1、单行注释以井号（ # ）开头，右边的所有内容当做说明2、多行注释以三对单引号（’’’注释内容’’’）将注释包含起来以‘# ’是注释的标识符，可以记录当前代码所代表的意义，解释器会自动忽略这部分内容。当语句以‘：’结尾时，缩进语句视为代码块。在Python中，通常我们以4个空格的缩进来进行区分。可以在每句结束之后加一个‘;’号。通常在Python中，默认以换行为新的一行，若想在一行输入多句语句，
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2024-05-30 17:21:02
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## 如何实现Python代码标准格式
在编写Python代码时，遵循标准格式不仅能提高代码的可读性，还能使团队合作更顺畅。对于刚入行的小白，理解Python代码标准格式的流程是非常重要的。以下是实现Python代码标准格式的主要步骤：
### 流程步骤
下面的表格展示了实现Python代码标准格式的基本流程：
```markdown
| 步骤 | 说明
Python3.7.0是一款超好用的面向对象编程的语言功能，也是一种简单易学却功能强大的编程语言，对于初学者来说，作为入门语言可以说是十分合适了。不像是C语言、C#语言一样，晦涩难懂，要求专业性比较高，很容易让新手产生挫败感，对新手来说十分的不友好，往往很多新手起点没有选择正确，而导致最终放弃。但是python就不一样了，目前是作为编程的四大语言之一，广受大家的欢迎，目前使用人数在极具扩张，拥有良
ps：遵循一定的代码编写规则和命名规范可以使代码更加规范化，对代码的理解和维护起到至关重要的作用。编写规范每个import语句只导入一个模块，尽量避免一次导入多个模块。#推荐写法
import os
import sys
#不推荐写法
import os, sys不要在行尾添加分号";"，也不要用分号将两条命令放在同一行。#推荐写法
a = 10
print("a:{0}".format(a))
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2023-08-14 16:15:54
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文章目录1 问题缘起2. 数据离散化等距离散等频离散聚类离散其他3. 均值标准差分级 1 问题缘起在数学建模中，我经常遇到这样一个问题：在某一步中，需要把数据分成好几个类别或者是按照数据大小分级划分。放到一维数据中形象一点解释就是我有这么一条线，x轴没有任何意义，y轴代表数据的大小，我需要把这些数据分为5类（在图中切4刀），应该怎么划分？经典的例子是 2023 年美赛C题 Wordle 的倒数第
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2024-06-19 21:28:41
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TradingView Pine原版代码plot(stdev(close, 5))
//the same on pine
isZero(val, eps) => abs(val) <= eps
SUM(fst, snd) =>
EPS = 1e-10
res = fst + snd
if isZero(res, EPS)
res :=
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2023-06-30 20:12:58
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一、python介绍： Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。Python由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年。python与其他语言对比： C： 机器码 其高级他语言： 字节码——>机器码。python的种类： - CPython ： 代码 ->
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2023-10-03 20:17:33
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程序的基本格式1、恰当的空格，缩进的问题 （1）逻辑行首的空白（空格和制表符）用来决定逻辑行的缩进层次，从而用来决定语句的分组 （2）语句从新行的第一列开始。 （3）缩进风格统一： 一、每个缩进层次使用单个制表符或四个空格 二、python用缩进而不是{}表示程序块2、python区分大小写3、注释 （1）行注释：每行注释前加#号，当解释器看到#，则忽略这一行#后面的内容 （
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2023-06-19 14:39:20
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# Python标准化代码
标准化代码是指按照统一的规范和风格编写代码，以提高代码的可读性、可维护性和可扩展性。在Python中，有一些常用的标准化代码规范和最佳实践，本文将介绍其中一些，并给出相应的代码示例。
## 代码缩进
在Python中，使用缩进来表示代码块的层次结构，通常使用4个空格或一个制表符来进行缩进。缩进的正确使用可以使代码更加清晰和易读。
示例代码：
```python
原创
2023-09-30 12:09:54
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# 标准的Python代码结构
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言。为了使代码易于理解和维护，开发者们通常遵循一种标准的代码结构和组织方式。这篇文章将介绍Python代码结构的标准实践，并提供示例代码来说明。
## 1. 导入模块
在编写Python代码时，第一步通常是导入需要的模块。模块是包含可重用代码的文件，可以通过导入来使用其中的函数、类和变量。下面是一个导入模块的示例：
