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python

#_*_ coding:utf-8 _*_ aa=123-12j print aa.real #output实部分 123.0 print aa.imag #output虚部分 -12.0

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【基础教程】Python类型(complex)详解

(Complex)是 Python 的内置类型,直接书写即可。换句话说,Python 语言本身就支持,而不依赖于标准库或者第三方库。 由实部(real)和虚部(imag)构成,在 Python 中,的虚部以j或者J作为后缀,具体格式为: a + bj a 表示实部,b 表示虚部。 【实例】Python 的使用: c1 = 12 + 0.2j print("c1Value: ", c1) print("c1Type", type(c1)) c2 = 6 - 1.2j print("c2Value: ", c2) #对进行简单计算 print("c1+c2: ", c1+c2) print("c1*c2: ", c1*c2) 运行结果: c1Value: Python 内部的类型是 complex,Python 默认支持对的简单计算。

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    python中的

    data=2+4j print(type(data)) 表示平面上一点(2+4j表示(2,4)这个点)

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    python functools.partial重

    如果需要减少某个函的参,你可以使用 functools.partial() 。 partial() 函允许你给一个或多个参设置固定的值,减少接下来被调用时的参。 这个新的callable接受未赋值的参, 然后跟之前已经赋值过的参合并起来,最后将所有参传递给原始函。 讨论 本节要解决的问题是让原本不兼容的代码可以一起工作。下面我会列举一系列的例子。 列表的 sort() 方法接受一个关键字参来自定义排序逻辑, 但是它只能接受一个单个参的函(distance()很明显是不符合条件的)。 partial(distance,pt)) points [(3, 4), (1, 2), (5, 6), (7, 8)] 更进一步,partial() 通常被用来微调其他库函所使用的回调函的参 ,其实就是声明ack为一个强制关键字参

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    Python据类型(list,turple以及切片,循环等操作)

    列表的表示形式如下 c = ['A', 'B', 'C'] print c #输出['A', 'B', 'C'] 可用len()函可以获得list元素的个:len(c) 可用索引来访问list中每一个位置的元素 :c[0],c[1] 如果要取最后一个元素,还可以用-1做索引,直接获取倒第一个元素:c[-1] ,倒第二个类推c[-2] 可以往list中追加元素到末尾 c.append('D') print c 输出['A', 'E', 'B', 'C'] 也可以把元素替换成别的元素:直接赋值给对应的索引位置 c[1]='F' print c #输出['A', 'F', 'B', 'C'] list里面的元素的据类型也可以不同 ** 2 for x in nums if x % 2 == 0} print even_num_to_square # Prints "{0: 0, 2: 4, 4: 16}" ---- 切片 python #如果想要在循环体内访问每个元素的指针,可以使用内置的enumerate函 animals = ['cat', 'dog', 'monkey'] for idx, animal in enumerate

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    python中对取绝对值来计算两点之间的距离

    参考链接: Python中的1(简介) 在二维平面会涉及到两个变量x, y,并且有的时候需要计算两个二维坐标之间的距离,这个时候将二维坐标转化为的话那么就可以使用python中的abs绝对值函取绝对值来计算两个点之间的距离或者是计算的模 ,当我们将两个对应的坐标相减然后对其使用abs绝对值函那么得到的就是两点之间的距离,对一个取绝对值得到的就是的模长  if __name__ == '__main__':     points = [[1, 0], [0, 1], [2, 1], [1, 2]]     for i in points:         print(i)     # 使用python中的解包将每个点转换为表现形式     points = [complex(*z) for z in points]     for i in range(len(points)):         # 计算每个的模长

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    python统计元素重

    python统计元素重 # ! /usr/bin/python3.4 # -*- coding: utf-8 -*- from collections import Counter arr = ['BAISC', 'Python' , 'BASICA', 'GVBASIC', 'GWBASIC', 'Python', 'ETBASIC', 'QBASIC', 'Quick', 'Basic', 'Turbo', 'Basic']

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    Python 字典的制--copy函

    字典的制–copy函 功能 将当前字典制一个新的字典 用法 dict.copy() -> 该函无参, 返回一个一模一样的内存地址不同的字典 !

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    python基础】——python

    学运算 可以用使用函 complex(real, imag) 或者是带有后缀j的浮点来指定。 11.36423470640106-24.814651485634187j) >>> cmath.exp(a) (-4.829809383269385-5.5920560936409816j) >>> 讨论 Python -56.16227422 -48.50245524j, -153.20827755-526.47684926j, 4008.42651446-589.49948373j]) >>> Python Python语言中有关负的概念: 1、虚不能单独存在,它们总是和一个值为0.0的实部分一起构成一个 2、由实部分和虚部分构成 3、表示虚的语法:real+imagej 4、实部分和虚部分都是浮点 还拥有conjugate方法,调用它可以返回该的共轭对象。 属性:real(的实部)、imag(的虚部)、conjugate()(返回的共轭) '''

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    Python

    式编程 map(function, sequence): 入参是为函和列表/元组/字符串,返回值为function(item)列表。 reduce(function, sequence, starting_value): 入参是为函和列表/元组/字符串和初始值,返回值为值 lambda : 匿名函 回调函 : 函作为参 闭包 /usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-#copyRight by heibankeclass Car(object): country = u'中国' /usr/bin/env python# coding: utf-8#copyRight by heibanke# 1. /usr/bin/env python# coding: utf-8#copyRight by heibanke# 1.

