Matplotlib是Python优秀的数据可视化第三方库。---关于如何安装控件，请参照另一篇博文。Matplotlib库的效果可参考。Matplotlib的使用 由各种可视化类构成，内部结构复杂，受Matlab库启发，Matplotlab.pyplot

所以有时候一种变量如果不是两种语言都支持的话还要想一些方法去转换，影响开发效率，而有其他变量可以替换就不会选不常用的变量。但并不是说这就没有用了，只不过是特定场景没有使用到而已，我们还是需要了解这两种变量类型的，其中的元组更为常见一些，但还是看场景，有些应

Python编程：从入门到实践是一本针对所有层次的Python 读者而作的Python 入门书。全书分两部分：第一部分介绍用Python 编程所必须了解的基本概念，包括matplotlib、NumPy 和Pygal 等强大的Python 库和工具介绍，以及

最近一学期一次的抢课大戏又来了，几家欢乐几家愁。O(∩_∩)O哈哈~。看着他们盯着教务系统就着急，何况我们那教务系统，不想说什么。emmm 想周围的朋友，正好下午利用扩容前一点时间写了个小脚本帮助朋友抢课。很多人学习python，不知道从何学起。很多人学习

1，环境变量配置 我的电脑--右击--属性--高级系统设置--环境变量--系统变量--path-编辑-新增-确定。3，IDE：integrated Development Environment 集成开发环境。常用的IED有：PyCharm、Eric6、W

Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算；可以不需要使用循环，就能对整

The same as Javascript:. // Javascript. function sayHello(name) {. return `Hello ${name}`. }. //python. def say_hello(name):. re

Python通过创建文件对象，进行磁盘文件的读写。‘w‘ open for writing, truncating the file first. ‘x‘ create a new file and open it for writ

print #不带括号调用的结果：<function a at 0x1091766a8>

pip install -U --ignore-installed wrapt enum34 simplejson netaddr. # 安装psycopg2时报错，Command "python setup.py egg_info"

Python+apache搭建时需要apache拓展mod_wsgi模块，apache启动时自动加载mod_wsgi模块，通过mod_wsgi与python通信，实现python部署在apache上。

theta = np.zeros #theta = array,构造全为零的行向量。grad[0,j] = np.sum/len #∑term / m. return value > threshol

本书覆盖了Python应用中的很多常见问题，并提出了通用的解决方案。书中包含了大量实用的编程技巧和示例代码，并在Python 3.3环境下进行了测试，可以很方便地应用到实际项目中去。此外，《Python Cookbook（第3版）中文版》还详细讲解了解决方

with open as fw: # 打开文件。2 准备打包时发现pyinstaller仅支持到python3.7，于是卸了3.8，重装3.7，然后：。从输出中看到，在当前脚本目录下生成了dist目录，生成的EXE保存在其中。

类名的命名规范：遵循标识符的命名规范，风格采用大驼峰命名法。通过类创建对象：。这一类事物拥有的共同特征，我们通常会定义为类属性。__init__方法：初始化方法，在创建对象的时候，会自动调用执行里面的代码。print #这里self就等于kitty.

　　python的创始人为吉多·范罗苏姆。1989年的圣诞节期间，吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC语言的一种继承。2017年7月的TIOBE排行榜，Python已经占据第四的位置， Python崇尚优美、清晰

一个长度为n-1的递增排序数组中的所有数字都是唯一的，并且每个数字都在范围0～n-1之内。注意，可能返回的是最后一个元素。

current_path = current_path[:current_path.find(project_name) + len(project_name)]

　　Spark是基于内存的迭代计算框架，适用于需要多次操作特定数据集的应用场合。需要反复操作的次数越多，所需读取的数据量越大，受益越大，数据量小但是计算密集度较大的场合，受益就相对较小。RDD也是Spark非常核心的东西，它表示已被分区，不可变的并能够被并

s.add("3) 向集合添加元素，有则加，没有则不加。b = s.intersection 该函数为求这两个函数的交集。