本文实例讲述了Python Excel表格创建乘法表。分享给大家供大家参考,具体如下:
提到九九乘法表,大家可能都不会陌生,从小学接触乘法开始,九九乘法表就要求我们每一个人能够倒背如流,所以想必大家都能从善如流的背诵,但大家是否考虑过一件事情:如果要我们来做九九乘法表,我们应该如实现呢?
在python2时代,整型有 int 类型和 long 长整型,长整型不存在溢出问题,即可以存放任意大小的整数。在python3后,统一使用了长整型。这也是吸引科研人员的一部分了,适合大数据运算,不会溢出,也不会有其他语言那样还分短整型,整型,长整型...因此python就降低其他行业的学习门槛了。
矩阵相信大家都知道,是线性代数中的知识,就是一系列数集。顾名思义,数字组成的矩形,例如:
一个喜欢算法的大三在校学生,每周都会将学到的知识贡献给大家。☁️💡🎈 ---- 开始之前,不妨休息一下,先看个小动画🍵,才能激情地去学习! 用python的一个小turtle画了一个简易版的图书馆 python语法大全 python 基础语法基本数据类型 1 基本数据运算 1.1 基本的四则运算 1.1.1 加法和减法 1.1.2 除法 1.1.3 乘法 📷 python 基础语法基本数据类型 1 基本数据运算 1.1 基本的四则运算 1.1.1 加法和减法 print(2+2) 4#两个数的相
配置环境:python 3.6 python编辑器:pycharm 整理成代码如下: #!/usr/bin/env python #-*- coding: utf-8 -*- #九九乘法表 #分析:九九乘法表排列呈现的是一个边长为九的直角三角形。从左到右横向是呈线性叠加的。所以用for循环来写 print(u'开始打印9x9的乘法表格') for i in range(1,10): for j in range(1,i+1): print('%dx%d=%s ' %(j,i,i
对于九九乘法表,相信大家并不陌生,但是如何将九九乘法表利用Python在控制台用不同形式输出,估计大多数刚接触Python的小朋友是不会滴。对于想熟练掌握for循环的小朋友,九九乘法表是个不错的练手项目。下面我们开始吧!
总篇链接:https://laoshifu.blog.csdn.net/article/details/134906408
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 很多人都说背乘法表是他们教育经历中特别痛苦的一件事。问父母为什么要背乘法表,父母通常会说不背就不会做乘法。他们大错特错。 俄罗斯农夫乘法(Russian peasant multiplication, RPM)就是在不了解大部分乘法表的情况下进行大数相乘的方法。 这是一种算术方法,尽管它叫这个名字,但也可能是埃及人,或者与农民没什么关系。 RPM 的起源尚不清楚。一份名为《莱因德纸草书》的古埃及卷轴记载了该算法的一个版本,一些历史学家提出(几乎没有说
九九乘法表小学都学过,那么如何用python编写一个九九乘法表的脚本呢? 创建一个table9x9.py文件,代码如下 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 __author__ = 'www.py3study.com' class printtable(object): '''打印九九乘法表''' def __init__(self): print(u'开始打印9x9乘法表') self.print99()
本文是对《机器学习数学基础》第2章2.1.5节矩阵乘法内容的补充和扩展。通过本节内容,在原书简要介绍矩阵乘法的基础上,能够更全面、深入理解矩阵乘法的含义。
要完成本周的习题,需要对NumPy和矩阵运算比较熟悉。如果做题时不太确定答案是哪一个,可以将代码运行一下,就可以很清楚答案。比如我开始不太清楚矩阵的AxB运算和numpy.dot(A, B)有什么不同,实际运行之后才明白x运算是元素逐一相乘,而numpy.dot则是数学上的矩阵乘法运算。
大家好,我是腾讯云开发者社区的 Front_Yue,本篇文章将详细介绍一个经典的Python案例——斐波那契数列。
这个系列其实是想给非计算机专业的人一个python的入门指导,已经写了3篇,这篇拖了好久了。我开始觉得学编程真的很难,计算机有些方面的知识真是常人所不能理解的,仅仅靠这几篇文章肯定是做不到入门的,如果各位真想学python,还是希望各位能去看更多python的例子,当然我这个系列的文章还是会继续写下去的,我尽自己可能不让本系列变成《python从入门到放弃》。 在上一篇文章中我们讲到了选择和循环,这次我来讲下选择和循环语句更高级的用法。提前剧透下,本次课程没有新内容,只是对上篇文章的回顾和进阶,选择和循环语句的嵌套使用。
Python是一种广泛应用于编程和数据科学的高级编程语言,它支持许多不同类型的变量和简单数据类型。在Python中,变量用于存储和管理数据,而简单数据类型则是一些基本的数据类型,如整数、浮点数、字符串和布尔值。理解Python中的变量和简单数据类型对于编写有效的Python代码非常重要。在本文中,我们将深入探讨Python中的变量和简单数据类型。
我们刚学习Python的时候,就就看到老师学长用for循环做了一个九九乘法表也就是如下:
构建图的第一步, 是创建源 op (source op). 源 op 不需要任何输入, 例如 常量 (Constant). 源 op 的输出被传递给其它 op 做运算.
