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python130函数 python1300

IT技术数据

python确定一个数是不是完全平方数1. 与依赖于任何浮动的问题（math.sqrt(x)或x**0.5）是你不能真正确定它的准确（对充分大的整数xpython130函数，它不会是 ， 甚至有可能溢出） 。幸运的（如果是不急于;-)有很多纯整数的方法，如下面的...：
def is_square(apositiveint):
x = apositiveint // 2
seen = set([x])
while x * x != apositiveint:
x = (x(apositiveint // x)) // 2
if x in seen: return False
seen.add(x)
return True
for i in range(110, 130):
print i, is_square(i)
提示：它是基于“巴比伦算法”的平方根，请参阅维基百科 。它适用于任何正数 ， 而您有继续 编辑：让python130函数我们看一个例子...
x = 12345678987654321234567 ** 2
for i in range(x, x 2):
print i, is_square(i)
这种版画 ， 根据需要（和太;-)一个合理的金额：
152415789666209426002111556165263283035677489 True
152415789666209426002111556165263283035677490 False
请您提出了一种基于浮点结果的解决方案之前 CodeGo.net，确保python130函数他们正确地工作在这个简单的例子-它不是那么难（你只需要一些额外的检查，以防是有点过），只是需要多一点的关怀 。然后尝试用x**7并找到解决您会得到这个问题巧妙的方式，
OverflowError: long int too large to convert to float
你必须得到越来越多的聪明的数量不断增加，当然 。如果我很着急，当然，我gmpy-但后来，我明显偏向;-) 。
import gmpy
gmpy.is_square(x**7)
1
gmpy.is_square(x**71)
是啊，我知道，这只是很容易感觉像作弊（有点我总体感觉对Python的;-)的方式-没有聪明可言，只是完美的直接和简单（和，在gmpy，绝对速度的情况下;-) ...
2. 用牛顿的快速零最接近的整数的平方根，那么它平方 ， 看看它是否是你的号码 。见isqrt 。
3. 因为你永远无法靠当浮动（如计算平方根的这些方式），一个不易出错将是对处理
import math
【python130函数 python1300】def is_square(integer):
root = math.sqrt(integer)
if int(root0.5) ** 2 == integer:
return True
else:
return False
想像integer是9 。math.sqrt(9)可能是3.0的，但它也可以是像2.99999或3.00001，因此现蕾结果马上是不可靠的 。知道int取整数值，通过增加浮点值0.5我们会得到我们要找的，如果我们是在一个范围内的值 ， 其中float仍然有足够细的分辨率来表示附近的一个为我们所期待的数字 。
4. 我是新来的堆栈溢出，并做了一个快速脱脂找到解决的办法 。我只是张贴在另一个线程（寻找完美的正方形）上的例子，一个细微的变化上面 ， 我想我会包括什么，我贴在这里有一个细微的变化（使用nsqrt作为一个临时变量），如果它的利益/使用：
import math
def is_perfect_square(n):
if not ( ( isinstance(n, int) or isinstance(n, long) ) and ( n = 0 ) ):
return False
else:
nsqrt = math.sqrt(n)
return nsqrt == math.trunc(nsqrt)
5. 你可以二进制搜索的圆形平方根 。平方的结果，以确定它的原始值相匹配 。你可能会更好过与FogleBirds回答-虽然小心，因为浮点数是近似的 ， 它可以抛出这种方法了 。你可以在原则上得到一个假阳性从一个大的整数，较完美的正方形 ， 例如，由于丢失精度1以上 。
6.
def f(x):
...x = x ** 0.5
...return int(x) == x
...
for i in range(10):
...print i, f(i)
...
