#6.传递任意个数的参数； #在定义函数时，若参数名前面使用“”，则表示可接受任意个数的参数，这些参数保存在一个元祖中。 #定义函数，代表b是一个元祖，可以接受多个参数 def add(a,*b): s=a #用循环迭代元祖b中的对象。 for x in b: #累加 s+=x #返回累加的结果。 return s #调用函数输入两个参数求和，输出结果。 res=add(1,2) print("两个参数求和结果：",res)
刚在看一个infoQ视频《我们是如何探索把ChatGPT推到企业级应用的？》，里面提到用它来做数学题，通过改变提问方式可以大大提升回答的准确率，顺手就试一下。
Python中的 *号是一个特殊的符号，在其他编程语言中，它最广为人知的用途就是作为乘法运算的符号。 而在Python中，它的用途远不止如此。
在编程中我们经常会用到“is”和“==”来表示判断，那么我想问大家一个问题为什么python会出现两个“表面”意思相近的语句呢？
在数学中，我们需要用到很多求和的办法，比如说求1至100的和，还有100以内的所有偶数和和所有奇数和，如果我们慢慢地计算是不是很浪费时间，还容易出错。其实通过Python就可以很好的实现，不仅速度快正确率还高。
本文给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
map，reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数 lambda函数 python的map()函数 map()函数接收两个参数，一个是函数，一个是序列，map将传入的函数依次作用到序列的每个元素，并把结果作为新的list返回。 举例说明，比如我们有一个函数f(x)=x%2，要把这个函数作用在
map，reduce和filter三个函数在python3和python2中发生了较大的差异。具体请看文章后面部分。 1. python的map()函数 2. python的reduce()函数 3. python的lambda()函数
阶乘：也是数学里的一种术语；阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数；在表达阶乘时，就使用“！”来表示。如h阶乘，就表示为h!；阶乘一般很难计算，因为积都很大。
本文就给大家介绍如何使用python和第三方库来实现数学运算中的阶乘以及阶乘累计求和。
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其实如果没有专门去研究python的一些内置函数的话，我们都没办法发现一些很神奇的功能，即使是我们最熟悉的python中的sum函数。不知道还有多少人，以为这只是一个只能用来做求和的函数？
1、使用 for循环，定义一个累加求和函数sum2(n)，for循环的作用就是循环遍历。
3、递归函数一定要设置递归的出口，即当函数满足一个条件时，函数不再执行，目的防止出现死循环；设置当n=1时 ，我们让函数返回1，return后面的代码不在执行。使用return返回值，当我们调用函数的时候需要使用变量进行接收，才能在控制台有输出结果。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
在前面的几篇文章中我们分别介绍过numpy中的爱因斯坦求和函数Einsum和MindSpore框架中的爱因斯坦求和算子Einsum的基本用法。而我们需要知道，爱因斯坦求和其实还可以实现非常多的功能，甚至可以替代大部分的矩阵运算，比如常见的点乘、元素乘、求和等等这些都是可以的。那我们就逐一看一下可以用爱因斯坦求和来替代的那些函数和方法。
前几天在Python最强王者交流群有个叫【Chloé】的粉丝问了一个关于Pandas中groupby函数的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
RESTful API（Representational State Transfer）是一种设计风格，用于构建可扩展的和易于维护的Web服务。Python作为一门流行的编程语言，提供了丰富的库和工具来构建和实现RESTful API。然而，在实践过程中，我们常常会遇到一些常见问题。本文将分享在Python中实现RESTful API的常见问题与解决方案，帮助你更好地构建和管理RESTful API。
reduce()函数是Python内置的一个高阶函数。 reduce()函数接收的参数和 map()类似，一个函数 f，一个list，但行为和 map()不同，reduce()传入的函数 f 必须接收两个参数，reduce()对list的每个元素反复调用函数f，并返回最终结果值。 例如，编写一个f函数，接收x和y，返回x和y的和： 1 2 def f(x, y): return x + y 调用 reduce(f, [1, 3, 5, 7, 9])时，reduce函数将做
NumPy（Numeric Python）作为Python的一个很重要的扩展程序库，在用来储存和处理大型矩阵的时候显得尤为出色，可以说专为进行严格的数字处理而生。当NumPy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。本篇文章给大家带来了NumPy中的argmin()的用法。希望能够给大家带来帮助。
除了前面介绍的ndarray数组对象和ufunc函数之外，NumPy还提供了大量对数组进行处理的函数。
根据D3单元格的值，到“图书定价!$A$3:图书定价!$B$19”范围内进行匹配，根据精确匹配到的行，最终显示第二列的值。