昨天做完卷积神经网络习题,感觉自己都弄懂了,但到编程环节,却感觉无从下手,勉强参照示例代码完成编程任务,提交了好几次都没有通过,倍受打击。简单总结了一下原因:
只要是编程语言都会用到一些运算符,python也是自然,我们常见的加减乘除是一定有的,还会有一些特殊的运算符,比如:整除、取余、幂运算等,下面我们来看看这些运算符的实际效果。
对原序列做1阶12步差分,希望提取原序列的趋势效应和季节效应,差分后的时序图如下所示:
这次我们来谈谈python中的函数,首先说一点,这里的函数和数学中的函数完全没有任何关系。在数学中,函数可能代表这一个数学公式,哎呀! 想想就头疼,但在程序猿的世界,函数就是实现某个功能的一段代码,比起for循环、if判断来说好理解多了。
python当中科学运算库numpy可以节省我们很多运算的步骤,但是这里和matlab中又有一点点不一样,matrix和array之间的关系和区别是什么呢?
PyMySQL 是在 Python3.x 版本中用于连接 MySQL 服务器的一个库,Python2中则使用mysqldb。
99乘法表就是两个数相乘,最大就是 X * X ,而不会出现 X * (X+1),这里可以使用2个for循环,第一层是1-9,第二次最大截止第一层的数字,程序呼之欲出
2、右乘法也要重载,否则右乘number*Node会报错,加一行:__rmul__=__mul__。
花下猫语:前不久,我应读者提问而写了一篇《Python 的整数与 Numpy 的数据溢出》,简要介绍过 Python 中的整数表示法与数据溢出问题。那篇文章的猎奇/科普成分更大些,文章简短,干货量不足。为了弥补,今天特分享一篇深度的文章,大家一起来学习吧!
尽管在 C 语言中,整型所表示的大小是有范围的,但是 python 代码是保存到文本文件中的,也就是说,python代码中并不是一下子就转化成 C 语言的整型的,我们需要重新定义一种数据结构来表示和存储我们新的“整型”。 怎么来存储呢,既然我们要表示任意大小,那就得用动态的可变长的结构,显然,数组的形式能够胜任:
Python中dict表示字典数据类型,同时dict也是内置函数,可以用来创建字典,字典的元素在{}中包裹
这次是分享 Python-100 例的第 7-8 题,分别是复制列表和打印乘法口诀,这两道题目都比较简单。
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一种比较常见的操作是对一个变量进行一项数学运算并将运算得出的结果返回给这个变量,因此对于这类运算通常有如下的快捷表达方式:
让我们先看个图回顾一下小学学过的计算整数乘法的竖式计算过程 然后再来看如何使用Python来模拟上面的过程,虽然在Python中计算任意大的数字乘法都没有问题,但下面的代码作为一个算法的理解还是不错的
今天和大家讨论的算法是高精度,对应的LeetCode是第43题。题面其实没什么好说的,以字符串的形式给定两个数字,要求返回这两个数字的乘积。之所以是以字符串的形式给数字是因为这个数字可能会非常大,题目当中给定的范围是110位的数字。对于Python来说这不是问题,但是对于C++和Java等语言来说这么大的数字是无法以int类型存储的,所以必须要使用字符串来接收。
生活中所说的“空间”,就是我们所处的地方,它有三个维度,它里面有各种物体,这些物体各自遵守着一定的运动规则——注意,“空间”非“空”——或者说,这个空间制定了某些规则,里面的物体必须遵循。有时候我们也会画出一个相对小的范围,在这个范围内的对象类型单一,且遵循统一的规律,比如这几年风靡各地的“创客空间”,其中的对象就是喜欢创造的人,他们遵循的规律就是“创造,改变世界”。诚然,由人组成的“空间”总是很复杂的,超出了本书的研究范畴,我们下面要研究的是由向量组成的“空间”,即“向量空间”。
这里一共有3个while循环嵌套例题,前面2个例题是为第3个九九乘法表做铺垫的,因为九九乘法表要注意的细节有很多,最终要做出一个九九乘法表。如果想要练习更多的Python练习题可以去Python自学网里去,里面有很多练习题,学习编程还是要多敲代码多练习自己的流程思维。
本部分我们会为大家提供一些python初级工程师在面试过程中遇到的常见的面试题目,期望达到的效果:
python字符串操作的整理 📷 1、字符串使用乘法运算符*做乘法运算的含义是复制。 >>> print('1' * 10) 1111111111 2、字符串是一串字符,可以通过Python内置的len函数查看字符个数。 >>> len('Beautiful') 9 3、可以截取其中的某个字符。如获取Beautiful的第6个字符。 >>> 'Beautiful'[5] 'i' 以上就是python字符串操作的整理,希望对大家有所帮助。