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    12 Python

    实现1-500所有奇的和 sum = 0 for i in xrange(1, 501):     if (i % 2 == 1):         sum += i print (sum) 3.       习字典排序,字符串, list, tuple常用方法 (1)字典排序 sorted({1:'a',3:'b',2:'c'}) 字典, 默认对字典的键进行排序 [1, 2, 3] sorted({1:'          插入 remove        删除(一次只能删除最前面的一个) sort            排序 reverse      反序 (4)元组常用方法 count 统计指定元组内相同元素的个

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    Python习 一

    Python回炉习 1 变量 Python的变量和C语言的变量书写方式类似; 书写要求 python程序编写结构利用缩进表示,抛弃花括号; 结构 分支: if(条件语句1): 执行语句块 else list[:]分片制的结果一样,但其实暗藏心急哦! (list,str): print(i) (2, 'H') (4, 'U') (67, 'A') (3, 'W') (7, 'E') (3, 'I') 函创建、调用 函的含义就是将需要的且重的功能代码封装在一个对象函中 (字、字符、字符串)参 可变参可以接收的是:可迭代的序列(列表,元组,字符,字符串……) 字典集合 python的字典集合采用:(Key:Value)键值对进行保存、读取等操作 字典创建(dict 类的方法与普通的函只有一个区别:它们必须有一个额外的参名称,但在调用这个方法的时候不可以为这个参赋值,python会提供这个值。

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    那么,我们有这样一个需求,设计一个函,给每一位函内的人员问候一句.那么函的形参就是一个列表.         print ("hello: "+item) N = ["A","B","C","D"] GetUpper(N) 控制台打印: 图片.png 输入key与value,然后打印出来,函如下 recv = Creatdic("key1","value1") recv=Creatdic("key2","value2") print (recv) 打印结果如下: 图片.png 接收若干个参, 当然,有一种情况,就是用户很有可能会传很多个不确定个的参 ,如果是C#就会重载多个,但是在python中大可不必这样做. def test(*param):     for item in param :         print (item) test("1") test("1","2","3") 运行后如下: 图片.png 各自的.py文件中的函相互调用: 第一个脚本总写入: 图片.png

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    python-leetcode442-循环排序】组中重

    问题描述: 给定一个整组 a,其中1 ≤ a[i] ≤ n (n为组长度), 其中有些元素出现两次而其他元素出现一次。 找到所有出现两次的元素。 你可以不用到任何额外空间并在O(n)时间杂度内解决这个问题吗?

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    Python - 基本据类型_Number 字、bool 布尔、complex

    Number 字,是一个大的分类,细分四小类 整:int 浮点:float 布尔:bool :complex int 的栗子 print(type(-1)) print(type(1)) print ) print(type(9999999999999999)) // 输出结果 <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> <class 'int'> 无论正都是 // 整除,只保留整部分 print(2 / 2) print(2 // 2) print(1 / 2) print(1 // 2) # 输出结果 1.0 1 0.5 0 进制 10 进制 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 int() 能将纯整(不能是浮点)的字符串转成 int 类型 传入浮点不会进行四舍五入,直接取整部分 bin() 其他进制转二进制 # 转成二进制 print(bin(10)) # 10 ,主要是空值就会为 False,非空就是 True 36j,直接在字后面加 j 用的比较少,不写了

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    python python 对象制 deepcopy

    你想制一个对象.因为在Python中,无论你把对象做为参传递,做为函返回值,都是引用传递的. ) 当你对一个对象赋值的时候(做为参传递,或者做为返回值),Python和Java一样,总是传递原始对象的引用,而不是一个副本.其它一些语言当赋值的时候总是传递副本.Python从不猜测用户的需求 , 注意: 要想成为一个Python高手,首先要注意的问题就是对象的变更操作和赋值,它们都是针对对象的引用操作的.一个语句比如a = []将a重新绑定给一个新对象,但不会影响以前的对象.然而,对象制却不同 要制一个别的类型,无论是你自己写的还是使用库中的,使用copy.copy,如果你自己写一个类,没有必要费神去写clone和copy函,如果你想定义自己的类制的方式,实现一个__copy__,或者_ 注意你不用制不可修改对象(string,字,元组),因为你不用担心修改它们.如果你想尝试一下制,依然会得到原来的.虽然无伤大雅,不过真的浪费尽力: >>> s = 'cat' >>> t = copy.copy

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    Python DataFrame使用drop_duplicates()函去重(保留重值,取重值)

    摘要 在进行据分析时,我们经常需要对DataFrame去重,但有时候也会需要只保留重值。 这里就简单的介绍一下对于DataFrame去重和取重值的操作。 2.DataFrame去重,可以选择是否保留重值,默认是保留重值,想要不保留重值的话直接设置参keep为False即可。 ? 3.取DataFrame重值。 大多时候我们都是需要将据去重,但是有时候很我们也需要取重据,这个时候我们就可以根据刚刚上面我们得到的两个DataFrame来concat到一起之后去重不保留重值就可以。 这样就把重值取出来了。 ? 到此这篇关于Python DataFrame使用drop_duplicates()函去重(保留重值,取重值)的文章就介绍到这了,更多相关DataFrame使用drop_duplicates去重内容请搜索

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    在前文已经看到过了可以使用list函制一个列表,这个就是浅制,浅制会构建一个新的对象,并且维护之前对象(子对象)的引用,而深制则是将之前的子对象通过递归的方式也拷贝出来。从例子中学习吧。 先看看浅制: a=[[1,2,3],[4,5,6]] b=list(a) a is b Out[20]: False 如果给a再增加一个子列表: a.append([7,8,9]) a Out[22] Out[25]: [[1, 'x', 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] b Out[26]: [[1, 'x', 3], [4, 5, 6]] 我们修改了a,但是b也受到了影响,因为在浅制里并不会制 a中的子对象,而只是制了子对象的引用给了b。 为了避免这样的副作用,就有了深制。深制在python的内置模块copy。

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