difflib组件提供了一种在两个序列之间进行比较的工具，比较两个序列串中之间的差别类似于linux中diff命令。常用的功能有Diff类,ndiff函数,unified_diff函数,context_diff函数,HtmlDiff类,以及SequenceMatcher类。 Diff类以及ndiff： Diff类和ndiff中两个功能输出的结果基本相似，用法稍有不同： #Differ使用
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2023-06-21 10:56:25
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一、简介工作中我们经常要两段代码的区别，或者需要查看接口返回的字段与预期是否一致。Python中也提供了deepdiff库，常用来校验两个对象是否一致，包含3个常用类，DeepDiff，DeepSearch和DeepHash，其中DeepDiff最常用，可以对字典，可迭代对象，字符串等进行对比，使用递归地查找所有差异。也可以用来校验多种文件内容的差异，如txt、json、图片等…DeepDiff库
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2023-08-21 15:09:41
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# 所使用到的库函数
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.fft import fft
# 简单定义一个FFT函数
def myfft(x,t):
fft_x = fft(x) # fft计算
amp_x
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2023-06-28 17:51:34
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众所周知，sum不传参的时候，是所有元素的总和。这里就不说了。1 sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解：假设我生成一个numpy数组a，如下
[python]
view plain
copy
1. >>> import numpy as np
2
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2023-10-21 17:55:34
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1.numpy1.1numpy简介NumPy是Python中的一个运算速度非常快的一个数学库，它非常重视数组。它允许你在Python中进行向量和矩阵计算，并且由于许多底层函数实际上是用C编写的，因此你可以体验在原生Python中永远无法体验到的速度。简单来说numpy可以完成数组从建立,修改,检索,运算等一系列操作1.2Numpy库方法此处都为 import numpy as np生成数组 arr
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2023-11-26 11:51:26
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# Python 中的 NumPy 和 SciPy 函数：一个科普之旅
Python 是一种强大的编程语言，尤其在科学计算和数据分析领域。两个重要的库，NumPy 和 SciPy，在这方面发挥了重要作用。本文将扒一扒这两个库中的常用函数，并通过代码示例帮助您更好地理解它们的用法。
## NumPy：科学计算的基础
NumPy（Numerical Python）是 Python 的一个库，提供
1、什么是百分位 百分位，人体测量用语，确定人体尺寸分布值的方法。 百分位表示具有某一人体尺寸和小于该尺寸的人占统计对象总人数的百分比。以第5百分位、人体身高尺寸为例，表示有5%的人身高等于或小于该尺寸。 由于人的人体尺寸有很大的变化，它
# 如何实现“Python np函数版本”
欢迎进入 Python 的世界！如果你是一名刚入行的小白，对 NumPy（简称 np）函数实现感到困惑，那么这篇文章将为你提供一个系统的流程和代码示例，帮助你轻松入门。
## 整体流程
首先，我们有必要明确整个实现过程中的关键步骤。以下是实现NumPy函数版本的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
1.求出两个日期，间隔的天数；如某个时间查询区间，只能查询180天内的数据； import datetime
x=datetime.date(2021,10,21)
y=datetime.date(2021,4,24)
print(x.__sub__(y)) 2.对比两个文件的差异；如开发，将线索的线索标记为A，批量刷为B，则需要对比刷新前后的数据；最终结果： Diffl
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2023-11-11 11:35:25
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文章目录适用场景一、difflib是什么？二、使用步骤1.代码结构2.主文件testdiff.py3.测试数据三、实现效果？总结 适用场景测试过程中，经常需要比较相同接口在不同环境下的返回体进行比较，如线上环境和UAT比较。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、difflib是什么？python difflib模块实现两个文件差异对比，并输出html格式。二、使用步骤1.代码结构结构
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2023-05-28 19:04:47
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numpy.load()函数从具有npy扩展名(.npy)的磁盘文件返回输入数组。读取二维数组.npy文件的数据用法：numpy.load(file, mmap_mode=None, allow_pickle=True, fix_imports=True,encoding=’ASCII’)参数：file :：file-like对象，字符串或pathlib.Path。要读取的文件。 File-lik