lambda表达式本身是一个非常基础的python函数语法，其基本功能跟使用def所定义的python函数是一样的，只是lambda表达式基本在一行以内就完整的表达了整个函数的运算逻辑。这里我们简单展示一些lambda表达式的使用示例，以供参考。
对Sql比较了解的同学，应该都听过Sql中的窗口函数，感觉掌握了窗口函数就可以说自己精通Sql了，在Python中也有类似的窗口函数。
除了求和范围不同,其他的都是一样的步骤进行运算,使得代码较为冗长,如果利用函数我们只需要调用并更改数据范围即可,可减少多余代码
在机器学习项目中，你肯定要在代码中实现各种运算，其中必然要用到各种数学符号，因此，必须了解并熟知如何实现。
一、一个基本的函数 概述 简单的说，函数就是一种代码组织方式，让你可以实现单一、或关联功能的封装，以便高复用。 函数定义 下面我们看一看在Python中函数定义的基本形式： def 函数名(参数列表): # 代码块 return 返回值 下面我们看一个简单的实例，计算两个数的和： # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = u'苦叶子' def sum(a, b): c = a + b return c
Python 是一种简洁而强大的编程语言，广泛应用于各个领域。在本篇文章中，我们将使用 Python 编写一个实战程序，通过网络请求和正则表达式来获取西门子论坛的标题。这个案例将帮助我们了解如何使用 Python 进行网络请求、数据解析和正则表达式匹配，同时也展示了 Python 在实际项目中的应用。
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
成功！说明变量f现在已经指向了abs函数本身。直接调用abs()函数和调用变量f()完全相同。
NumPy makes it possible to generate all kinds of random variables. NumPy使生成各种随机变量成为可能。 We’ll explore just a couple of them to get you familiar with the NumPy random module. 为了让您熟悉NumPy随机模块，我们将探索其中的几个模块。 The reason for using NumPy to deal with random variables is that first, it has a broad range of different kinds of random variables. 使用NumPy来处理随机变量的原因是，首先，它有广泛的不同种类的随机变量。 And second, it’s also very fast. 第二，速度也很快。 Let’s start with generating numbers from the standard uniform distribution,which is a the completely flat distribution between 0 and 1 such that any floating point number between these two endpoints is equally likely. 让我们从标准均匀分布开始生成数字，这是一个0和1之间完全平坦的分布，因此这两个端点之间的任何浮点数的可能性相等。 We will first important NumPy as np as usual. 我们会像往常一样，先做一个重要的事情。 To generate just one realization from this distribution,we’ll type np dot random dot random. 为了从这个分布生成一个实现，我们将键入np-dot-random-dot-random。 And this enables us to generate one realization from the 0 1 uniform distribution. 这使我们能够从01均匀分布生成一个实现。 We can use the same function to generate multiple realizations or an array of random numbers from the same distribution. 我们可以使用同一个函数从同一个分布生成多个实现或一个随机数数组。 If I wanted to generate a 1d array of numbers,I will simply insert the size of that array, say 5 in this case. 如果我想生成一个一维数字数组，我只需插入该数组的大小，在本例中为5。 And that would generate five random numbers drawn from the 0 1 uniform distribution. 这将从0-1均匀分布中产生五个随机数。 It’s also possible to use the same function to generate a 2d array of random numbers. 也可以使用相同的函数生成随机数的2d数组。 In this case, inside the parentheses we need to insert as a tuple the dimensions of that array. 在本例中，我们需要在括号内插入该数组的维度作为元组。 The first argument is the number of rows,and the second argument is the number of columns. 第一个参数是行数，第二个参数是列数。 In this case, we have generated a table — a 2d table of random numbers with five rows and three columns. 在本例中，我们生成了一个表——一个由五行三列随机数组成的二维表。 Let’s then look at the normal distribution. 让我们看看正态分布。 It requires the mean and the standard deviation as its input parameters. 它需
