python265

⑴ python求出所有水仙花數的和

水仙花手的河一般不太好，只有因為水仙花水非常的漂亮，但是他的樹木不好插

⑵ 在ubuntu上安裝python編輯器

你安裝上去的只是個運行環境，你只需要打開終端，輸入"python"就可以運行你的python命令了。

mypc@zhao:~$ python
Python 2.6.5 (r265:79063, Apr 16 2010, 13:09:56)
[GCC 4.4.3] on linux2
Type "help", "right", "credits" or "license" for more information.
>>> print "Hello world!"
Hello world!
>>>

⑶ Python之OpenGL筆記(22)：箭頭控制平面直角坐標系中的圓圈移動

1、箭頭控制氏局源平面直臘核角坐標系中的圓圈上下左右移動；

glfw.set_key_callback(window, on_key) 設置鍵盤回調函數。
def on_key(window, key, scancode, action, mods):打開鍵（殲態窗體、鍵值、掃描碼、動作、輔助鍵）
   參數說明：
   window ：發生事件的窗體
   key ：激發的鍵值
   scancode ：鍵值的系統掃描碼
   action：動作GLFW_PRESS, GLFW_RELEASE or GLFW_REPEAT.
   mods： 輔助鍵ALT，CTRL，SHIFT，META

KEY_0 = 48
KEY_1 = 49
KEY_2 = 50
KEY_3 = 51
KEY_4 = 52
KEY_5 = 53
KEY_6 = 54
KEY_7 = 55
KEY_8 = 56
KEY_9 = 57
KEY_A = 65
KEY_APOSTROPHE = 39
KEY_B = 66
KEY_BACKSLASH = 92
KEY_BACKSPACE = 259
KEY_C = 67
KEY_CAPS_LOCK = 280
KEY_COMMA = 44
KEY_D = 68
KEY_DELETE = 261
KEY_DOWN = 264
KEY_E = 69
KEY_END = 269
KEY_ENTER = 257
KEY_EQUAL = 61
KEY_ESCAPE = 256
KEY_F = 70
KEY_F1 = 290
KEY_F10 = 299
KEY_F11 = 300
KEY_F12 = 301
KEY_F13 = 302
KEY_F14 = 303
KEY_F15 = 304
KEY_F16 = 305
KEY_F17 = 306
KEY_F18 = 307
KEY_F19 = 308
KEY_F2 = 291
KEY_F20 = 309
KEY_F21 = 310
KEY_F22 = 311
KEY_F23 = 312
KEY_F24 = 313
KEY_F25 = 314
KEY_F3 = 292
KEY_F4 = 293
KEY_F5 = 294
KEY_F6 = 295
KEY_F7 = 296
KEY_F8 = 297
KEY_F9 = 298
KEY_G = 71
KEY_GRAVE_ACCENT = 96
KEY_H = 72
KEY_HOME = 268
KEY_I = 73
KEY_INSERT = 260
KEY_J = 74
KEY_K = 75
KEY_KP_0 = 320
KEY_KP_1 = 321
KEY_KP_2 = 322
KEY_KP_3 = 323
KEY_KP_4 = 324
KEY_KP_5 = 325
KEY_KP_6 = 326
KEY_KP_7 = 327
KEY_KP_8 = 328
KEY_KP_9 = 329
KEY_KP_ADD = 334
KEY_KP_DECIMAL = 330
KEY_KP_DIVIDE = 331
KEY_KP_ENTER = 335
KEY_KP_EQUAL = 336
KEY_KP_MULTIPLY = 332
KEY_KP_SUBTRACT = 333
KEY_L = 76
KEY_LAST = 348
KEY_LEFT = 263
KEY_LEFT_ALT = 342
KEY_LEFT_BRACKET = 91
KEY_LEFT_CONTROL = 341
KEY_LEFT_SHIFT = 340
KEY_LEFT_SUPER = 343
KEY_M = 77
KEY_MENU = 348
KEY_MINUS = 45
KEY_N = 78
KEY_NUM_LOCK = 282
KEY_O = 79
KEY_P = 80
KEY_PAGE_DOWN = 267
KEY_PAGE_UP = 266
KEY_PAUSE = 284
KEY_PERIOD = 46
KEY_PRINT_SCREEN = 283
KEY_Q = 81
KEY_R = 82
KEY_RIGHT = 262
KEY_RIGHT_ALT = 346
KEY_RIGHT_BRACKET = 93
KEY_RIGHT_CONTROL = 345
KEY_RIGHT_SHIFT = 344
KEY_RIGHT_SUPER = 347
KEY_S = 83
KEY_SCROLL_LOCK = 281
KEY_SEMICOLON = 59
KEY_SLASH = 47
KEY_SPACE = 32
KEY_T = 84
KEY_TAB = 258
KEY_U = 85
KEY_UNKNOWN = -1
KEY_UP = 265
KEY_V = 86
KEY_W = 87
KEY_WORLD_1 = 161
KEY_WORLD_2 = 162
KEY_X = 88
KEY_Y = 89
KEY_Z = 90

