1.七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的程源函数
2.python代码大全简单？
3.pycharm+Ctrl加左键查看不了numpy包是怎么回事？
4.Numpy中的通用函数
5.Python编写程序,实现输入n个整数,输出最大的,并指出是第几个数？
6.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

七爪源码：NumPy 简介：5 个非常有用的函数

       与数字作斗争？让 NumPy 解决问题。

       介绍

       NumPy 是码n码为科学计算设计的 Python 包。它利用与数学分支相关的源代各种公式，如线性代数和统计学。程源数据科学和机器学习领域的码n码专业人员可能对 NumPy 的了解不够深入，但 NumPy 的源代阶段性高点指标公式源码优势在于其数组操作速度比 Python 列表快。下面通过示例对比了 Python 列表和 NumPy 数组的程源执行时间。

       “我们为什么要间接使用 NumPy？”

       除非您专注于应用数学或统计学，码n码否则您通常需要处理表格形式的源代数据，并使用 Pandas 库进行数据预处理。程源 Pandas 是码n码一个在 Python 中提供高性能数据操作的开源库。它建立在 NumPy 的源代基础上，因此使用 Pandas 需要 NumPy。程源

       有用的码n码 NumPy 函数

       1. np.argmax() 函数

       返回沿轴的最大值的索引。使用 np.argmax() 时，源代makecontext源码分析可以按 SHIFT+TAB 查看文档字符串以获取更多细节。

       例子：创建一个二维数组来查找数组的 argmax()。输出结果将显示最大值的索引。

       输出结果如下：

       将数组 a 作为参数传递给 np.argmax() 后，将得到以下输出。

       2. np.tensordot() 函数

       用于计算沿指定轴的张量点积。打开文档字符串查看该函数的示例。给定两个张量 a 和 b，以及一个包含两个类似数组的对象，`(a_axes, b_axes)`，函数将对 a 和 b 的元素进行求和，这些元素位于指定轴 `a_axes` 和 `b_axes` 上。第三个参数可以是一个非负整数，表示将最后的相亲源码出售“N”维度 `a` 和 `b` 相加。

       3. np.quantile() 函数

       计算沿指定轴的数据的第 q 个分位数。该函数提供了一种在数组中查找特定位置的方法。

       4. np.std() 函数

       计算沿指定轴的标准偏差，用于度量数组元素分布的分散程度。默认情况下，函数会将数组扁平化，但也可以指定轴进行计算。

       例子：通过示例演示 np.std() 的使用方法。

       5. np.median() 函数

       计算沿指定轴的中位数。该函数返回数组元素的中位数，提供了一种找到数据集中点的方法。

python代码大全简单？

       python有趣的编程代码

       class?Point:

row=0

col=0

def?__init__(self,?row,?col):

       self.row=row

       self.col=col

def?copy(self):

       return?Point(row=self.row,?col=self.col)

       #初始框架

       import?pygame

       import?random

       #初始化

       pygame.init()

       W=

       H=

       ROW=

       COL=

       size=(W,H)

       window=pygame.display.set_mode(size)

       pygame.display.set_caption('贪吃蛇')

       bg_color=(,,)

       snake_color=(,,)

       head=Point(row=int(ROW/2),?col=int(COL/2))

       head_color=(0,,)

       snakes=[

Point(row=head.row,?col=head.col+1),

Point(row=head.row,?col=head.col+2),

Point(row=head.row,?col=head.col+3)

       ]

       #生成食物

       def?gen_food():

while?1:

       pos=Point(row=random.randint(0,ROW-1),?col=random.randint(0,COL-1))

       #

       is_coll=False

       #是否跟蛇碰上了

       if?head.row==pos.row?and?head.col==pos.col:

is_coll=True

       #蛇身子

       for?snake?in?snakes:

if?snake.row==pos.row?and?snake.col==pos.col:

       is_coll=True

       break

       if?not?is_coll:

break

return?pos

       #定义坐标

       food=gen_food()

       food_color=(,,0)

       direct='left'#left,right,up,down

       #

       def?rect(point,?color):

cell_width=W/COL

cell_height=H/ROW

left=point.col*cell_width

top=point.row*cell_height

pygame.draw.rect(

       window,?color,

       (left,?top,?cell_width,?cell_height)

)

pass

       #游戏循环

       quit=True

       clock=pygame.time.Clock()

       while?quit:

#处理事件

for?event?in?pygame.event.get():

       if?event.type==pygame.QUIT:

quit=False

       elif?event.type==pygame.KEYDOWN:

if?event.key==?or?event.key==:

       if?direct=='left'?or?direct=='right':

direct='up'

elif?event.key==?or?event.key==:

       if?direct?==?'left'?or?direct?==?'right':

direct='down'

elif?event.key==?or?event.key==:

       if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':

direct='left'

elif?event.key==?or?event.key==:

       if?direct?==?'up'?or?direct?==?'down':

direct='right'

#吃东西

eat=(head.row==food.row?and?head.col==food.col)

