在很多情况下，我们希望程序执行某个特定任务，无论它是否完美运行或抛出错误。大多数情况下，为了捕获任何错误或异常，我们使用 try 和 except 块。“try”语句提供了一个非常有用的可选子句，用于定义无论如何都必须执行的“清理操作”。例如 ->>> try:    raise SyntaxError finally:    print("学习 Python!") 学习 Python! Traceback (most recent call last):    File "", line 2, in       raise SyntaxError    File "", line None SyntaxError: 最后子句 ... 阅读更多

这里我们尝试同时执行两个任务，一个在前台，另一个在后台。我们将在后台向文件写入内容，并根据用户输入的数字判断其是奇数还是偶数。在 Python 中，可以通过多线程在同一个程序中执行多个任务。实时演示导入线程导入时间类 AsyncWrite(threading.Thread):    def __init__(self, text, out):       threading.Thread.__init__(self)       self.text = text       self.out = out    def run(self):       f = open(self.out, "a")       f.write(self.text + '') ... 阅读更多

函数函数是一段用于执行特定任务的代码块，包含自己的作用域，并通过名称调用。所有函数都可以包含零个（无）参数或多个参数。退出时，函数可以或不可以返回一个或多个值。基本函数语法def functionName( arg1, arg2, ...):    ...    # 函数体    ...让我们创建我们自己的（用户），一个非常简单的名为 sum 的函数（用户可以给它任何他想要的名称）。函数“sum”有两个名为 num1 和 num2 的参数，并将返回传递给函数（sum）的参数的总和。当 ... 阅读更多

在本文中，我们将显示整数列表中的重复项。列表可以写成方括号之间用逗号分隔的值（项目）的列表。列表的一个重要特点是列表中的项目不必是相同类型。假设我们有以下输入列表 - [5, 10, 15, 10, 20, 25, 30, 20, 40] 输出显示重复元素 - [10, 20] 使用 for 循环打印整数列表中的重复项我们将使用 for 循环显示整数列表的重复项。我们 ... 阅读更多

这是一个 Python 程序，用于打印给定整数 N 中所有能被 3 和 5 整除的数字。除了需要检查数字是否能被 3 和 5 完全整除之外，我们还可以用多种方法编写此程序。以下是我的代码，用于编写一个 Python 程序来打印所有能被 3 和 5 整除的数字 -lower = int(input("输入下限：")) upper = int(input("输入上限：")) for i in range(lower, upper+1):    if((i%3==0) & (i%5==0)):       print(i)输出输入下限：0 输入上限：99 0 15 ... 阅读更多

什么是可迭代对象？可迭代对象可以宽泛地定义为一个对象，当传递给内置方法 iter() 时会生成一个迭代器。要成为可迭代对象，对象需要满足几个条件，类的对象需要定义两个实例方法：__len__ 和 __getitem__。当传递给方法 iter() 时满足这些条件的对象会生成一个迭代器。迭代器迭代器被定义为一个对象，它通过内部状态变量来计数迭代。在这种情况下，当迭代超过最后一个项目时，变量不会设置为零，而是会引发 StopIteration() 异常... 阅读更多

动态数组在 Python 中，列表、集合和字典是可变对象。而数字、字符串和元组是不可变对象。可变对象意味着我们可以向列表、集合或字典中添加/删除项目，但在元组或字符串等不可变对象中则不然。在 Python 中，列表是动态数组。让我们尝试创建一个动态列表 ->>> # 创建一个空列表，名为 list1 >>> list1 = [] >>> type (list1) 向我们的空列表 list1 中添加一些项目 ->>> # 添加项目 >>> list1 =[2, 4, 6] >>> list1 [2, 4, 6] >>> # 另一种方法 ... 阅读更多

Python 提供了各种库来处理地理和图形数据。Python plotly 是其中一个用于绘制地理图形的库。Plotly 是一个免费的开源库。Plotly 可以帮助绘制各种图形，例如折线图、水平条形图、条形图、仪表盘、散点图、气泡图、饼图等等。# 导入重要的 Python 地理库。导入 plotly.plotly 为 py 导入 plotly.graph_objs 为 go 导入 pandas 为 pd # 必须启用才能离线使用 plotly。从 plotly.offline 导入 download_plotlyjs、init_notebook_mode、iplot、plot # 建立连接 init_notebook_mode() # 定义的类型是 ... 阅读更多

对于数据分析，探索性数据分析 (EDA) 必须是您的第一步。探索性数据分析可以帮助我们 -了解数据集。理解底层结构。提取重要的参数及其之间存在的关联关系。检验基本假设。使用示例数据集理解 EDA要使用 Python 理解 EDA，我们可以直接从任何网站或本地磁盘获取示例数据。我从 UCI 机器学习存储库中获取了一个公开可用的红葡萄酒质量数据集的示例数据，并尝试使用 EDA 挖掘该数据集的更多见解。导入 pandas ... 阅读更多

我们可以通过多种方法将包添加到现有的 Anaconda 环境中。方法 1 - 一种常见的方法是使用“Anaconda Navigator”将包添加到我们的 Anaconda 环境中。“Ananconda Navigator”打开后，主页看起来像这样 -转到“Home”选项卡下方的“Environments”选项卡，从那里我们可以检查已安装的所有包以及哪些包未安装。通过 Anaconda Navigator 安装任何包都非常简单，只需搜索所需的包，选择包，然后单击“Apply”进行安装即可。假设 tensorflow 包未安装在 ... 阅读更多