字符串之间才能相加,所以输出结果的时候, i 和 j 都必须通过 str( ) 强行转换成字符串类型之后再相加。
列表(list)、 元组(tuple) 和字典(dict)是Python中非常常用的三种集合类型数据结构,这三种数据结构都可用于保存多个数据项,这对于编程而言是非常重要的。这是因为程序不仅需要使用单个变量来保存数据,还需要使用多种数据结构来保存大量数据,而列表、元组和字典就可满足保存大量数据的需求。
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是脚本语言。Python相比C和Java,它实现一个功能可能10行,而Java要100行,C要1000行,这只是一个比喻,不过也说明Python是一种高级的语言。Python因为其有全球开发者创建了数量众多的库,使得开发者设计程序可以不必事事躬行,可以调用他人的库实现功能,这大大缩短了开发时间。在搭上人工智能的车,Python发展的如火如荼,所以,来学Python吧!
python科学计算包的基础是numpy, 里面的array类型经常遇到. 一开始可能把这个array和python内建的列表(list)混淆, 这里简单总结一下列表(list), 多维数组(np.ndarray)和矩阵(np.matrix)的区别. NumPy的主要对象是同种元素的多维数组。这是一个所有的元素都是一种类型、通过一个正整数元组索引的元素表格(通常是元素是数字)。在NumPy中维度(dimensions)叫做轴(axes),轴的个数叫做秩(rank,但是和线性代数中的秩不是一样的,在用pyth
專 欄 ❈ ZZR,Python中文社区专栏作者,OpenStack工程师,曾经的NLP研究者。主要兴趣方向:OpenStack、Python爬虫、Python数据分析。 Blog:http://skydream.me/ CSDN:http://blog.csdn.net/titan0427/article/details/50365480 ❈—— 1. 背景 文章的背景取自An Introduction to Gradient Descent and Linear Regression
我们在学习一门语言的过程中,都会练习到编写九九乘法表这个代码,下面介绍如何编写九九乘法表的流程。
概述 本节我们主要介绍Python中的循环控制的使用。 for循环 在Python中for循环可以遍历任何序列,例如元组、列表、字符串、字典、集合等等。 先看下for循环的一般格式: for 变量 in 序列: # 代码块 else: # 代码块 # 通常情况下,我们不用else 遍历元组 我们看下用for循环如何进行元组遍历输出: # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = u'苦叶子' if __name__ == "__
有一种有效的学习方法叫费曼学习法。它的做法是把你学到的东西系统性的讲述出来,如果别人通过你的描述也能理解其中内容,这说明你对所学知识有了一定程度的掌握。目前我正在系统性的研究区块链技术,因此想借助费曼学习法,把我掌握的信息系统性的输出,一来能帮助自己更好的理解消化知识,另一方面也希望能帮助对这方面有兴趣的同学。当然区块链的技术信息汗牛充栋,相比与其他资料,我觉得我的优势在于能体会初学者的难处,因为我自己就是初学者。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 深度学习是门玄学?也不完全是。 每个人都想让模型训练得更快,但是你真的找对方法了吗?在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来,这个问题应该分几步解决:首先,你要知道为什么你的训练会慢,也就是说瓶颈在哪儿,其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理(第一性原理)之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。 在这篇文章中,Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈:计算、内存带宽和额外开销,并提供了一些
print(f'{x} * {i} = {x * i} \ t' , end='')
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