原创
2023-10-07 12:12:15
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headers = {
‘User-Agent’:‘Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/65.0.3325.181 Safari/537.36’
}
def get_url(url):
res = requests.get(url,headers=headers
这系列用来介绍Python的标准库的支持Numpy部分。资料来自http://wiki.scipy.org/Tentative_NumPy_Tutorial，页面有许多链接，这里是直接翻译，所以会无法链接。可以大致看完该博文，再去看英文版。1、先决条件 想要运行numpy，首先最小安装的有：Python、NumPy。：a、ipython 是一个增强的交互式pyt
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2024-09-30 16:49:12
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import pandas as pd
import numpy as np
datafile = '../data/normalization_data.xls' # 参数初始化
data = pd.read_excel(datafile, header=None) # 读取数据最小-最大规范化 映射到区间>>> (data - data.min()) / (data.m
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2023-06-13 20:55:04
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标准输出(sys.stdout)对应的操作就是print(打印)了，标准输入(sys.stdin)则对应input(接收输入)操作，标准错误输出和标准输出类似也是print(打印)。python最基本的操作 - 打印：print其效果是把 1 写在console(命令行)里面让你看。实际上他的操作可以理解为：把console(命令行)作为一个板子，通过sys.stdout = console指定往
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2023-07-31 19:34:54
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当所有代码均保持一致的风格时，阅读别人的代码沟通成本最低，特别是在理解大型代码库时效率提升很大。python使用的比较多的代码规范包括2种，分别如下： pep8 python编码规范google python编码规范pep8是python编码规范的事实标准，google python编码规范做了更多的说明，可以作为pep8的补充。这也意味着python社区开源贡献者基本都遵守pep8，但
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2024-02-06 21:22:23
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The Python Standard Librarypython标准函数库python语言参考描述python这门语言的详细语法和含义，那么库参考手册就是描述随python发布的标准库。它也描述一些随python发布的可选组件。python的标准库是易扩展，提供很广范围工具，如下面长表内容所示。库包含内置模块（由c写成），提供进入系统功能如文件输入输出，否则不能被python程序员所用，还
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2023-10-17 06:30:08
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在人类开始有简单的工具时，绳子就出现了。就算在科技发达的现代，从电力到建筑，从航运到我们生活的方方面面，绳子也是无处不在。制造绳子的方法有很多种，编织就是其中一种较为常用的方法，要对编制绳进行CAE分析，第一步就是首先要得到CAD模型，找到这张图，开始！认真看了这个图，才发现，问题并没有我想的那么简单，圆管很容易搞定，直接扫掠就可以了，可是这个扫掠引导线过于花里胡哨，实在是难以下手。只拿这个二维图
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2023-08-29 20:00:10
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# 数据标准化：理解与实现
在数据科学与机器学习中，数据标准化是一个非常重要的概念。它的主要目的是将不同特征的数值转换为相似的范围，以便于算法的训练与模型的优化。本文将通过简单易懂的方式介绍数据标准化的概念，以及在Python中如何实现这一过程，并展示标准化后的数据分布。
## 什么是数据标准化？
数据标准化，常称为特征缩放，是将数据转换为均值为0，标准差为1的分布。这样处理后的数据更适合一
# Python：运行代码与标准输入流的探索
在进行Python编程时，我们经常需要与外部环境进行交互，从而获取用户输入、文件数据或其他动态数据。其中，标准输入流是一个重要的概念，可以让我们的程序获取来自用户的实时数据。在这一篇文章中，我们将深入探讨Python中如何使用标准输入流，配以代码示例和可视化图表，帮助读者更好地理解这一主题。
## 标准输入流的概念
标准输入流（stdin）指的是
一、什么是数据治理？简单来说，数据治理就是实现数据价值的过程。通俗的理解就是让企业的数据从不可控、不可用、不好用到可控、方便易用且对业务有极大帮助的过程。这个过程怎么实现？通过采集、传输、储存等一系列标准化流程将原本零散的数据变成格式规范、结构统一的数据，同时对其进行严格规范的综合数据监控，保证数据质量；然后对这些标准化的数据进行进一步的加工分析，形成具有指导意义的业务监控报表、业务监控模型等，来
