python265

⑴ python求出所有水仙花数的和

水仙花手的河一般不太好，只有因为水仙花水非常的漂亮，但是他的树木不好插

⑵ 在ubuntu上安装python编辑器

你安装上去的只是个运行环境，你只需要打开终端，输入"python"就可以运行你的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笔记(22)：箭头控制平面直角坐标系中的圆圈移动

1、箭头控制氏局源平面直腊核角坐标系中的圆圈上下左右移动；

glfw.set_key_callback(window, on_key) 设置键盘回调函数。
def on_key(window, key, scancode, action, mods):打开键（歼态窗体、键值、扫描码、动作、辅助键）
   参数说明：
   window ：发生事件的窗体
   key ：激发的键值
   scancode ：键值的系统扫描码
   action：动作GLFW_PRESS, GLFW_RELEASE or GLFW_REPEAT.
   mods： 辅助键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 虽然Python超越了java，可是java的江湖地位还是无人可撼动是吗

Python超越了Java？不知道题主基于什么得出这样的结论。只能说Python站在“人工智能”这个风口上火了一把，但是他真的超越了Java吗？我看未必。

TIOBE排行榜

我们先来看一份TIOBE编程语言排行榜的最新数据，目前Java连续2年占据榜首，和Python相比占有绝对的优势，这说明使用Java作为武器的程序猿们还是占据了大多数！

市场需求对比

我们以某勾的数据作为基准，选择互联网行业发达的地区北京为例，来看看具体疫情期间具体的岗位需求：

Java有多少呢？500+，我们再来看看Python的岗位需求量，只有265个。结果显而易见了吧，很明显Java占绝对优势。

Java就业方向

下面我们再来看看Java的就业方向都有哪些呢？

Web开发：目前大中型企业，网站开发基本都首选Java了吧，就连人所众知的淘宝在早年也早早的从PHP转移到Java。

移动互联网：Java的话，首推Android了，当然这几年Kotlin也风头正茂。

大数据：信息大爆炸时代，海量数据分析更是每家大型企业的重中之重，前景必定一片光明。

游戏开发：依赖于J2SE，但是又不是Java的强项，不建议考虑。

那为什么有那么多人都在学Python呢？其实除了很多培训机构借着人工智能的风口趁机炒作之外，还有一部分原因是Python真的很容易上手，简单易学，更能作为一款办公利器加快我亩祥们的工作效率迅拦搏，在实际当中Python更多的是以一种胶水语言的形式存在。

最后在说一句，其实程序员之间没必要文人相衡改轻，把自己归类为Java程序员，Python程序员或者C++程序员其实是很可怕，很不利于个人成长的，根据需求，合适的语言才是最好的！难度你忘了那句PHP是世界上最好的语言这个梗吗？

⑸ 一个关于python正则表达式获取网页图片地址的问题

<img\早岁滚sheight="100"[^>]+src="[^"]+"[^>]+>雀返替换为陆余空

⑹ ubuntu下python编程

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

fib(10)

Python的强制缩进是要时刻注意的。

⑺ 2021年计算机二级python考试时间

计算机二级一年可以考4次，分别为3月、5月、9月、12月，其中3月和9月开考全部级别全部科目，5月和12月考试开考一、二级全部科目，各省级承办机构可根据实际情况决定是否开考5月和12月考试，计算机二级各科目考试时间均为120分钟，具体如下，供大家参考：

2021年全国计算机等级考试（NCRE）将举办四次考试，时间分别为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月开考全部级别全部科目，5月和12月考试开考一、二级全部科目，各省级承办机构可根据实际情况决定是否开考5月和12月考试。如因疫情原因导致不能正常开考，我中心将另行通知。

级别 科目名称 科目代码 考试时间 考核课程代码 获证条件
二级 C语言程序设计 24 120分钟 201、224 科目24考试合格
Java语言程序设计 28 120分钟 201、228 科目28考试合格
Access数据库程序设计 29 120分钟 201、229 科目29考试合格
C++语言程序设计 61 120分钟 201、261 科目61考试合格
MySQL数据库程序设计 63 120分钟 201、263 科目63考试合格
Web程序设计 64 120分钟 201、264 科目64考试合格
MS Office高级应用与设计 65 120分钟 201、265 科目65考试合格
Python语言程序设计 66 120分钟 201、266 科目66考试合格
WPS Office高级应用与设计 67 120分钟 201、267 科目67考试合格

计算机二级：程序设计/办公软件高级应用级。考核内容包括计算机语言与基础程序设计能力，要求参试者掌握一门计算机语言，可选类别有高级语言程序设计类、数据库程序设计类等；二级还包括办公软件高级应用能力，要求参试者具有计算机应用知识及Office办公软件的高级应用能力，能够在实际办公环境中开展具体应用。

⑻ python数据分析与应用-Python数据分析与应用 PDF 内部全资料版

给大家带来的一篇关于Python数据相关的电子书资源，介绍了关于Python方面的内容，本书是由人民邮电出版社出版，格式为PDF，资源大小281 MB，黄红梅 张良均编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为：7.8。

