前言Python以其簡單易懂的語法格式與其它語言形成鮮明對比，初學者遇到最多的問題就是不按照Python的規則來寫，即便是有編程經驗的程序員，也容易按照固有的思維和語法格式來寫Python代碼，有一個外國小伙總結了一些大家常犯的錯誤，，我把他翻譯過來并在原來的基礎補充了我的一些理解，希望可以讓你避開這些坑。0、忘記寫冒號在if、elif、else、for、while、class、def語句后面忘記添加“:”ifspam==42print('Hello!')
系統 2019-09-27 17:50:54 1766
習題1：讀入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.統計質量等級對應的天數，例如：優：5天良：3天中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分別指出是哪一天。importpandasimportnumpyfile=open(r"pmi_days.csv")df=pandas.read_csv(file)date=df.groupby('質量等級')excellent=dict([xforxindate])['優']good=dict([x
系統 2019-09-27 17:50:40 1766
下面是十個Python中很有用的貼士和技巧。其中一些是初學這門語言常常會犯的錯誤。注意：假設我們都用的是Python31.列表推導式你有一個list：bag=[1,2,3,4,5]現在你想讓所有元素翻倍，讓它看起來是這個樣子：[2,4,6,8,10]大多初學者，根據之前語言的經驗會大概這樣來做bag=[1,2,3,4,5]foriinrange(len(bag)):bag[i]=bag[i]*2但是有更好的方法：bag=[elem*2foreleminba
系統 2019-09-27 17:50:33 1766
隨機整數：復制代碼代碼如下:>>>importrandom>>>random.randint(0,99)21隨機選取0到100間的偶數：復制代碼代碼如下:>>>importrandom>>>random.randrange(0,101,2)42隨機浮點數：復制代碼代碼如下:>>>importrandom>>>random.random()0.85415370477785668>>>random.uniform(1,10)5.4221167969800881
系統 2019-09-27 17:50:23 1766
在了解裝飾器的之前一定要先了解函數作為參數傳遞,什么是函數內嵌,請參考我之前寫的博客函數簡介因為在python里面,函數也是對象,也可以作為參數進行傳遞.python裝飾器本質也是一種特殊函數,它接收的參數是函數對象,然后動態地函數參數添加額外的功能,而不用修改原有的函數對象.python裝飾器傳入的參數是函數,返回的值也是函數!python裝飾器思想有點類似設計模式的裝飾模式,其意圖是動態地給函數對象添加額外的功能.比如像增加日志打印的功能,有點面向切面
系統 2019-09-27 17:50:12 1766
Python在debug方面的支持還是不錯的，在明確代碼意義的情況下，通過log、print和assert分析錯誤原因，配合單元測試可以很高效。然而，實際工作中大量代碼很可能出自他人之手，這種情況下，使用debugger就顯得更加高效了。一、在控制臺下進行程序調試PDB如果你熟悉命令行調試工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB將獲得非常好的體驗，PDB不僅支持項目啟動時進行調用，也支持在Pythonshell中交互式調試；功能上，支持
系統 2019-09-27 17:50:11 1766
看懂巴菲特推薦的指數基金定投，Python驗證看懂巴菲特推薦的指數基金定投，Python驗證超越股神，你這輩子是不可能了的啦，但是超越身邊的普通人，那是足夠了，只要你堅持定投，堅持定投正確的標的，直到成功為止，建立好市場的心里站，不要在股市中浮浮沉沉。我在大學期間，我就開始學習理財投資，直到我出大學畢業，踏入社會，我領到第一份工資，我覺得我要開始尋找我的定投標的了，我可以推薦你一款非常好用的股票軟件，同花順，這是我當初學習股票得來的。最近身邊的朋友都陸續走
系統 2019-09-27 17:50:08 1766
隨機森林算法python實現瞎BB代碼導入數據切分訓練集測試集找到最有用的幾個屬性根據上面的代碼更改屬性參數組合遍歷找最優隨機森林樣本數據瞎BB1.實現根據樣本數據（用眼距離distance、最長持續用眼時長duration、總用眼時長total_time、戶外運動時長outdoor、用眼角度angle、健康環境光照用眼比例proportion）判別是否需要近視預警2.樣本實在太少，結果還行，原理都是一樣的代碼導入數據importpandaspatient
系統 2019-09-27 17:50:08 1766
微線程領域（至少在Python中）一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增強部分。關于Stackless的話題以及最近它經歷的變化，可能本身就值得開辟一個專欄了。但其中簡單的道理就是，在“新的Stackless”下，延續（continuation）顯然是不合時宜的，但微線程還是這個項目存在的理由。這一點很復雜……剛開始，我們還是先來回顧一些內容。那么，什么是微線程呢？微線程基本上可以說是只需要很少的內部資源就可以運行的進程?D并且是在Pyth
系統 2019-09-27 17:49:59 1766
https://www.jianshu.com/p/3afbb01c9ed6摘要：大多數人都聽說過關于Cryptocurrency，許多人也許會投資他們的加密貨幣。但是，投資這種不穩定的貨幣安全嗎？怎樣才能確?，F投資這些硬幣未來一定能帶來穩定的收益呢？我們不能確定，但肯定能根據以前的價格產生一個近似值。時序模型是預測的一種方法。許多重要的應用時序預測的領域，例如：銷售預測，呼叫中心的通話量，太陽的活動，海潮，股市行為等等。目錄理解問題描述和數據集安裝庫方法
系統 2019-09-27 17:49:45 1766
