[其它] Python基础之变量基本用法与进阶详解

说明：本文实例讲述了Python基础之变量基本用法与进阶。分享给大家供大家参考，具体如下： 目标 变量的引用 可变和不可变类型 局部变量和全局变量 01. 变量的引用 变量 和 数据 都是保存在 内存 中的 在 Python 中 函数 的 参数传递 以及 返回值 都是靠 引用 传递的 1.1 引用的概念 在 Python 中 变量 和 数据 是分开存储的 数据 保存在内存中的一个位置 变量 中保存着数据在内存中的地址 变量 中 记录数据的地址，就叫做 引用 使用
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[其它] Matplotlib scatter绘制散点图的方法实现

说明：前言 考虑到很多同学可能还没有安装matplotlib包，这里给大家提供我常用的安装方法。首先Win键 + R，输入命令cmd打开命令行工具，再次在命令行工具中输入pip install matplotlib就可以直接安装了，安装后会提示安装成功。 一、简单散点图 1.代码 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #生成散点数据 n = 1024 X = np.random.normal(0,1,n) Y = np.random
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[其它] Python魔法方法 容器部方法详解

说明：这篇文章主要介绍了Python魔法方法 容器部方法详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 为了加深印象，也为了以后能够更好的回忆，还是记录一下。 序列（类似集合，列表，字符串），映射（类似字典）基本上是元素的集合，要实现他们的基本行为（协议），不可变对象需要两个协议，可变对象需要4个协议。 __len__(self):返回元素的数量，（为不可变对象需要的协议之一）=====> len __iter__返回一个迭代器，具
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[其它] python 多维高斯分布数据生成方式

说明：我就废话不多说了，直接上代码吧！ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def gen_clusters(): mean1 = [0,0] cov1 = [[1,0],[0,10]] data = np.random.multivariate_normal(mean1,cov1,100) mean2 = [10,10] cov2 = [[10,0],[0,1]] data = np.append(data,
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[其它] XX优化组织流程规范HRM管理方案

说明：三百六十行，行行出状元，但状元也是需要查找和学习XX优化组织流程规范HRM管理方案的，欢迎大家下载XX优...该文档为XX优化组织流程规范HRM管理方案，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] python实现图片二值化及灰度处理方式

说明：我就废话不多说了，直接上代码吧！ 集成环境：win10 pycharm #!/usr/bin/env python3.5.2 # -*- coding: utf-8 -*- '''4图片灰度调整及二值化： 集成环境：win10 python3 Pycharm ''' from PIL import Image # load a color image im = Image.open('picture\\haha.png' )#当前目录创建picture文件夹 # convert to gre
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[其它] Python Sympy计算梯度、散度和旋度的实例

说明：sympy有个vector 模块，里面提供了求解标量场、向量场的梯度、散度、旋度等计算,官方参考连接： http://docs.sympy.org/latest/modules/vector/index.html sympy中计算梯度、散度和旋度主要有两种方式： 一个是使用∇∇算子，sympy提供了类Del()，该类的方法有：cross、dot和gradient，cross就是叉乘，计算旋度的，dot是点乘，用于计算散度，gradient自然就是计算梯度的。 另一种方法就是直接调用相关的AP
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[其它] IEC60664-1：2007最新版

说明：相信来查找IEC60664-1：2007最新版的你对于这一行业多少也有些了解，而IEC60664-1：2007最新版就是最好的...该文档为IEC60664-1：2007最新版，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] numpy.ndarray 实现对特定行或列取值

说明：如下所示： import numpy as np b = [[1,2,0], [4,5,0], [7,8,1], [4,0,1], [7,11,1] ] a=np.array([b]).reshape((5,3)) print(a) c=[1,3,4] # print(a[c]) d=np.nonzero(a[:, 2] == 0) print(d) print(a[d]) 以上这篇numpy.ndarray 实现对特定行或列取值就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也
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[其它] python 实现生成均匀分布的点

说明：如下所示： import numpy as np print(np.linspace(-100,100,201) np.linspace()，起始位置，终止位置，中间包括0，一共要201个点 因为-100，100共201个点，包括两边的数据，也就是数学上的闭区间。 结果： -100. -99. -98. -97. -96. -95. -94. -93. -92. -91. -90. -89. -88. -87. -86. -85. -84. -83. -82. -81. -80. -79.
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[其它] 实用废水处理系统

说明：相信来查找实用废水处理系统的你对于这一行业多少也有些了解，而实用废水处理系统就是最好的选择，赶快下...该文档为实用废水处理系统，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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[其它] 水泥用量与工业产品用量的关系分析预测

说明：三百六十行，行行出状元，但状元也是需要查找和学习水泥用量与工业产品用量的关系分析预测的，欢迎大家下...该文档为水泥用量与工业产品用量的关系分析预测，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
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