内容介绍

目录

第1章Python数据分析概述1

任务1.1认识数据分析1

1.1.1掌握数据分析的概念2

1.1.2掌握数据分析的流程2

1.1.3了解数据分析应用场景4

任务1.2熟悉Python数据分析的工具5

1.2.1了解数据分析常用工具6

1.2.2了解Python数据分析的优势7

1.2.3了解Python数据分析常用类库7

任务1.3安装Python的Anaconda发行版9

1.3.1了解Python的Anaconda发行版9

1.3.2在Windows系统中安装Anaconda9

1.3.3在Linux系统中安装Anaconda12

任务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 级功能16

小结19

课后习题19

第2章NumPy数值计算基础21

任务2.1掌握NumPy数组对象ndarray21

2.1.1创建数组对象21

2.1.2生成随机数27

2.1.3通过索引访问数组29

2.1.4变换数组的形态31

任务2.2掌握NumPy矩阵与通用函数34

2.2.1创建NumPy矩阵34

2.2.2掌握ufunc函数37

任务2.3利用NumPy进行统计分析41

2.3.1读/写文件41

2.3.2使用函数进行简单的统计分析44

2.3.3任务实现48

小结50

实训50

实训1创建数组并进行运算50

实训2创建一个国际象棋的棋盘50

课后习题51

第3章Matplotlib数据可视化基础52

任务3.1掌握绘图基础语法与常用参数52

3.1.1掌握pyplot基础语法53

3.1.2设置pyplot的动态rc参数56

任务3.2分析特征间的关系59

3.2.1绘制散点图59

3.2.2绘制折线图62

3.2.3任务实现65

任务3.3分析特征内部数据分布与分散状况68

3.3.1绘制直方图68

3.3.2绘制饼图70

3.3.3绘制箱线图71

3.3.4任务实现73

小结77

实训78

实训1分析1996 2015年人口数据特征间的关系78

实训2分析1996 2015年人口数据各个特征的分布与分散状况78

课后习题79

第4章pandas统计分析基础80

任务4.1读/写不同数据源的数据80

4.1.1读/写数据库数据80

4.1.2读/写文本文件83

4.1.3读/写Excel文件87

4.1.4任务实现88

任务4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用属性89

4.2.2查改增删DataFrame数据91

4.2.3描述分析DataFrame数据101

4.2.4任务实现104

任务4.3转换与处理时间序列数据107

4.3.1转换字符串时间为标准时间107

4.3.2提取时间序列数据信息109

4.3.3加减时间数据110

4.3.4任务实现111

任务4.4使用分组聚合进行组内计算113

4.4.1使用groupby方法拆分数据114

4.4.2使用agg方法聚合数据116

4.4.3使用apply方法聚合数据119

4.4.4使用transform方法聚合数据121

4.4.5任务实现121

任务4.5创建透视表与交叉表123

4.5.1使用pivot_table函数创建透视表123

4.5.2使用crosstab函数创建交叉表127

4.5.3任务实现128

小结130

实训130

实训1读取并查看P2P网络贷款数据主表的基本信息130

实训2提取用户信息更新表和登录信息表的时间信息130

实训3使用分组聚合方法进一步分析用户信息更新表和登录信息表131

实训4对用户信息更新表和登录信息表进行长宽表转换131

课后习题131

第5章使用pandas进行数据预处理133

任务5.1合并数据133

5.1.1堆叠合并数据133

5.1.2主键合并数据136

5.1.3重叠合并数据139

5.1.4任务实现140

任务5.2清洗数据141

5.2.1检测与处理重复值141

5.2.2检测与处理缺失值146

5.2.3检测与处理异常值149

5.2.4任务实现152

任务5.3标准化数据154

5.3.1离差标准化数据154

5.3.2标准差标准化数据155

5.3.3小数定标标准化数据156

5.3.4任务实现157

任务5.4转换数据158

5.4.1哑变量处理类别型数据158

5.4.2离散化连续型数据160

5.4.3任务实现162

小结163

实训164

实训1插补用户用电量数据缺失值164

实训2合并线损、用电量趋势与线路告警数据164

实训3标准化建模专家样本数据164

课后习题165

第6章使用scikit-learn构建模型167

任务6.1使用sklearn转换器处理数据167

6.1.1加载datasets模块中的数据集167

6.1.2将数据集划分为训练集和测试集170

6.1.3使用sklearn转换器进行数据预处理与降维172

6.1.4任务实现174

任务6.2构建并评价聚类模型176

6.2.1使用sklearn估计器构建聚类模型176

6.2.2评价聚类模型179

6.2.3任务实现182

任务6.3构建并评价分类模型183

6.3.1使用sklearn估计器构建分类模型183

6.3.2评价分类模型186

6.3.3任务实现188

任务6.4构建并评价回归模型190

6.4.1使用sklearn估计器构建线性回归模型190

6.4.2评价回归模型193

6.4.3任务实现194

小结196

实训196

实训1使用sklearn处理wine和wine_quality数据集196

实训2构建基于wine数据集的K-Means聚类模型196

实训3构建基于wine数据集的SVM分类模型197

实训4构建基于wine_quality数据集的回归模型197

课后习题198

第7章航空公司客户价值分析199

任务7.1了解航空公司现状与客户价值分析199

7.1.1了解航空公司现状200

7.1.2认识客户价值分析201

7.1.3熟悉航空客户价值分析的步骤与流程201

任务7.2预处理航空客户数据202

7.2.1处理数据缺失值与异常值202

