题目描述 现在有这样一个数列，观察规律：3,5,9,15,23,33,45…… 现在给定一个数字 n，输出这个数
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2022-12-27 12:46:43
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从 Python 计算 Fibonacci 数列说起09 Oct, 2012编程语言之争，争到最后大都就是在争论速度了，速度当然很重要，毕竟现实的物理设备和人类的想象力之间差距还是蛮大的，然而比较矛盾的是，越接近人类思维的语言就和计算机硬件隔的越远，速度也必然会受到影响，不过我才不去谈各种语言运行速度呢，这该多无聊啊。下面只是通过一个使用 Python 计算 Fibonacci 数列的例子来乱谈一
Python 有很多内置函数，灵活使用可以帮到大忙。本文目前收录：slice()set()round()map()zip()filter()reduce()(非内置，属于 functools 库)sorted()值得注意的是： Python3 以后， map()、zip()、filter() 返回对象不再是 列表 ，而是 迭代器 。迭代器 是 Python 中很重要的东西，有疑问的可以参见:Pyt
在Python中，对数的规定比较简单，基本在小学数学水平即可理解。那么，做为零基础学习这，也就从计算小学数学题目开始吧。因为从这里开始，数学的基础知识列位肯定过关了。上面显示的是在交互模式下，如果输入 3，就显示了 3，这样的数称为整数，这个称呼和小学数学一样。如果输入一个比较大的数，第二个，那么多个 3 组成的一个整数，在 Python 中称之为长整数。为了表示某个数是长整数，Python 会在
一、内置函数/内嵌函数：系统预先定义的函数；1、常用数学运算函数：绝对值abs、近似值round、幂运算pow、求商和余数divmod、最大值max、最小值min、和sum、动态运算eval；2、类型转换函数：转为整型int、浮点型float、字符串str、字符转为对应的ascii数字ord、数字转对应的ascii字符chr、转化为布尔类型bool、十进制转为二进制bin、转为十六进制hex、转为
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2023-08-21 20:17:01
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一、内置函数/内嵌函数：系统预先定义的函数； 1、常用数学运算函数：绝对值abs、近似值round、幂运算pow、求商和余数divmod、最大值max、最小值min、和sum、动态运算eval； 2、类型转换函数：转为整型int、浮点型float、字符串str、字符转为对应的ascii数字ord、数字转对应的ascii字符chr、转化为布尔类型bool、十进制转为二进制bin、转为十六进制he
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2023-06-14 20:40:05
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目录一、写在前面的话：二、代码实现2.1 简介2.2 构思2.3 代码实现与剖析2.3.1 def语句、命名规范以及为什么要使用函数2.3.2 关于形参与实参2.3.3 文档字符串2.3.4 简洁的赋值方式：a, b = 0, 12.3.5 while循环与print函数2.3.6 try...except...语句，以及关于多态的简单介绍2.4 改进方案2.5 其他的解法（关于递归）一、写在前面
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2023-08-23 12:06:05
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# Python 列计算
+ DataFrame filter_rows(str condition)
+ DataFrame sort_by(str co
原创
2023-09-12 13:19:13
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def fib(max):
n,a,b=0,0,1
while(n
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2023-07-01 18:26:37
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问题描述如下图所示，小明用从 1 开始的正整数“蛇形”填充无限大的矩阵。1 2 6 7 15 …...
原创
2021-06-29 15:16:18
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<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <title>斐波那契数列计算<
原创
2021-12-24 15:53:59
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# Python多列计算实现教程
## 简介
在Python中，我们可以使用pandas库来实现对多列数据的计算。本文将向你展示如何使用pandas库来进行多列计算，并给出详细的步骤和代码示例。
## 整体流程
下面是实现多列计算的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入pandas库 |
| 2 | 读取数据并创建DataFrame |
| 3
本文首发于："算法与编程之美"，欢迎关注，及时了解更多此系列文章。问题描述如下图所示，小明用从 1 开始的正整数“蛇形”填充无限大的矩阵。1 2 6 7 15 …...
原创
2022-02-13 11:10:09
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## Python数据列计算
在Python中，数据列计算是一种对数据进行处理和分析的常见操作。它可以帮助我们从原始数据中提取有用的信息，并进行统计、绘图或预测等进一步的分析。本文将介绍Python中常用的数据列计算方法，并提供相关的代码示例。
### 什么是数据列计算？
数据列计算是指对数据集中的一列或多列数据进行处理和转换的过程。它可以包括对数据进行加减乘除、取平均值、计数和分类等操作。
原创
2023-09-10 12:18:20
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官方介绍：python3：https://docs.python.org/3/library/functions.html?highlight=built#asciipython2：https://docs.python.org/2/library/functions.html?highlight=built#ascii下面介绍python3中具体每个内置函数的使用方法及含义；abs(x):返回数
# Python指定列计算平均值
## 1. 介绍
在数据分析和处理中，计算某一列的平均值是一个常见的操作。对于刚入行的小白开发者，可能会遇到一些困惑和疑问，不知道该如何实现这个功能。本文将指导你一步一步实现“Python指定列计算平均值”的操作，希望能帮助你更好地理解和掌握这个技能。
## 2. 步骤
为了更好地理解整个流程，我将使用一个示例数据来演示。假设我们有一个包含学生姓名、年龄和成
原创
2023-08-22 06:08:43
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# 如何使用Python计算时间序列协方差
## 1. 确定数据集
首先，你需要准备两个或多个时间序列的数据集，可以是列表、数组或DataFrame。
## 2. 导入必要的库
在Python中，我们通常使用NumPy和Pandas库来处理时间序列数据。因此，我们需要导入这两个库。
```python
import numpy as np
import pandas as pd
```
#
# Python DataFrame的列计算均方根误差
## 简介
在数据分析和机器学习领域，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）是一种衡量模型预测结果与真实值之间差异的常用指标。在Python中，我们可以使用pandas库中的DataFrame来处理数据，然后通过简单的操作计算均方根误差。本文将指导你如何使用Python DataFrame来进行列计算的均方根误
等差数列等比数列计算，二分求幂使用
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2021-07-30 16:06:41
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安徽工程大学Python程序设计 实验报告班级：物流191 姓名：张礼杰学号：3190505119成绩： 日期：2020年5月5日 指导老师：修宇【实验目的】掌握函数的定义与使用方法；掌握函数的参数传递和变量的作用域；掌握函数的嵌套调用和递归调用的方法；【实验条件】PC机或者远程编程环境【实验内容】1、完成三个编程题。题目一 ：计算三维空间某点距离原点的欧式距离题目描述:欧几里得度量（euclid
