在实际应用中,我们经常需要根据对象的布尔值来执行不同的逻辑。例如,检查用户输入是否为空:
在编写的程序中,语句都是逐条执行的。现在更进一步,让程序选择是否执行特定的语句块。
事实上,除了空值(如()、[]、{}、""、数字0和None),没有太多值会被评估为False。当然,值False会被评估为False。
从去年10月份开始学习 Python,到现在也1年了,从刚开始的学会了些简单Python 语法,到现在已经熟悉了 Python 编程,正在像熟练掌握Python进阶,之前也写过两篇 Python 学习的博客( Python 基本教程和 Python 函数学习),但是由于服务器崩溃的原因,导致遗失了。
PEP原文 :https://www.python.org/dev/peps/pep-0285
计算机可以用数据进行判断,若判断为真则执行特定条件中的代码块。若不为真则执行相反的指定条件内的代码块或不执行任何内容。
在 Python 编程语言中,None 是一个特殊的常量,它代表了 “无” 或 “没有值”。你可以把它想象成一个空盒子,这个盒子里什么都没有。在其他编程语言中,可能会用诸如 null、nil、或者 undefined 等来表示相似的概念。
通过学习本章中的例子,您将对 Python 如何工作有一个更好的了解。让我们找点乐子,探索一些深奥的问题。
上面三个特性在对象创建的时候就被赋值,除了值之外,其他两个特性都是只读的.对 于新风格的类型和类,对象的类型也是可以改变的,不过对于初学者并不推荐这样做.
比如我们抛硬币,不是正面就是反面。那其实 对于对与错、0与1,都是传统意义上的布尔 类型。
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说对象是面向对象编程语言最重要的一部分一点也不为过,没有了“对象”,面向对象将无从谈起。Python也是如此,如果无法掌握对象,你很难有大的进步与提升。
之前的文章中,我们已经对 Python 有所了解了,并且也学会了 Pycharm 的安装及使用。现在该开始正式进入主题了,接下来就要学习 Python 的相关语法,以及如何使用他们进行编程。
在使用Python中的张量时,您可能会遇到一个常见的错误信息:"只有一个元素的张量才能转换为Python标量"。当您试图将一个包含多个元素的张量转换为标量值时,就会出现这个错误。 在本文中,我们将探讨这个错误的含义,为什么会出现这个错误,以及如何解决它。
根据布尔值数组的特点,True会被强制为1,False会被强制为0,因此可以计算布尔值数组中True的个数;并且对布尔值数组有两个有用的方法any和all。any检查数组中是否至少有一个True,all检查是否全都是True。
我们都知道电脑是由人类创造的,但是电脑不像人类一样有思考能力,它只能识别 "0" 和 "1" 的两种数字。而电脑的这种 "0" 和 "1" 思想是很难被人类所理解并操作的。所以说前人的伟大之处就是在于创造了编程语言,为了让编程语言可以用人类的方式做各种更好的思考,人类在做编程语言的时候预先定义好了各种数据类型,比如说数字可以进行计算,通过使用数据类型人类可以利用自己的思想来控制电脑。编程语言会把这些思想变为电脑能够理解的 "0" 和 "1" ,并且将这些信息在电脑上展现出来。
Warning: #如果使用多个label的切片,那么切片的起始位置都是包含的
进制也就是进位计数制,是人为定义的带进位的计数方法(有不带进位的计数方法,比如原始的结绳计数法,唱票时常用的“正”字计数法,以及类似的tally mark计数)。对于任何一种进制---X进制,就表示每一位置上的数运算时都是逢X进一位。十进制是逢十进一,十六进制是逢十六进一,二进制就是逢二进一,以此类推,x进制就是逢x进位。(来自百度)
整数和我们生活中定义的整数是一个概念,例如:1,2,3,10,100,1000,-1000 等等,都是整数,Python可以处理任意大小的整数。
如果之前学过其他语言,比如Java、C#等等语言,那再来看Python的数据类型应该就非常简单了
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?