https://www.python-course.eu/recursive_functions.php
在pandas库中实现Excel的数据透视表效果通常用的是df['a'].value_counts()这个函数，表示统计数据框(DataFrame) df的列a各个元素的出现次数；例如对于一个数据表如pd.DataFrame({'a':['A','A','B','C','C','C'],'b':[1,2,3,4,5,6],'c':[11,11,12,13,13,14]})，其透视表效果如下：
当今众多的基于Python的AI框架（如MindSpore、PyTorch等）给了开发者非常便利的编程的条件，我们可以用Python的简单的语法写代码，然后由框架在后端自动编译成可以在GPU上高效计算的程序。而对于一些定制化比较高的算法，MindSpore也支持了相关的接口，允许开发者自己开发相应的CUDA算子（需要统一接口），然后编译成.so动态链接库，再用MindSpore内置的函数加载为本地算子。本文针对这种方案写一个简单的示例。
有时候我们会有这样的需求：两个列表[1,2,3]和[3,2,1]，需要求和得到[4,4,4]，很多人可能会创建个空列表然后for循环使用append实现。其实这个可以用也可以用“一行代码”系列实现：
函数参数传参、求和、奇数、偶数、输入输出、range步长灵活使用【Python习题04】
Python之递归函数 好久没有更新内容了，也好久没有给大家打个招呼了，小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。简单地说，一个递归函数就是直接或间接地调用自身的函数，并且要有退出条件。枯燥的概念令人生厌，我们直接来个例子看看递归函数是如何工作的。例如我们对一个数字列表进行求和计算，我们可以使用内置的函数或者自己写一个函数来完成计算工作，接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算： In[1]:defmysum(L): ...:ifnotL: ...:retu
原始数据是一个二维列表，目的是获取该列表中所有元素的具体值。从抽象一点的角度来理解，也可看作是列表解压或者列表降维。
从初中开始我们就接触了函数的概念，所谓函数指的就是给定自变量x，根据某种映射规则进行运算后，会得到一个值y。
前些时候，一个朋友突然问我：python做计算实在是太慢了，有什么办法可以加速python的运算吗？我说：简单啊，你直接调用外部c函数就行了，我印象中cython可以直接实现的。闻言，我那个朋友喜出望外，遂言：太好了，那你给我写个demo呗。。。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
Python之递归函数 好久没有更新内容了，也好久没有给大家打个招呼了，小白想死你们了。今天跟大家说说Python中的递归函数。 Python是支持递归函数的。简单地说，一个递归函数就是直接或间接地调用自身的函数，并且要有退出条件。枯燥的概念令人生厌，我们直接来个例子看看递归函数是如何工作的。 例如我们对一个数字列表进行求和计算，我们可以使用内置的sum函数或者自己写一个函数来完成计算工作，接下来我们看看如何使用递归来完成求和运算： In[1]: def mysum(L): ...: if no
其实就是用二进制来模拟加法操作。首先将两个数最低位相加，如果都是 ，那么就得到 ，并且进位 ，然后接着算下一位。
你好，我是征哥，Python 很容易入门，但却不易精通，即使对有经验的工程师，某些现象也是反直觉的，以下这 10 个问题就非常有趣，且有一定的挑战性，结果可能会让你感到困惑，来看看你能回答正确几个？
NumPy提供的通用函数(既ufunc函数)是一种对ndarray中的数据进行元素级别运算的函数。例如，square函数计算各元素的平方，rint函数将各元素四舍五入：
由于numpy不是python自带库，需要自己下载安装（如果用的是Anaconda,则不需要再去下载numpy库，因为其自带python环境以及许多第三方python库，比如numpy库，pandas库，matplotlib库，requests库等）。本文基于python3.6版本对numpy做一些基础讲解,以通俗易通,形象直观为主,对概念的阐释以及函数的原理等内容没有进行深入讨论。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说超详细的80个Python入门实例，代码清晰拿来即用，学习提升必备「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
在平时的学习或者开发过程中，经常会遇到下面的函数定义形式，在形参定义列表中，可能会有一个星*，也可能会有两个星**，如下所示：
在数据分析中，数据的选择和运算是非常重要的步骤。数据选择和运算是数据分析中的基础工作，正确和高效的选择和运算方法对于数据分析结果的准确性和速度至关重要。
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