随笔分类 - Python
摘要：先看一个问题： 下面代码输出的结果是0，换句话说，这个fucn2虽然已经用global声明了variable1，但还是没有改变变量的值 下面代码的输出结果是2，这个global起作用了 变量作用域涉及到的知识： 参考链接：https://www.jianshu.com/p/3bb277c2935c
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摘要：bar的参考链接：https://matplotlib.org/3.1.1/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.bar.html 第一种办法 一种方法是每次都重新画，包括清除figure 这样效率很低，而且也有一些不可取的弊端，比如每次都需要重新设置xticks、假如figu
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摘要：参考链接：https://www.runoob.com/python/python-func-zip.html zip（）函数接受iterable对象作为参数，将对象中的元素一个一个的打包为一个元组，然后返回由这些元组组成的列表 可利用*号操作符，将元组解压为列表 如果个迭代器的元素个数不一样，那么
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摘要：Text 为plots添加文本或者公式，反正就是添加文本了 参考链接：https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.text.html#matplotlib.pyplot.text 参考链接（应用）：https://matplotlib.o
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摘要：参考链接：https://www.jianshu.com/p/eb5c23cd6e34 \r 能将光标定位到当前行的行首 \b则是将光标回退一位 光标的含义： 光标后面的输出内容均会消失，光标回退后，后面位置的内容都会被抹除 *）写一个输出进度的
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摘要：*）假如导入出现了问题，那么一定是导入的文件里的语法问题或者其他问题 参考链接：http://www.cnblogs.com/hwf-73/p/5493328.html 1）导入时重命名 as 2）只导入部分 别的一些正确的导入： 能重命名 还没有明白为什么要构造出这样一种另外的方式 他精准的并且只
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摘要：阅读代码是因为我发现官方教程里的代码在本地不能用，所以就通过”查看定义“转到了源代码里。 通过阅读源代码，查看方法内是否有教程中所说的方法名和参数名，然后再通过”查看引用“来试图了解函数的流程，如果没有头绪，就通过查找关键字，最后发现我下的这个版本里并没有教程中说给的方法 此外，再阅读代码的过程中作
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摘要：*）datetime模块 包括时间、时间对象、时间戳、时区、时区的转换 参考链接：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017648783851616 *）Anaconda 是一个开源的Python 发行版本，包含了很多常用的库 *）C
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摘要：冒泡排序： 冒泡排序就是每次找出最大（最小）元素，放在集合最前或最后，这是最简单的排序算法 特点：是稳定的 T(n)=O(n^2) 原地排序 内层循环的操作是O（1）的，共执行n-1轮循环，每轮分别执行（n-1,n-2....1)=(n-1)(n-1+1)/2 双向冒泡排序： 双向冒泡排序又称为：鸡
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摘要：参考链接：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017434209254976 作业 通常我们定义的函数都是返回函数的运行结果，但是假如我们不需要让这个函数立即执行，而是在后面某些情况下才执行，我们就可以定义一个函数，让这个函数返回我们
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摘要：算法思想： 首先从序列中选择一个最值，将这个元素和序列的首地址上的元素交换，这样就完成了一个元素的排序，接下来，重复上述过程，不断的从剩下的序列中选取最值，然后添加到有序部分的末尾（注意，这种添加是通过和未排序序列的第一个元素交换来实现的。 选择排序每次交换一队元素，他们当中至少有一个元素被移动到了
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摘要：希尔排序是插入排序的升级版，先来了解插入排序 插入排序 算法思想： 插入排序再面对几乎已经有序的数据效率非常高，可以达到线性排序的效率 将数组元素插入已经有序的部分中，具体的过程是在有序的部分中通过比较找到新插入元素应该插入的位置，然后从有序部分的队尾元素开始，统统向后移动一位（这一位原本是刚刚那个
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/u014281392/article/details/79120406 所描述的图的结构为： 下面介绍不同的储存方式，我想不必详细分别是每个名称都是那种数据来存储的，或是一种，或是两种的组合，这不是再通用的规定约束而来的结果，只是列举了一些灵活的
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摘要：需要对二叉树的构建过程进行可视化，发现了这个Graphviz软件，他对描绘数据间的关系十分擅长。 下载链接：https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html 安装好后需要把安装路径添加到Path中 下载python的插件
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/u013810296/article/details/55509284 这里介绍下python自带的查看帮助功能，可以在编程时不中断地迅速找到所需模块和函数的使用方法 查看方法 通用帮助函数help() python中的help()类似unix中
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摘要：参考链接: https://www.cnblogs.com/chamie/p/4917820.html 更多的:http://www.php.cn/python-tutorials-413248.html random.random random.random()方法用于生成一个0到1的随机浮点数：
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摘要：*）TypeError: 'int' object is not callable 错误信息： 原因，应该把INFO改为小写 *）TypeError: not all arguments converted during string formatting
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摘要：参考链接：https://blog.csdn.net/JasonZhu_csdn/article/details/85860963 画图板/画布： 这是一个基础载体，类似实际的画图板，用pyplot.figure()函数创建，程序中允许创建多个画图板，具体操作的画板遵循就近原则（操作是在最近一次调用
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摘要：属性 *）在使用animate方法中若让interval=0，则会直接输出最后一帧 *）清除图像 包括这个方法到底是图形区的对象调用的还是画布对象调用的？ 这个莫名其妙就起作用了 来源连接：https://codeday.me/bug/20170309/5150.html *）调整图像边缘及图像间的
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摘要：Seaborn是一个基于matplotlib的Python数据可视化库。它提供了一个高级界面，用于绘制有吸引力且信息丰富的统计图形。 主页：http://seaborn.pydata.org/ 官方教程：http://seaborn.pydata.org/tutorial.html#tutorial
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