本文实例讲述了Python中pow()和math.pow()函数用法。分享给大家供大家参考，具体如下： 1. 内置函数pow() >>> help(pow) Help on built-in function pow in module __builtin__: pow(...) pow(x, y[, z]) -> number With two arguments, equivalent to x**y. With three arguments, equivalent to (x**y) % z, but may be more efficient (e.g. for lon

本书详解介绍了如何用python进行函数式编程对希望利用函数式提高编程效率的人很有帮助

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python # -*- coding:UTF-8 -*- #导入需要的包 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.py

工作中经常需要提取apk文件的特定URL地址，如是想到用Python脚本进行自动处理。需要用到的Python基础知识如下:os.walk()函数声明：os.walk(top,topdown=True,onerror=None)(1)参数top表示需要遍历的顶级目录的路径。(2)参数topdown的默认值是“True”表示首先返回顶级目录下的文件，然后再遍历子目录中的文件。当topdown的值为”False”时，表示先遍历子目录中的文件，然后再返回顶级目录下的文件。(3)参数onerror默认值为”None”，表示忽略文件遍历时的错误。如果不为空，则提供一个自定义函数提示错误信息后继续遍历或抛出

今天小编就为大家分享一篇使用Python的Turtle库绘制森林的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧 这是由一个小作业引发的对Python的Turtle库的学习 下面是官方手册： Turtle官方手册 1.配置编程环境 由于现在的笔记本是临时借的，编程环境不是熟悉的环境，又由于种种原因没有安装成功Anaconda，就尝试了下其他的IDE： 最早接触的Enthought Canopy跑示例程序时各种报错无法解决（Python Kernal Crashed）； 最著名的Python IDE是JetBeans的Pycharm，装好以后啥都没跑就占了1G内存（虽然舍友

网上搜到一个Pygame写的俄罗斯方块（tetris），大部分看懂的前提下增加了注释，Fedora19下运行OK的 主程序： #coding:utf8 #! /usr/bin/env python # 注释说明：shape表示一个俄罗斯方块形状 cell表示一个小方块 import sys from random import choice import pygame from pygame.locals import * from block import O, I, S, Z, L, J, T COLS = 16 ROWS = 20 CELLS = COLS * ROWS CELLPX

最佳拉丁超立方体 这个项目是关于在python函数中实现Park（1994）的最佳拉丁超立方体采样算法。 该代码的文档位于src / documentation中。 要运行代码，请在外壳中使用pytask-结果将位于bld文件夹中。 该项目的核心是位于src / model_code中的latin_hypercubes.py。 它包含遵循Park（1994）算法生成最佳拉丁超立方体的功能。 在第一阶段，该算法找到最佳的中点拉丁超立方体设计（OMLhd）。 在第二阶段，它以最佳方式释放每个单元中的点，以产生最佳的拉丁超立方体设计（OLhd）。 （第二阶段仍需要执行。）

python实现解压缩的重要模块就是——zipfile，其次是os 安装zipfile模块 首先得安装zipfile模块，打开cmd输入一下命令即可安装 pip install zipfile os是python自带的库，所以无需另外安装，直接 import 即可 编写核心代码 压缩文件核心代码： def zip_file(): zip_name = path.get() +'.zip' # 获取绝对路径然后给压缩文件加上.zip结尾 z = zipfile.ZipFile(zip_name,'w',zipfile.ZIP_DEFLATED) # 写入.

简介： 本文介绍了图像检索的三种实现方式，均用python完成，其中前两种基于直方图比较，哈希法基于像素分布。 检索方式是：提前导入图片库作为检索范围，给出待检索的图片，将其与图片库中的图片进行比较，得出所有相似度后进行排序，从而检索结果为相似度由高到低的图片。由于工程中还包含Qt界面类、触发函数等其他部分，在该文档中只给出关键函数的代码。 开发系统：MacOS 实现方式：Qt + Python 方法一：自定义的直方图比较算法 a) 基本思路 遍历图片像素点，提取R\G\B值并进行对应的计数，得到原始直方图，但由于0-255的范围太大，因此每一个像素值的统计量均偏小，因此分别将R\G

最近工作需要，看了一下小波变换方面的东西，用python实现了一个简单的小波变换类，将来可以用在工作中。 简单说几句原理，小波变换类似于傅里叶变换，都是把函数用一组正交基函数展开，选取不同的基函数给出不同的变换。例如傅里叶变换，选择的是sin和cos，或者exp(ikx)这种复指数函数；而小波变换，选取基函数的方式更加灵活，可以根据要处理的数据的特点（比如某一段上信息量比较多），在不同尺度上采用不同的频宽来对已知信号进行分解，从而尽可能保留多一点信息，同时又避免了原始傅里叶变换的大计算量。以下计算采用的是haar基，它把函数分为2段（A1和B1，但第一次不分），对第一段内相邻的2个采样点进行变