python123第四章第五题_小甲鱼Python第016讲序列!序列!| 课后测试题及参考答案...

原博文

2020-05-18 09:04 −

测试题: 0. 我们根据列表、元组和字符串的共同特点,把它们三统称为什么?

序列

共同点为:

1、都可以通过索引得到每一个元素;

2、默认索引值总是从0开始;

3、可以通过分片的方法得到一个范围内的元素的集合;

4、有很多共同的曹组符(重复操作符、拼接操作符、成员...

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2019-12-24 19:41 −

一、列表、元组和字符串的共同点

1.都可以通过索引得到每一个元素

2.默认索引值总是从0开始

3.可以通过分片的方法得到一个范围内的元素的集合

4.有共同的操作符(重复操作符、成员关系操作符、拼接操作符)

二、序列常见的BIF

1.list():把一个可迭代对象转化为一个列表

list本身作为一个方...

2019-12-04 08:51 −

/* 目录: 一 概念 二 简单对比 三 简单对比 - 图形 */ 一 概念 /* // 虚函数 虚函数一定是重写函数,在基类重写函数前加virtual 使用: 1 类对象: 使用什么对象调用对应类的重写函数 2 基...

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2019-12-20 22:22 −

https://www.cnblogs.com/wanglei-xiaoshitou1/p/9238275.html

一、With语句是什么?

有一些任务,可能事先需要设置,事后做清理工作。对于这种场景,Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理,...

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为什么需要URL命名?

主要解决蛋疼url变化情况,比如:哪天项目经理或领导过来说,把login改成signin,把register改成signup等蛋疼的需求——因为一旦改了url后,相关视图函数里的url反转也要修改,假设这样的情况很多,需花费很长的时间调整(我们应该节约...

2019-12-19 14:42 −

列表是最常用的Python数据类型,它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。

列表的数据项不需要具有相同的类型

如下图所示,创建一个列表,只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可。(接下来的演示都以这个为准)

li=['a','123','b','人生苦短,我学python'...

2019-12-20 15:59 −

概念讲解:

1.Python 的元组与列表十分相似,但是元组的元素只可读不可修改;

2.元组使用小括号,列表使用方括号;

3.元组创建很简单,只需要在括号中添加元素,并使用逗号隔开即可。

(1)创建一个空元组

tuple=()

补充:当元组里只有一个元素时,一定要用逗号隔开。

(2...

2019-12-15 21:58 −

本文转载自菜鸟网络五月的仓颉:讲讲HashCode的作用

前言

Object提供给我们了一个Native的方法“public native int hashCode();”,本文讲讲Hash是什么以及HashCode的作用

Hash

先用一张图看下什么是Hash...

2019-12-09 19:52 −

一、人少,气氛活跃;

二、课程很细,不过分享者的技术一般,有些自己也没有吃透;

三、我自己也应该少讲,主要让它们讲;

四、第一次分享,没有准备充分;

五、自己的目标:把《Python 3标准库》录制成视频;

六、学会去带团;

七、目前的形式是:每周一次分享,每个人讲一次,时间目前是不限的;

八、今天...

2019-12-13 15:12 −

7.swapspace

这个命令是让大小写翻转

s = 'qwerQ' s3 = s.swapcase() print(s3)

8.title

每个隔开(特殊字符或者数字)的单词首字母大写

s = 'ab thu'

s4 = s.title()

print(s4)Ab Thu

...

2019-12-09 14:44 −

实例说明

介绍如何在Linux系统下安装和配置JDK。具体是通过shell命令来实现JDK的安装以及配置。

设计过程

在安装jdk之前,首先访问官网下载安装包,建议下载RPM,自解压格式。

将安装包上传到linux系统

安装:rpm -ivh xxx.rpm

配置jdk环境变量:三种方式

【只...

### Python 数据可视化 第三章 课后 答案 或 练习 资源 关于 Python 数据可视化的第三章课后答案或练习资源,虽然未提供具体的内容细节,但可以基于已知的信息和其他参考资料构建相关内容。 #### 关于数据可视化工具 Matplotlib 的基础知识点 Matplotlib 是 Python 中最常用的数据可视化库之一。它提供了丰富的绘图功能,支持多种图表类型,如折线图、柱状图、散点图等[^1]。以下是几个常见的操作: - **创建基本图形**:通过 `plt.plot()` 方法绘制简单的折线图。 - **自定义样式**:可以通过参数调整线条颜色、宽度以及标记符号。 - **添加标签和标**:利用 `plt.xlabel()`, `plt.ylabel()`, 和 `plt.title()` 设置坐标轴名称和图表标。 下面是一个示例代码展示如何使用 Matplotlib 来完成一个简单的时间序列分析任务——即根据给定的温度数据字典生成一条表示气温变化趋势的曲线图。 ```python import matplotlib.pyplot as plt def plot_temperature_data(temperature_dict): dates = list(temperature_dict.keys()) temps = list(temperature_dict.values()) plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(dates, temps, marker='o', linestyle='-', color='b') # 添加必要的标注信息 plt.title('Temperature Variation Over Time') plt.xlabel('Date') plt.ylabel('Temperature (°C)') plt.grid(True) plt.xticks(rotation=45) # 倾斜 X 轴上的文字以便更好地阅读 plt.tight_layout() plt.show() # 测试用例 data = { '2023-09-01': 22, '2023-09-02': 24, '2023-09-03': 27, '2023-09-04': 25, '2023-09-05': 23 } plot_temperature_data(data) ``` 此脚本实现了从输入数据到最终呈现整个过程的功能需求说明[^2]。 对于更深入的学习材料推荐查阅在线文档或者购买正版书籍获取完整的章节解析与实践案例指导[^3]。
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