函數，對于人類來講，能夠發展到這個數學思維層次，是一個飛躍。可以說，它的提出，直接加快了現代科技和社會的發展，不論是現代的任何科技門類，乃至于經濟學、政治學、社會學等，都已經普遍使用函數。下面一段來自維基百科（在本教程中，大量的定義來自維基百科，因為它真的很百科）：函數詞條函數這個數學名詞是萊布尼茲在1694年開始使用的，以描述曲線的一個相關量，如曲線的斜率或者曲線上的某一點。萊布尼茲所指的函數現在被稱作可導函數，數學家之外的普通人一般接觸到的函數即屬此類
系統 2019-09-27 17:56:56 1814
安裝GPU支持Keras集成了TensorFlow，但是使用TensorFlow的GPU計算要安裝安裝CUDA和配置NVIDIAcuDNN，參照以下博客安裝(看到安裝順序的第2步就可以了)：win10搭建tensorflow-gpu環境注意：自行搜索自己顯卡對應的CUDA，再搜索與CUDA對應的cudnn版本。它安裝的是CUDA9.0，而我安裝的是cuda_10.1.168_425.25_win10.exe，與其對應的cuDNN版本是cudnn-10.1-
系統 2019-09-27 17:56:41 1814
導入模塊frombs4importBeautifulSoupsoup=BeautifulSoup(html_doc,"html.parser")下面看下常見的用法print(soup.a)#拿到soup中的第一個a標簽print(soup.a.name)#獲取a標簽的名稱print(soup.a.string)#獲取a標簽的文本內容print(soup.a.text)#獲取a標簽的文本內容print(soup.a["href"])#獲取a標簽的href屬性
系統 2019-09-27 17:55:49 1814
python函數的閉包問題（內嵌函數）>>>deffunc1():...print('func1running...')...deffunc2():...print('func2running...')...func2()...>>>func1()func1running...func2running...內部函數func2作用域都在外部函數func1作用域之內如果試圖在外部函數的外部調用內部函數將會報錯>>>func2()Traceback(mostre
系統 2019-09-27 17:54:55 1814
如下所示：#計算一個字符串中所有數字的和defnumsum(s):sum=0#定義變量，準備記錄數字的和foriinrange(len(s)):#遍歷字符串ifs[i]>='0'ands[i]<='9':#如果i處的字符屬于數字字符sum=sum+int(s[i])#將字符轉成int，求和returnsums=input("請輸入一個字符串:")print(numsum(s))以上這篇python計算一個字符串中所有數字的和實例就是小編分享給大家的全部內容
系統 2019-09-27 17:54:00 1814
Python中的字符串對象是不能更改的，也即直接修改字符串中的某一位或幾位字符是實現不了的，即python中字符串對象不可更改，但字符串對象的引用可更改，可重新指向新的字符串對象。+直接字符串外+元素name='zheng'print('mynameis'+name)%直接字符串外%(元素)一種字符串格式化的語法，基本用法是將值插入到%s占位符的字符串中。%s,表示格式化一個對象為字符name='zhang'age='25'print('mynameis%
系統 2019-09-27 17:53:52 1814
python3.7鏈接：https://pan.baidu.com/s/1Lob447oqCgD6nb39sB9cig提取碼：vn0apycharm鏈接：https://pan.baidu.com/s/1BndDvTG1hPnBmq5leu3gDQ提取碼：3jus#huajiimportturtleast#-------------臉t.setup(960,959,0,0)t.color("orange")t.pensize("25")t.penup()t
系統 2019-09-27 17:53:49 1814
classA:def__init__(self,info={}):self.info=infodef__getattr__(self,item):returnself.info[item]a=A()a.age=123print(a.age)a.name=123print(a.name)a.xis=123print(a.xis)print(a.__dict__)
系統 2019-09-27 17:53:25 1814
如下所示：>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[1,2,3],[3,1,2]])>>>b=np.array([[5,2,6],[5,1,2]])>>>aarray([[1,2,3],[3,1,2]])>>>barray([[5,2,6],[5,1,2]])>>>c=a+b>>>carray([[6,4,9],[8,2,4]])>>>c=(a+b)/2>>>carray([[3.,2.,4.5],[4.,1.,2.]])>>>以
系統 2019-09-27 17:52:56 1814
前言學過Python數據分析的朋友都知道，在可視化的工具中，有很多優秀的三方庫，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。這些可視化庫都有自己的特點，在實際應用中也廣為大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可視化工具，結合Jupyternotebook可以非常靈活方便地展現分析后的結果。雖然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要寫很長的代碼，一是麻煩，二是不便于維護。我覺得在數據
系統 2019-09-27 17:52:48 1814
