python实现一个计算器代码块一import tkinter as tk
import tkinter.messagebox
import re
import math
from functions import *
root = tk.Tk()
root.minsize(300, 400) # 窗口大小300*400
root.resizable(0, 0)
root.titles(
# Python如何计算个数
在日常生活和工作中，我们常常需要计算某些元素的个数。例如，我们可能需要计算一篇文章中某个单词出现的次数，或者统计一份调查问卷中不同选项被选择的人数。在Python中，我们可以使用不同的方法来计算个数，包括使用内置函数、列表推导式和字典。
## 问题描述
假设我们有一份调查问卷，要求参与者选择他们最喜欢的动物。我们需要统计每种动物被选择的人数，并显示出来。
##
原创
2023-09-30 06:07:56
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前言以前写的python代码都是像记流水账一样，那么函数时什么额？它可以在任何需要它的地方进行调用，函数分为：内置函数，print(),len()自定义函数一、自定义函数1、我们都知道内置函数 len() 是计算长度，如下： s = '我是十位字符串666'
lg = len(s)
print(lg) 2、这是有没有想到自定义一个函数也是计算长度呢? &n
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2023-08-09 20:17:38
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which显示一个可执行文件的完整路径按照alias -> $PATH的顺序查找whereis 搜索一个可执行工具以及相关配置、帮助相对于which更全，更详细，更完整slocate [关键字段]所有文件名及其所在路径包含关键字段的文件与目录都会显示slocate先将当前目录结构做成一个数据库，然后再在此数据库中搜索匹配记录。find [路径]
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2024-10-14 17:09:48
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计算几何是研究空间中点、线、面等图形的性质和变换的一门数学学科。在计算机科学中，计算几何主要涉及算法设计和实现，以解决与几何相关的问题。Python作为一门强大的编程语言，也可以用来实现计算几何算法。下面是一些常见的计算几何算法及其Python实现。点的坐标表示在计算几何中，我们通常用(x, y)或(x, y, z)来表示一个点的坐标。在Python中，可以使用元组或列表来表示一个点。# 元组表示
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2023-08-21 16:55:47
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分析：首先，要计算类的实例个数，那么需要使用类属性，而非实例属性，否则类无法实时知道自己被调用创建实例多少次但是，如果类的属性（也称为该类的命名空间）定义（如 instanceNum=0）在类的作用域中，那么每次创建实例过程中，都会覆盖掉原来类中计算得到的instanceNum值而无法计数因此，想要进行类的实例计数，那么就需要使用超类和继承；使用超类作为专门计数的类，计数的属性作为类属性，子类作为
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2023-07-18 15:40:47
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# 实现Hive Reduce计算个数
## 1. 整体流程
首先我们需要明确整个流程，下面是实现Hive Reduce计算个数的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建临时表 |
| 2 | 使用group by聚合数据 |
| 3 | 使用count函数计算个数 |
| 4 | 使用reduce操作 |
## 2. 执行步骤
### 步骤 1：
原创
2024-02-24 07:57:24
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计算机最先被发明的目的是帮助人类进行科学计算的，计算机非常善于记住数值，也非常善于执行计算（加、减法等）。计算机每秒钟能执行10亿次计算，这比我们自己用大脑计算数字要快很多。尽管在某些任务上我们比计算机更擅长，但在计算速度方面，计算机每次都能胜出。python通过三种主要的数字类型，帮助我们使用计算机强大的数学计算能力，而且它还允许我们对这些数字进行数学运算。Python 支持的数字类型包括整数、
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2023-07-29 20:59:06
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1. 简单介绍行业常说的“数据分析三剑客”或者“机器学习三剑客”，指的就是 numpy(计算), matplotlib(可视化), pandas(分析) 这三个 python 库。如果拿自然科学学科类比，matplotlib 相当于“物理学”，pandas 相当于“化学”，而 numpy 就是“数学”, 是其他学科赖以立足的“基石”。numpy 之所以是基石，是因为 numpy 为 mat
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2024-08-14 11:50:35
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python中，无论是对的list求和还是求积，我都给出了两种方法。1。对list求和1.1s=0
for i in range(10):
s+=i 1.2s=sum(range(10)) 2 。对list求积2.1s=0
for i in range(1,10):
s*=i 2.2from operator import mul
reduce(mul,range
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2023-05-26 23:25:20
