Linux） 是win10的新特性，能够让以跑Linux原生的命令行WSL的设计原理共享comm系统共享文件系统启动/bin/bashbash.exe uses the internal CreateLxProcess COM API to talk to the LXS...

matplotlib 画统计图大全柱状图适用场景：适用场合是二维数据集（每个数据点包括两个值x和y），但只有一个维度需要比较，用于显示一段时间内的数据变化或显示各项之间的比较情况。适用于枚举的数据，比如地域之间的关系，数据没有必然的连续性。优势：柱状图利用柱子的高度，反映数据的差异，肉眼对高度差异很敏感。劣势：柱状图的局限在于只适用中小规模的数据集。from matplo...

使用conda 安装basemap 即可conda install basemap

marplot lib 运行如下代码遇到这个问题import matplotlib.pyplot as pltnames = ['group_a', 'group_b', 'group_c']values = [1, 10, 100]plt.figure(1, figsize=(9, 3))plt.bar(names, values)plt.show()/Users/Reno...

sklearn 画AUC图 图例1, 加载包print(__doc__)import numpy as npfrom scipy import interpimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import svm, datasetsfrom sklearn.metrics import roc_curve, aucfrom s...

原文地址：https://towardsdatascience.com/pca-using-python-scikit-learn-e653f8989e60对于许多机器学习应用程序,它有助于可视化你的数据.可视化2或3维数据并不具有挑战性.但是,即使本教程的这一部分中使用的Iris数据集也是4维的.你可以使用PCA将4维数据缩减为2维或3维,以便你可以绘制并希望更好地理解数据.加载Iris数...

用numpy 实现矩阵的运算定义矩阵例如：定义如下矩阵_B = [[3,5,7],[4,6,8]]B = np.asarray(_B)B 结果：array([[3, 5, 7], [4, 6, 8]]) A=np.mat("3 5 7;4 6 8")print(A)结果：[[3 5 7] [4 6 8]]矩阵的基本运算加（...

1、使用已有的发行版本对于许多用户，尤其是在 Windows 上，最简单的方法是下载以下的 Python 发行版，它们包含了所有的关键包（包括 NumPy，SciPy，matplotlib，IPython，SymPy 以及 Python 核心自带的其它包）：Anaconda: 免费 Python 发行版，用于进行大规模数据处理、预测分析，和科学计算，致力于简化包的管理和部署。支持 Linux,...