7.2.2构建航空客户价值分析关键特征202

7.2.3标准化LRFMC模型的5个特征206

7.2.4任务实现207

任务7.3使用K-Means算法进行客户分群209

7.3.1了解K-Means聚类算法209

7.3.2分析聚类结果210

7.3.3模型应用213

7.3.4任务实现214

小结215

实训215

实训1处理信用卡数据异常值215

实训2构造信用卡客户风险评价关键特征217

实训3构建K-Means聚类模型218

课后习题218

第8章财政收入预测分析220

任务8.1了解财政收入预测的背景与方法220

8.1.1分析财政收入预测背景220

8.1.2了解财政收入预测的方法222

8.1.3熟悉财政收入预测的步骤与流程223

任务8.2分析财政收入数据特征的相关性223

8.2.1了解相关性分析223

8.2.2分析计算结果224

8.2.3任务实现225

任务8.3使用Lasso回归选取财政收入预测的关键特征225

8.3.1了解Lasso回归方法226

8.3.2分析Lasso回归结果227

8.3.3任务实现227

任务8.4使用灰色预测和SVR构建财政收入预测模型228

8.4.1了解灰色预测算法228

8.4.2了解SVR算法229

8.4.3分析预测结果232

8.4.4任务实现234

小结236

实训236

实训1求取企业所得税各特征间的相关系数236

实训2选取企业所得税预测关键特征237

实训3构建企业所得税预测模型237

课后习题237

第9章家用热水器用户行为分析与事件识别239

任务9.1了解家用热水器用户行为分析的背景与步骤239

9.1.1分析家用热水器行业现状240

9.1.2了解热水器采集数据基本情况240

9.1.3熟悉家用热水器用户行为分析的步骤与流程241

任务9.2预处理热水器用户用水数据242

9.2.1删除冗余特征242

9.2.2划分用水事件243

9.2.3确定单次用水事件时长阈值244

9.2.4任务实现246

任务9.3构建用水行为特征并筛选用水事件247

9.3.1构建用水时长与频率特征248

9.3.2构建用水量与波动特征249

9.3.3筛选候选洗浴事件250

9.3.4任务实现251

任务9.4构建行为事件分析的BP神经网络模型255

9.4.1了解BP神经网络算法原理255

9.4.2构建模型259

9.4.3评估模型260

9.4.4任务实现260

小结263

实训263

实训1清洗运营商客户数据263

实训2筛选客户运营商数据264

实训3构建神经网络预测模型265

课后习题265

附录A267

附录B270

参考文献295

学习笔记

Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编程语言。 Jupyter Notebook 的本质是一个 Web 应用程序，便于创建和共享文学化程序文档，支持实时代码，数学方程，可视化和 markdown。 用途包括：数据清理和转换，数值模拟，统计建模，机器学习等等 。 定义 （推荐学习：Python视频教程） 用户可以通过电子邮件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，将 Jupyter Notebook 分享给其他人。 在Jupyter Notebook 中，代码可以实时的生成图像，视频，LaTeX和JavaScript。 使用 数据挖掘领域中最热门的比赛 Kaggle 里的资料都是Jupyter 格式 。 架构 Jupyter组件 Jupyter包含以下组件： Jupyter Notebook 和 ……

本文实例讲述了Python实现的微信好友数据分析功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里主要利用python对个人微信好友进行分析并把结果输出到一个html文档当中，主要用到的python包为 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安装itchat 微信的python sdk，用来获取个人好友关系。获取的代码 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" ……

基于微信开放的个人号接口python库itchat，实现对微信好友的获取，并对省份、性别、微信签名做数据分析。 效果： 直接上代码，建三个空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下载字体simhei.ttf或删除字体要求的代码，就可以直接运行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#绘图时可以显示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#绘图时可以显示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解决编码问题non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #获取好友信息def getFriends():……

Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果示例

本文实例讲述了Python数据分析之双色球基于线性回归算法预测下期中奖结果。分享给大家供大家参考，具体如下： 前面讲述了关于双色球的各种算法，这里将进行下期双色球号码的预测，想想有些小激动啊。 代码中使用了线性回归算法，这个场景使用这个算法，预测效果一般，各位可以考虑使用其他算法尝试结果。 发现之前有很多代码都是重复的工作，为了让代码看的更优雅，定义了函数，去调用，顿时高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#导入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#读取文件d……

以上就是本次介绍的Python数据电子书的全部相关内容，希望我们整理的资源能够帮助到大家，感谢大家对鬼鬼的支持。

注·获取方式：私信（666）