#重新产生食物

if?eat:

       food?=?gen_food()

#处理身子

#1.把原来的头，插入到snakes的头上

snakes.insert(0,?head.copy())

#2.把snakes的最后一个删掉

if?not?eat:

       snakes.pop()

#移动

if?direct=='left':

       head.col-=1

elif?direct=='right':

       head.col+=1

elif?direct=='up':

       head.row-=1

elif?direct=='down':

       head.row+=1

#检测

dead=False

#1.撞墙

if?head.col0?or?head.row0?or?head.col=COL?or?head.row=ROW:

       dead=True

#2.撞自己

for?snake?in?snakes:

       if?head.col==snake.col?and?head.row==snake.row:

dead=True

break

if?dead:

       print('死了')

       quit=False

#渲染——画出来

#背景

pygame.draw.rect(window,?bg_color,?(0,0,W,H))

#蛇头

for?snake?in?snakes:

       rect(snake,?snake_color)

rect(head,?head_color)

rect(food,?food_color)

#

pygame.display.flip()

#设置帧频（速度）

clock.tick(8)

       #收尾工作

       è¿™æ˜¯ä¸€ä¸ªç®€æ˜“版贪吃蛇的代码，虽然结构简单，但是该有的功能都是完整的，可玩性也不错

求python数据标准化代码？

       ä½¿ç”¨python标准化数据的代码如下：

       fromsklearnimportpreprocessing

       importnumpyasnp

       X=np.array([[1.,-1.,2.],[2.,0.,0.],[0.,1.,-1.]])

       X_scaled=preprocessing.scale(X)

       print(X_scaled)

python圣诞树代码简单

       ```python#Python圣诞树代码foriinrange(1,6):forjinrange(1,i+1):print('*',end='')print('\n')```

       æ‹“展：如果想改变树的形状，可以在代码中添加更多的控制参数，如在每一行中添加不同的空格数，使得树的形状不一样。同时可以通过添加HTML标签，使用CSS样式来改变圣诞树的颜色、背景和文字等等。

       ä¸ªæžç®€python代码，拿走即用

       Hello，大家好，我是程序汪小成~

       è™½ç„¶python是一个易入门的语言，但是很多人依然还是会问到底怎么样学Python才最快，答案当然是实战各种小项目，只有自己去想与写，才记得住规则。本文写的是个极简任务，初学者可以尝试着自己实现；本文同样也是段代码，Python开发者也可以看看是不是有没想到的用法。

       ä»¥ä¸‹æ–¹æ³•å¯ä»¥æ£€æŸ¥ç»™å®šåˆ—表是不是存在重复元素，它会使用set()函数来移除所有重复元素。

       ç»™å®šå…·ä½“的大小，定义一个函数以按照这个大小切割列表。

       è¿™ä¸ªæ–¹æ³•å¯ä»¥å°†å¸ƒå°”型的值去掉，例如（False，None，0，“”），它使用filter()函数。

       æˆ‘们常用For循环来遍历某个列表，同样我们也能枚举列表的索引与值。

       å¦‚下代码段可以将打包好的成对列表解开成两组不同的元组。

       è¯¥æ–¹æ³•å°†é€šè¿‡é€’归的方式将列表的嵌套展开为单个列表。

       è¯¥æ–¹æ³•å°†è¿”回第一个列表的元素，且不在第二个列表内。如果同时要反馈第二个列表独有的元素，还需要加一句set_b.difference(set_a)。

       å¦‚下代码块可以用来计算执行特定代码所花费的时间。

       è¯¥ç®—法会打乱列表元素的顺序，它主要会通过Fisher-Yates算法对新列表进行排序：

       ä¸éœ€è¦é¢å¤–的操作就能交换两个变量的值。

       ä»¥ä¸Šï¼Œæ˜¯æˆ‘简单列举的十个python极简代码，拿走即用，希望对你有所帮助！

python新手代码有哪些？

       python新手代码有如下：

       defnot_empty（s）。

       returnsandlen（s。strip（））0。

       #returnsands。strip（）。

       #如果直接单写s。strip（）那么s如果是None，会报错，因为None没有strip方法。

       #如果s是None，那么Noneand任何值都是False，直接返回false。

       #如果s非None，那么判定s。trip（）是否为空。

       ç›¸å…³ç®€ä»‹ã€‚

       Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

       å¹´æœˆï¼Œè¯­è¨€æµè¡ŒæŒ‡æ•°çš„编译器Tiobe将Python加冕为最受欢迎的编程语言，年来首次将其置于Java、C和JavaScript之上。

质数表代码？

       è´¨æ•°è¡¨ä»£ç æ˜¯æŒ‡ç”¨ç¼–程语言生成一系列质数的代码。质数是指只能被自身和1整除的自然数，如2，3，5，7等。

       ä¸åŒçš„编程语言有不同的实现方法，我可以给你一些参考。以下是一些网上搜索到的质数表代码示例：

       C语言：

       #includestdio.hintmain(){ ?inti,j;?printf("2\n");?for(i=3;i=;i+=2)//从3开始遍历奇数

{ for(j=3;ji;j++)//判断是否能被小于它的奇数整除

       { ?if(i%j==0)//如果能整除，则跳出循环

       break;

