python中求复数乘积的方法
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python 基础 python math库的使用,展示了math库中常用的函数并给出python2的示例 常用函数1 ceil(x), floor(x), trunc(x):注意正负数的区别 copysign(x, y):取符号 modf(x):取整数、小数 factorial(x):阶乘 fmod(x,m):取模 frexp(x):取指数和尾数(注意范围) ldexp(x, i):x*(2**i) 常用函数2 exp log(x[, base]) , log1p(x), log10(x) pow(x, y) sqrt(x) 常用函数3 sin(x), cos(x), tan(x):x radians asin(x), acos(x), atan(x):return radians atan2(y, x): atan(y / x) (注意等效的条件) degrees(x): from radians to degrees. radians(x): from degrees to radians. hypot(x, y): sqrt(x*x + y*y)
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2022/3/14 4.11 数据预处理-2 In [ ]: import pandas as pd 4.11.2 检测与处理重复值 1.数据重复 数据重复,即一个或者多个特征某几个记录的值完全相同 要清洗重复数据,可以使用 duplicated()和 drop_duplicates()方法 若对应的数据是重复的,duplicated() 会返回 True,否则返回 False 删除重复数据,可以直接使用drop_duplicates()方法 pandas提供了一个名为drop_duplicates的去重方法。该方法不仅支持单一特征的数据去重,还能够依据DataFrame的其中一个或者几个特征进 行去重操作。 pandas.DataFrame(Series).drop_duplicates(self, subset=None, keep='first', inplace=False) In [ ]: df1 pd.DataFrame ({'类型' :['A','B','A','B','A'],'数 目' :[30,15,30,15,18]}) df1 In [ ]: df1.dupli
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Python3 try-except异常捕获顺序
Python异常捕获遵循从上到下匹配,匹配成功立即执行对应分支,不再向下匹配。必须先捕获细分异常,最后捕获通用Exception,顺序颠倒会导致细分异常永远无法触发。错误写法:先写except Exception,再写except KeyError。常见细分异常:索引越界IndexError、键不存在KeyError、类型错误TypeError。禁止空except裸捕获,会隐藏未知BUG,排查难度翻倍。建议捕获明确异常类型,同时搭配as e打印异常堆栈,方便线上问题定位。 rhvsys.bh-jd.com geometric-photons.com www.geometric-photons.com m.geometric-photons.com sllvshj.geometric-photons.com
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代码下载地址: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 代码详细说明请看文章 Python 远程关机
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