⑷ 雖然Python超越了java，可是java的江湖地位還是無人可撼動是嗎

Python超越了Java？不知道題主基於什麼得出這樣的結論。只能說Python站在「人工智慧」這個風口上火了一把，但是他真的超越了Java嗎？我看未必。

TIOBE排行榜

我們先來看一份TIOBE編程語言排行榜的最新數據，目前Java連續2年占據榜首，和Python相比佔有絕對的優勢，這說明使用Java作為武器的程序猿們還是占據了大多數！

市場需求對比

我們以某勾的數據作為基準，選擇互聯網行業發達的地區北京為例，來看看具體疫情期間具體的崗位需求：

Java有多少呢？500+，我們再來看看Python的崗位需求量，只有265個。結果顯而易見了吧，很明顯Java占絕對優勢。

Java就業方向

下面我們再來看看Java的就業方向都有哪些呢？

Web開發：目前大中型企業，網站開發基本都首選Java了吧，就連人所眾知的淘寶在早年也早早的從PHP轉移到Java。

移動互聯網：Java的話，首推Android了，當然這幾年Kotlin也風頭正茂。

大數據：信息大爆炸時代，海量數據分析更是每家大型企業的重中之重，前景必定一片光明。

游戲開發：依賴於J2SE，但是又不是Java的強項，不建議考慮。

那為什麼有那麼多人都在學Python呢？其實除了很多培訓機構借著人工智慧的風口趁機炒作之外，還有一部分原因是Python真的很容易上手，簡單易學，更能作為一款辦公利器加快我畝祥們的工作效率迅攔搏，在實際當中Python更多的是以一種膠水語言的形式存在。

最後在說一句，其實程序員之間沒必要文人相衡改輕，把自己歸類為Java程序員，Python程序員或者C++程序員其實是很可怕，很不利於個人成長的，根據需求，合適的語言才是最好的！難度你忘了那句PHP是世界上最好的語言這個梗嗎？

⑸ 一個關於python正則表達式獲取網頁圖片地址的問題

<img\早歲滾sheight="100"[^>]+src="[^"]+"[^>]+>雀返替換為陸余空

⑹ ubuntu下python編程

def fib(n):
a,b=0,1
while b<n:
print b,
a,b = b,a+b

fib(10)

Python的強制縮進是要時刻注意的。

⑺ 2021年計算機二級python考試時間

計算機二級一年可以考4次，分別為3月、5月、9月、12月，其中3月和9月開考全部級別全部科目，5月和12月考試開考一、二級全部科目，各省級承辦機構可根據實際情況決定是否開考5月和12月考試，計算機二級各科目考試時間均為120分鍾，具體如下，供大家參考：

2021年全國計算機等級考試（NCRE）將舉辦四次考試，時間分別為3月27日至29日（第60次）、5月29日至30日（第61次）、9月25日至27日（第62次）及12月4日至5日（第63次）。其中3月和9月開考全部級別全部科目，5月和12月考試開考一、二級全部科目，各省級承辦機構可根據實際情況決定是否開考5月和12月考試。如因疫情原因導致不能正常開考，我中心將另行通知。

級別 科目名稱 科目代碼 考試時間 考核課程代碼 獲證條件
二級 C語言程序設計 24 120分鍾 201、224 科目24考試合格
Java語言程序設計 28 120分鍾 201、228 科目28考試合格
Access資料庫程序設計 29 120分鍾 201、229 科目29考試合格
C++語言程序設計 61 120分鍾 201、261 科目61考試合格
MySQL資料庫程序設計 63 120分鍾 201、263 科目63考試合格
Web程序設計 64 120分鍾 201、264 科目64考試合格
MS Office高級應用與設計 65 120分鍾 201、265 科目65考試合格
Python語言程序設計 66 120分鍾 201、266 科目66考試合格
WPS Office高級應用與設計 67 120分鍾 201、267 科目67考試合格

計算機二級：程序設計/辦公軟體高級應用級。考核內容包括計算機語言與基礎程序設計能力，要求參試者掌握一門計算機語言，可選類別有高級語言程序設計類、資料庫程序設計類等；二級還包括辦公軟體高級應用能力，要求參試者具有計算機應用知識及Office辦公軟體的高級應用能力，能夠在實際辦公環境中開展具體應用。

⑻ python數據分析與應用-Python數據分析與應用 PDF 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）