0 True
1 True
2 False
3 False
4 True
5 False
6 False
7 False
8 False
9 True
7. 决定多久的数量就越大 。采取增量0.000000000000 ....... 000001 见，如果（SQRT（X））^ 2-x是大于/等于/大于δ较小并且基于增量误差决定 。
8. 我不知道Python的 ， 但你可以不喜欢：
function isSquare(x) = x == floor(sqrt(x)0.5)^2
也就是说，拿一个数，求平方根 ， 四舍五入到最接近的整数，它平方，并测试它是作为原来的号码 。（floor并加入0.5做是为了防止类似案件sqrt(4)回国1.9999999...由于浮点运算，麦克grahams指出 。） 如果你有兴趣，曾经有一个很好的判断以最快的方式，如果一个整数的平方根是一个整数 。编辑澄清 。
9. 该回复不属于你的declarative的问题 ， 而是一个隐含的问题，我在您发布的代码中看到，即“如何检查是否是整数？” 优先个回答你通常得到这个问题是“不要python130函数！”并且这是真的，在Python，类型检查不应该做的事情 。对于那些极少数的异常，不过，不是寻找数字的字符串表示小数点，那东西做isinstance函数：
isinstance(5,int)
True
isinstance(5.0,int)
False
当然适用于变量，而不是一个值 。如果我想确定该值是否是一个整数，我会做到这一点：
x=5.0
round(x) == x
True
但正如其python130函数他人已经详细介绍，也有这种事情的大多数非玩具的例子来加以考虑浮点问题 。
10. 我有轻微的原始巴比伦的方法 。取而代之的是一套以存储每个生成的近似，只是最近的两个近似的存储和核对电流近似 。这保存了大量的通过整套的近似值的浪费检查 。我的java，而不是python和BigInteger类 ， 而不是一个正常的原始整数 。
BigInteger S = BigInteger.ZERO;
BigInteger x = BigInteger.ZERO;
BigInteger prev1 = BigInteger.ZERO;
BigInteger prev2 = BigInteger.ZERO;
Boolean isInt = null;
x = S.divide(BigInteger.valueOf(2));
while (true) {
x = x.add(preA.divide(x)).divide(BigInteger.valueOf(2));
if (x.pow(2).equals(S)) {
isInt = true;
break;
}
if (prev1.equals(x) || prev2.equals(x)) {
isInt = false;
break;
}
prev2 = prev1;
prev1 = x;
}
python数据分析2：DataFrame对象DataFrame对象：二维表数据结构，由行列数据组成的表格
常用index表示行，columns表示列
'''
语文数学英语
011010599
110588115
2109120130
'''
# print(df.columns)# Index(['语文', '数学', '英语'], dtype='object')
# print(df.index)# Int64Index([0, 1, 2], dtype='int64')
# 遍历DataFrame数据的每一列
'''
0110
1105
2109
Name: 语文, dtype: int64
0105
188
2120
Name: 数学, dtype: int64
099
1115
2130
Name: 英语, dtype: int64
'''
1.创建一个DataFrame对象
pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy)
# data表示数据，可以是ndarray数组，series对象、列表、字典等
# index表示行标签（索引）
# columns表示列标签（索引）
# dtype每一列数据的数据类型
# copy用于复制数据
# 返回值DataFrame
通过二维数组创建成绩表
'''
语文数学英语
011010599
110588115
2109120130
'''
2.通过字典创建DataFrame对象
value值只能是一维数组或单个的简单数据类型
# 数组 ， 则要求所有的数组长度一致
# 单个数据，每行都需要添加相同数据
'''
语文数学英语班级
0110105109高一7班
110588120高一7班
299115130高一7班
'''
'''
【DataFrame属性】
values 查看所有元素的值df.values
dtypes 查看所有元素的类型df.dtypes
index 查看所有行名、重命名行名df.indexdf.index=[1,2,3]
columns 查看所有列名、重命名列名df.columnsdf.columns=['语','数']
T 行列数据转换df.T
head 查看前n条数据，默认5条df.head()df.head(10)
tail 查看后n条数据，默认5条df.tail()df.tail(10)
shape 查看行数和列数，[0]表示行，[1]表示列df.shape[0]df.shape[1]
info 查看索引，数据类型和内存信息df.info
【DataFrame函数】
describe 查看每列的统计汇总信息，DataFrame类型df.describe()
count返回每一列中的非空值的个数df.count()
sum返回每一列和和，无法计算返回空值df.sum()
max返回每一列的最大值df.max()
min返回每一列的最小值df.min()
argmax返回最大值所在的自动索引位置df.argmax()
argmin返回最小值所在的自动索引位置df.argmin()
idxmax返回最大值所在的自定义索引位置df.idxmax()
idxmin返回最小值所在的自定义索引位置df.idxmin()
mean返回每一列的平均值df.mean()
median返回每一列的中位数df.median()
var返回每一列的方差df.var()
std返回每一列的标准差df.std()
isnull检查df中的空值 ， 空值为True，否则为False,返回布尔型数组df.isnull()
notnull检查df中的空值，非空值为True ， 否则为False,返回布尔型数组df.notnull()
中位数又称中值，是指按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数
方差用于度量单个随机变量的离散程序（不连续程度）
标准差是方差的算术平方根 ， 反映数据集的离散程度
'''
3. 导入.xls或.xlsx文件
# pandas.read_excel(io,sheetname=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrow=None,na_values=None,keep_defalut_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None,comment=None,skipfooter=0,conver_float=True,mangle_dupe_cols=True,**kwds)
'''
