《Python语言程序设计教程》赵璐 课堂例题

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1.列表与元组 #筛选法求素数 4-4.py primes = [1] * 300; primes[0:2] = [0,0] for i in range(2 , 300): if primes[i]==1: for j in range (i+1,300): if primes[j] != 0 and j % i == 0: primes[j] = 0 print("300以内的素数包括,") …

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python做一个登陆界面_python是如何制作登录注册界面的

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Python是一种登录注册界面的方法:首先初始化一个窗口界面,用画布实现欢迎标识;;然后用代码实现登录和注册按钮;然后登录并判断代码;最后,完成注册界面。 [相关学习建议:python视频教程] Python是一种登录和注册接口的方法: 一、登录界面 1.首先初始化一个窗口接口 窗口= tk。标题(& # 39;欢迎来到莫凡蟒蛇。)窗口。几何(& # 39;450x300 &…

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python自动化(一)——selenium基础(1)

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python自动化(一)——selenium基础 selenium基本操作: 刷新,前进,后退,获取窗口大小,设置窗口大小,切换窗口,关闭,退出 元素定位: 对于web自动化来说,就是操作页面上各种元素,在操作元素之前,找到元素,定位元素 目的: 找到某个页面上唯一的元素 定位元素 1、id定位: find_element_by_id() 定位到的搜索框属性中,有个id="kw"的属性,我们可以通…

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Python3.7.4安装教程

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Python3.7.4安装教程 本人之前用的一直都是3.7.2(32bit)版本,但是出于某种原因,需要换成3.7.4(64bit)版本,所以出一次最新版的python安装教程。 1.下载安装包 首先去 python官网 ,找到我们需要的python版本,进行下载 下载完之后是这个样子,直接双击打开即可 2.进行安装 打开之后是这个界面。 如果你一丝丝的电脑知识都不懂的话,直接选择install …

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Python apply函数的用法

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apply 函数是 pandas 库中的一个函数,它可以将函数应用于数据框的某一行或某一列。它的基本用法如下: df.apply(函数, axis=0/1) 版权声明:本文为weixin_42596246原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_42596246/article/detai…

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Python学习第一章第五天

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for循环和可迭代对象的遍历 for x in (1,2,3) 可迭代对象可以是: 列表,元组,字符串,,字典,迭代器对象(iterator),生成器函数(generator),文件对象 range对象: range对象可以传递 '步长' 九九乘法表的嵌套循环的练习 for x in range(1,10): for y in range(1,x+1): print("{0}*{1} = {2}"…

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Python 文件 write() 方法

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概述 Python 文件 write() 方法用于向文件中写入指定字符串。 在文件关闭前或缓冲区刷新前,字符串内容存储在缓冲区中,这时你在文件中是看不到写入的内容的。 语法 write() 方法语法如下: fileObject.write(str) 参数 str -- 要写入文件的字符串。 返回值 该方法没有返回值。 实例 文件 runoob.txt 的内容如下: 1:www.runoob.com…

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python中二维数组的初始化——关于python中的深浅拷贝问题

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借鉴 原文链接 的内容: 方法1 直接定义 matrix = [[0, 0, 0], [0, 0, 0], [0, 0, 0]] 方法2 间接定义 matrix = [[0 for i in range(3)] for i in range(3)] 方法3 matrix = [] for i in range(3): matrix.append([0] * 3) 可以解决浅拷贝的问题 引发浅拷贝的…

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python–面向对象与程序设计

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(1)定义point类,具体要求如下: l  类中数据成员x和y代表点对象的x和y坐标值; l  类中定义构造函数,实现对x和y的初始化 l  类中定义+运算符重载函数,实现两个点对象相加运算,返回点对象,其x和y坐标分别为参与运算的两个点对象的x坐标和,y坐标和; l  类中定义点对象(x1,y1)转字符串方法,返回“(x1, y1)”字符串; l  类中定义*运算符重载函数,实现1个点对象(x…

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用python写基于TextCNN和LSTM的招聘简历自动筛选系统

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为了使用 Python 写基于 TextCNN 和 LSTM 的招聘简历自动筛选系统,您需要做以下几件事: 数据预处理:将简历文本转换为可供模型使用的数据格式。这可能需要进行分词、去除停用词、提取词向量等操作。 模型构建:使用 Keras 或 TensorFlow 等深度学习框架来构建 TextCNN 和 LSTM 模型。 模型训练:使用预处理好的数据来训练模型。 模型评估:使用测试数据来评估模型…

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