栈、队列、deques、列表是一类数据的容器,它们数据项之间的顺序由添加或删除的顺序决定。一旦一个数据项被添加,它相对于前后元素一直保持该位置不变。诸如此类的数据结构被称为线性数据结构。
整数(int):整数是没有小数部分的数字。在Python中,整数可以是正数、负数或零。 整数类型在Python 3中没有大小限制,因此可以处理非常大的整数。可以使用内置函数“int()”将其他类型的对象转换为整数。
Python 提供了三种数值类型:int(整型),float(浮点型)和complex(复数)。
课程名称:Python 基础视频教程 讲师:尚硅谷教育,李立超(lichao.li@foxmail.com) 面向的层次:From Zero to Hero(从入门到精通) 学习方法:认真听讲,多敲代码 必备技能: ① 计算机基本操作 ② 打字的速度 ③ 英语(能阅读基本的英文文档)
逻辑运算在代码中基本是必不可少的,Pandas的逻辑运算与Python基础语法中的逻辑运算存在一些差异,所以本文介绍Pandas中的逻辑运算符和逻辑运算。
运行Python解释器很便捷,在终端里输入python就进入了Python解释器。如果要输出文本“Hello world”,则使用print语句print("Hello world")。
审稿人:耿远昊,Datawhale成员,华东师范大学,开源教程《Joyful-Pandas》核心贡献者。
sort_values()提供了从mergeesort,heapsort和quicksort中选择算法的一个配置。Mergesort是唯一稳定的算法
就是说不能再重新赋值,很像shell中的只读变量,python中不存在常量
for 循环必须以可迭代对象作为被循环的对象,while 循环则不同,它是依据一定的条件进行循环,即只要满足某条件,循环体中的语句“总跑着”。
os.rmdir() 删除空目录(删除非空目录, 使用shutil.rmtree())
储存程式型电脑结构(冯诺伊曼结构)提出了计算机制造的三个基本原则,即采用二进制逻辑、程序存储执行以及计算机由五个部分组成(运算器、控制器、存储器、输入设备、输出设备)。运算器和控制器的合称中央处理器,负责执行各种运算、控制指令,并处理计算机软件中的数据。程序实际上是一系列指令的集合,通过组织这些指令,我们能够控制计算机按照特定的方式执行任务。具体来说:
所以,你知道单个指令的基本原理,程序就是一系列指令。但是编程的真正优势不仅仅是像周末跑腿一样一个接一个地运行指令。根据表达式的求值方式,程序可以决定跳过指令,重复指令,或者从几条指令中选择一条来运行。事实上,你几乎从来不希望你的程序从第一行代码开始,简单地执行每一行,一直到最后。流程控制语句可以决定在什么条件下执行哪些 Python 指令。
一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组。例如:
在很多语言中都存在深浅拷贝两种拷贝数据的方式,Python中也不例外。本文中详细介绍了Python中的深浅拷贝的相关知识,文章的内容包含:
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。
python数据类型分别有整数int / 浮点数float / 布尔值bool / 元组tuple / 列表list / 字典dict,其中数据类型分为两个大类,一种是可变数据类型;一种是不可变数据类型,两者有什么区别呢?
Python黑帽编程2.2 数值类型 数值类型,说白了就是处理各种各样的数字,Python中的数值类型包括整型、长整型、布尔、双精度浮点、十进制浮点和复数,这些类型在很多方面与传统的C类型有很大的区别。 Python中的数值类型都是不可变类型,意味着创建、修改数字的值,都会产生新的对象,当然这是幕后的操作,编程过程中大可不必理会。 2.2.1 标准整型和长整型 标准整型等价于C中的有符号长整型(long),与系统的最大整型一致(如32位机器上的整型是32位,64位机器上的整型是64位),可以表示的整数范围
对于文本数据的处理(清洗),是现实工作中的数据时不可或缺的功能,在这一节中,我们将介绍Pandas的字符串操作。Python内置一系列强大的字符串处理方法,但这些方法只能处理单个字符串,处理一个序列的字符串时,需要用到for循环。
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray,其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。下面,我们将介绍ndarray的一些基本操作。 1.创建ndarray对象 创建多维数组最简单的方法就是使用np.array函数,它接受序列型的对象(包括列表和元组)以及嵌套序列。 np.arange函数和内置的range类似,只是返回的是一个ndarray对象而不是列表。 2.基本属性:shape和dtype ndarray对象包括
现在的应用程序非常讲究和用户的交互体验,用户是上帝的真理在哪个行业都适用,只有用户认可你的东西,才能证明它的优秀。 现在假设有人要判断自己是否到了投票的年龄,要编写这样的程序,就需要知道用户的年龄,因此,我们需要用户输入其年龄,再将年龄与投票的法定年龄进行比较,再给出结果。
Fluent表达式语言是一种基于Python的解释声明性语言,使您能够:指定关于时间、迭代次数、位置和解变量的复杂边界条件和源术语。根据时间或迭代指定各种模型和求解器设置。可替代UDF输入变量
身份: 每一个对象都有一个唯一的身份标识自己,任何对象的身份可以使用内建函数id()来得到,这个值可以认为是该对象的内存地址(只读)
Python 使用反斜杠\ 转义特殊字符,如果你不想让反斜杠发生转义,可以在字符串前面添加一个r,表示原始字符串:
Python内置的filter()函数能够从可迭代对象(如字典、列表)中筛选某些元素,并生成一个新的迭代器。可迭代对象是一个可以被“遍历”的Python对象,也就是说,它将按顺序返回各元素,这样我们就可以在for循环中使用它。
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