io 字符串 ， xls或xlsx文件路径或类文件对象
sheet_name：None、字符串、整数、字符串列表或整数列表，默认值为0
字符串用于工作表名称；整数为索引，表示工作表位置
字符串列表或整数列表用于请求多个工作表，为None时则获取所有的工作表
sheet_name = 0 第一个Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name = 1 第二个Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name = 'Sheet1' 名为Sheet1的Sheet页中的数据作为DataFrame对象
sheet_name = [0,1,'Sheet3'] 第一个，第二个和名为Sheet3的Sheet页中的数据作为DataFrame对象
header:指定作为列名的行，默认值为0，即取第一行的值为列名 。或数据不包含列名，则为header=None
names:默认值为None ， 要使用的列名列表
index_col：指定列为索引列，默认值为None，索引0是DataFrame对象的行标签
usecols：int、list或字符串，默认值为None
如为None，则解析所有列
如为int，则解析最后一列
如为list列表，则解析列号和列表的列
如为字符串 ， 则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表
squeeze：布尔值，默认为False，如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series
dtype:列的数据类型名称为字典，默认值为None
skiprows:省略指定行数的数据，从第一行开始
skipfooter：省略指定行数的数据，从尾部数的行开始
4.导入指定Sheet页的数据
# sheet_name=0表示第一个sheet页的数据，以此类推，如果不指定，则导入第一页
5.指定行索引导入Excel数据
'''
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [1, 3, 5]
'''
# 导入第一列数据
'''
Empty DataFrame
Columns: []
Index: [1, 3, 5]
'''
python中，怎么把字符串转换为日期格式python中要把字符串转换成日期格式需要使用time模块中的strptime函数 ， 例子如下：
import time
t = time.strptime('2016-05-09 21:09:30', '%y-%m-%d %h:%m:%s')
print(t)执行结果如下：
time.struct_time(tm_year=2016,
tm_mon=5,
tm_mday=9,
tm_hour=21,
tm_min=9,
tm_sec=30,
tm_wday=0,
tm_yday=130,
tm_isdst=-1)
函数说明：
第一个参数是要转换成日期格式的字符串 ， 第二个参数是字符串的格式
函数官方文档如下：
help on built-in function strptime in module time:
strptime(...)
strptime(string, format) - struct_time
parse a string to a time tuple according to a format specification.
see the library reference manual for formatting codes (same as
strftime()).
commonly used format codes:
%yyear with century as a decimal number.
%mmonth as a decimal number [01,12].
輆y of the month as a decimal number [01,31].
%hhour (24-hour clock) as a decimal number [00,23].
%mminute as a decimal number [00,59].
%ssecond as a decimal number [00,61].
%ztime zone offset from utc.
%alocale's abbreviated weekday name.
%alocale's full weekday name.
%blocale's abbreviated month name.
%blocale's full month name.
%clocale's appropriate date and time representation.
%ihour (12-hour clock) as a decimal number [01,12].
%plocale's equivalent of either am or pm.
other codes may be available on your platform.see documentation for the c library strftime function.
用python ， turtle绘制数字 ， 如绘制260这三个数字，同时要求每个数字填不同的颜色1、双击打开pycharm开发工具python130函数，在已新建python130函数的项目中新建python文件python130函数，输入文件名称 。
2、打开已新建python130函数的python文件 ， 导入turtle管理包 。
3、调用Screen()方法生成屏幕，并使用bgcolor()方法设置背景图 。
4、调用Turtle，并使用shape()方法和color()方法设置图形和字体颜色 。
5、接着调用speed()方法，设置绘制python130函数的速度 。
6、最后，调用鼠标点击关闭的方法exitonclick，用于控制关闭窗口的方法 。
python 随机生成号码12345from numpy import randomrandArray = random.random(size=(2,4)) #输出#array([[0.93848018,0.42005976,0.81470729,0.98797783],[0.12242703,0.42756378,0.59705163,0.36619101]])
random函数接收需要生成随机矩阵的形状的元组作为唯一参数 。上面的代码将会返回一个两行四列的随机矩阵，随机数的值位于0到1之间，矩阵是numpy.array类型 。除了random函数外 ， 还有生成整数随机矩阵的函数randint 。
12345from numpy import randomrandom.randint(1,100,size=(3,3)) #输出#array([[74,76,46],[90,16,8],[21,41,31]])
python130函数的介绍就聊到这里吧 ， 感谢你花时间阅读本站内容，更多关于python1300、python130函数的信息别忘了在本站进行查找喔 。

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