       }if(j==i)//如果循环正常结束，则说明是质数，打印出来

printf("%d\n",i);

}?return0;

       }

       Python：

       #!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-

       #输出指定范围内的素数

       #用户输入数据lower=int(input("输入区间最小值:"))

       upper=int(input("输入区间最大值:"))

       fornuminrange(lower,upper+1):?#素数大于1

ifnum1:foriinrange(2,num):?if(num%i)==0:break

       else:?print(num)

pycharm+Ctrl加左键查看不了numpy包是怎么回事？

       在 PyCharm 中无法查看 NumPy 包的源代码，可能是因为 PyCharm 没有正确地安装或配置 NumPy。以下是电子烟 源码一些可能的解决方法：

       确保已经正确安装 NumPy，并且在 PyCharm 中设置了正确的解释器。您可以在 PyCharm 的设置中检查解释器设置，确保已经添加了 NumPy 库。

       确认您的 PyCharm 版本支持 NumPy。您可以尝试升级 PyCharm 或使用其他支持 NumPy 的 IDE。

       确保您的 PyCharm 版本已经正确配置了 NumPy 的源代码路径。您可以尝试手动配置 NumPy 的源代码路径。

       如果上述方法都没有解决问题，您可以尝试重新安装 PyCharm 或 NumPy 包。

Numpy中的通用函数

       本文将介绍Numpy库中的通用函数，帮助你深入了解Python编程中处理数组的高效方法。让我们从一元函数开始，逐步探讨到二元函数和数组操作。

       ### 常见一元通用函数

       #### abs、easyexcel 注解 源码fabs

       计算整数、浮点数或复数的绝对值。

       示例代码：

       输出结果：

       ### sqrt

       计算各元素的平方根。

       示例代码：

       输出结果：

       ### square

       计算各元素的平方。

       示例代码：

       输出结果：

       ### exp

       计算各元素的指数e。

       示例代码：

       输出结果：

       ### log

       计算自然对数、底数为的对数、底数为2的对数、以及log(1+x)。

       示例代码：

       输出结果：

       ### sign

       计算各元素的正负号，1为正数，0为零，-1为负数。

       示例代码：

       输出结果：

       ### ceil

       计算各元素的上取整值，即大于或等于该值的最小整数。

       示例代码：

       输出结果：

       ### floor

       计算各元素的下取整值，即小于或等于该值的最大整数。

       示例代码：

       输出结果：

       ### rint

       将各元素四舍五入到最接近的整数。

       示例代码：

       输出结果：

       ### modf

       将数组的小数和整数部分以两个独立数组的形式返回。

       示例代码：

       输出结果：

       ### isnan

       返回一个表示哪些值是NaN的布尔型数组。

       示例代码：

       输出结果：

       ### isfinite、isinf

       返回表示哪些元素是有穷的或哪些元素是无穷的布尔型数组。

       示例代码：

       输出结果：

       ### 求三角函数与反三角函数

       #### sin、sinh、cos、cosh、tan、tanh

       普通型和双曲型三角函数。

       示例代码：

       输出结果：

       #### arcos、arccosh、arcsin

       反三角函数。

       示例代码：

       输出结果：

       ### 二维数组方法

       #### add、subtract、multiply、divide、maximum、minimum、mod

       进行数组元素间的加、减、乘、除运算，以及求最大值、最小值和模。

       示例代码：

       输出结果：

       ### 总结

       通过本文的介绍，你已熟悉了Numpy库中的通用函数及其应用。掌握这些函数能够显著提高你的编程效率，处理数组数据更加得心应手。如果你对跨端开发小程序和APP感兴趣，欢迎关注我的公众号“Python私教”了解更多内容。若需获取本文的所有源码，请打赏元并评论“已打赏”。我是大鹏，专注于IT领域的编程知识分享，如有相关需求，欢迎留言或私信我。

Python编写程序,实现输入n个整数,输出最大的,并指出是第几个数？

       a=list(eval(input(“请输入n个整数”)))

       b=max(a)

       c=len(a)

       for i in range(1,c+1):

        if a[i-1]==b:

        print("最大的数是%d，是第%d个数"%（b,i）)

Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）

       T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。

       实现T检验的Python代码如下：

       python

       import numpy as np

       import scipy.stats as stats

       # 示例数据

       data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])

       data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])

       # 独立样本T检验

       t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)

       print(f"T统计量：{ t_statistic}")

       print(f"显著性水平：{ p_value}")

       # 根据p值判断差异显著性

       if p_value < 0.:

        print("两个样本的均值存在显著差异")

       else:

        print("两个样本的均值无显著差异")

       运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。

       实现效果

       根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：

       python

       T统计量：-0.

       显著性水平：0.

       根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。