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一、numpy用NumPy快速处理数据NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：
矩阵运算 jupyter快捷键 1、ndarray 对象ndarray 实际上是多维数组的含义。
在 NumPy 数组中，维数称为秩（rank），一维数组
的秩为 1，二维数组的秩为 2，以此类推。在 NumPy 中，每一个线性的数组称为一个轴
（
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2024-08-15 00:53:36
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连接查询EXPLAIN输出连接成本连接查询在输出成本时和单表查询稍有不同，如下：explain format=json SELECT * FROM order_exp AS s1 INNER JOIN order_exp2 AS s2
ON s1.order_no= s2.order_note WHERE s1.expire_time> '2021-03-22 18:28:28'
AND s
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2024-09-26 16:28:32
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1、Java包含哪些数据类型？请举例说明基本数据类型：整数类型：byte, short, int, long;浮点类型：float, double;字符类型：char;布尔类型：boolean;复合数据类型：class(类);interface(接口);数组。2、Java基本数据类型转换包含哪两类？请举例说明自动数据类型转换：整型、浮点、字符型数据混合运算时不同数据类型先从低级到高级转换为同一数据
使用API：list.count(a)，示例如下：[1,2,3,4,4,3,2,1].count(1)
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2023-05-25 14:24:39
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Python基础大纲1.快速学会Python的四个关键点2.什么是模块3.数据结构4.学习心路一，快速学会Python的4个关键点数据条件判断循环函数1，数据 2，条件判断 #单条件判断
if:条件
else:条件2
#多条件判断
if:条件1
elif:条件2
elif:条件3
........
elif:条件n-1
else:条件n 案例： #《摔跤吧，爸爸》
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2023-12-10 16:31:20
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特征重要性评分是一种为输入特征评分的手段，其依据是输入特征在预测目标变量过程中的有用程度。特征重要性有许多类型和来源，尽管有许多比较常见，比如说统计相关性得分，线性模型的部分系数，基于决策树的特征重要性和经过随机排序得到重要性得分。特征重要性在预测建模项目中起着重要作用，包括提供对数据、模型的见解，以及如何降维和选择特征，从而提高预测模型的的效率和有效性。在本教程中，我将会阐述用于python机器
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2023-09-13 14:24:53
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java算法计算1到N个数里面一到底有多少个，统计1出现的总次数。首先是我做的，从1到n，对每个数字都数一下里面有多少个1，累加起来得到最终的结果。好大一个循环啊，循环里面还要再套循环，感觉挺垃圾的一个程序：// 第0个元素表示当前数字的长度,第1个元素表示个位，第2个表示十位……
int[] num = { 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };
int n = 1
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2024-07-03 12:35:13
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public class Calculated{
double a,b;
public double add(){
return a+b;
public double Miuns(){
return a-b;
public double Multiplied(){
return a*b;
public double addition(){
return a/b;
}
import java.ut
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2023-06-27 13:51:32
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# 方法一
List =[1,2,2,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5,5]
Strlist=['A','B','B','C','C','C','D','D','D','D']
a=set(List)
b=set(Strlist)
print(List)
print(Strlist)
print(a)
for i in a:
count =List.count(i)
pr
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2023-05-25 14:25:08
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# 如何实现Java数组去重计算个数
## 介绍
在Java中，数组去重是一个常见的问题，特别是需要统计数组中不重复元素的个数。本文将教你如何实现Java数组去重并计算个数。
## 流程图
以下是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建一个HashSet对象来存储不重复的元素 |
| 2 | 遍历数组，将元素添加到HashSet中 |
|
原创
2024-04-25 07:38:51
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