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2023-05-31 12:56:45
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批量注释，单行注释 （1）批量注释采用三引号'''
content
'''（2）单行注释采用#号# contentnp.hstack和np.vstack用法np.vstack：在竖直方向堆叠
np.hstack：在水平方向平铺
/*example*/
import numpy as np
arr1=np.array([1,2,3])
arr2=np.array([4,5,6])
p
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2023-10-07 14:16:36
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Linux中diff命令的功能为逐行比较两个文本文件，列出其不同之处。它对给出的文件进行系统的检查，并显示出两个文件中所有不同的行。而python中difflib 模块包含用来计算字符序列间不同并进行处理的工具。它在比较文本方面十分有效，同时还包含了利用若干公共差异格式来生成报告的函数。下面来说明，如何使用diff命令。文本比对命令(diff) 在 Windows 下，Beyond Compare
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2023-09-21 08:59:48
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我有FFT和IFFT函数。我知道A*B = IFFT(FFT(A)*FFT(B))在哪里FFT(A)FFT(B)=[qw for q,w in zip(A,B)]但当我输入：10 10=>；输出：[(0.5+0j)，(0.5+0j)]我做错什么了？这是我的代码：from cmath import exp,pi
def FFT(X):
n = len(X)
w = exp(-2*pi*1
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2023-06-28 15:33:50
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from sympy import *
x = symbols("x") # 符号x，自变量
y = -pow(10,-11)*pow(x,6) + pow(10,-8)*pow(x,5) - 4*pow(10,-6)*pow(x,4) + 0.0006*pow(x,3) - 0.0428*pow(x,2) + 1.7561*x + 16.528
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2023-07-02 19:49:54
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numpy是python中一个与科学计算有关的库，本文将介绍一些常用的numpy函数，使用numpy之前需要先引入，输入import numpy as np，我们一般将numpy简化为np。1.np.arange(n)：生成0至n-1个整数。2.a.reshape(m,n)：将a重新定义为一个m行n列的矩阵。3.a.shape：打印a的行和列。4.a.ndim：求a的维度。5.a.size：输出a
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2023-06-27 22:14:52
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## 教你实现 `unified_diff` 函数
在进行代码比较和版本控制的时候，理解文件的差异是非常重要的。在Python中，`difflib`模块提供了一个名为 `unified_diff` 的函数，它可以帮助我们生成文件的统一格式差异（unified diff）输出。在这篇文章中，我将通过一个简单的流程来教你如何实现 `unified_diff` 函数。
### 流程概述
在实现 `
一、数组和列表列表不存在维度问题，数组是有维度的np.array()把列表转化为数组问题：数组和列表的转化问题官方解释：二、代码实例分析（1）列表嵌套一维数组，然后np.array(列表)1.定义一个空列表sub_f 2.定义两个数组index_x、index_ysub_f = []
index_x=np.array([i for i in range(16)]).reshape(1,16)
in
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2023-05-28 18:12:25
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Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 2 上一篇 Python 读书笔记：Python 读书笔记(容易误解的知识点)-Part 1numpy中的ndarray与array的区别？np.array 只是一个便捷的函数，用来创建一个ndarray，它本身不是一个类。看看如下代码的输出：import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5])pr
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2023-05-28 16:41:05
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1、定义函数的规则我们自定义函数时，需要满足一些规则，否则编译器不会识别。 （1）函数代码块以def关键词开头，后接函数标识符名和圆括号()。 （2）任何传入实参和形参必须放在圆括号中。圆括号中写的是形参。 （3）函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—-用于存放函数说明。 （4）函数内容以冒号起始，并且函数体要有缩进。 （5）ret
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2024-01-08 20:50:29
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