元组

import time # print(time.time()) #返回时间戳 # print(time.localtime()) #返回元组形式 返回当地时间 # print(time.gmtime()) #返回元组形式 返回utc时区 # print(time.timezone) # print(time.gmtime(1540730812)) #将时间戳转换为元组形式 # x = time.localtime() # print(x) # print(time.mktime(x)) #将元组形式转换为时间戳 # # print(x.tm_year) # print(time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",x)) # convert tuple to str(自定义） # print(time.strptime('2018-10-28 21:09:51',"%Y-%m-%d %H:%M:%S")) #convert str to tuple # print(time.asctime()) #convert tuple to str（固定格式） # print(time.ctime()) #convert second to str(固定格式） import datetime print(datetime.datetime.now()) #现在的时间

python变量 数据类型 列表 元组 字典 变量 数据类型 数据拼接 列表 添加列表元素 修改元素 删除列表元素 组织列表 确定列表长度 创建数值列表 操作列表 元组 元组拼接 元组转列表 字典 创建字典 列表取值 字典删除增加修改 变量 变量命名要求： 1.只能是一个词 2.只能包含字母、数字、下划线 3.不能用数字开头 数据类型 字符串型，用引号括起来，整数可转成int，小数可转成float 整数 浮点数，浮点数转成整数直接舍去小数位 数据拼接 同为 字符串 型 print ( a + b + c ) 列表 name = [ 'A' , 'B' , 'C' ] #定义一个名为name的列表 a , b , c = name #将name里的元素逐个赋值给a b c print ( a , b , c ) #一次输出多个，用,间隔，换行输出(a,'\n',b,'\n') print ( name ( - 3 ) ) #逆序访问 for i in name : print ( i ) #将列表元素依次赋值给i，从0位开始检索遍历 添加列表元素 append()函数，在列表末尾加 >> > name . append ( 'D' ) >> > print ( name ) [ 'A' , 'B' , 'C' , 'D' ] insert()函数，在指定位置加 >> > name .

Python如何输出矩阵的行数与列数？ 对于pyhton里面所导入或者定义的矩阵或者表格数据，想要获得矩阵的行数和列数有以下方法： 1、利用shape函数输出矩阵的行和列 x.shape函数可以输出一个元组（m,n），其中元组的第一个数m表示矩阵的行数，元组的第二个数n为矩阵的列数 具体代码如下： import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行和列数 print(x.shape) # (4, 3) # 只输出行数 print(x.shape[0]) # 4 # 只输出列数 print (x.shape[1]) # 3 2、对于矩阵的行数，也可以使 len(x)函数 输出的矩阵长度 ，也就是所谓的行数。 import numpy as np x = np.array([[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]) # 输出数组的行数 print(len(x)) #4 3、使用 x.ndim函数可以输出矩阵维数,该维数含义是指数据的独立维度空间数目，不是矩阵的行数也不是列数！ import numpy as np x = np.array([[[1,2,5],[2,3,5],[3,4,5],[2,3,6]]]) # 输出数组的行数 print(x.ndim)

isinstance是Python中的一个内建函数 语法： isinstance(object, classinfo) 如果参数object是classinfo的实例，或者object是classinfo类的子类的一个实例， 返回True。如果object不是一个给定类型的的对象， 则返回结果总是False。 如果classinfo不表示一个类（类型对象）, 那么它要么是一个类的元组, 或者递归地包含这样的（由数据类型构成的）元组.其他的序列类型是不被允许的。 如果classinfo不是一种数据类型或者由数据类型构成的元组，将引发一个TypeError异常。 举例： >>> isinstance(10, int) True >>> isinstance(1.0, float) True >>>isinstance(arg,dict) 判断对象a是否为字典，如果为真，会打印True，如为假,打印False。 #写函数，判断用户传入的对象（字符串、列表、元组）长度是否大于5。 def obj_len(arg): if isinstance(arg,str) or isinstance(arg,list) or isinstance(arg,tuple): if len(arg) > 5: return True else: return False return None temp =

一、 综述 神经网络领域最早是由心理学家和神经学家开创的，旨在开发和测试神经的计算机模拟。粗略地说，神经网络是一组连接的输入/输出单元，其中每个连接都与一个权重相关联。在学习阶段，通过调整这些权重，能够预测输入元组的正确类标号。由于单元之间的连接，神经网络学习又称连接者学习（Connectionist Learning）。 神经网络需要很长的训练时间，对于有足够长训练时间的应用更为合适。需要大量的参数，通常主要靠经验确定，如网络拓扑结构。神经网络常常因为可解释性差而受到批评。例如，人们很难解释网络中学习的权重和“隐含单元”的符号意义。 然而，神经网络的优点包括其对噪声数据的高承受能力，以及对未经训练的数据模式分类能力。在缺乏属性和类之间的联系的知识时可以使用它们。不像大部分决策树算法，它们非常适合连续值的输入和输出。神经网络算法是固有并行的，可以使用并行技术来加快计算过程。 有许多不同类型的神经网络和神经网络算法，最流行的神经网络算法是后向传播，它在20世纪80年代就获得了声望。 二、 多层前馈神经网络（ Multilayer Feed-Forward ） 后向传播算法在多层前馈神经网络上进行学习。它迭代地学习用于元组类标号预测的一组权重。多层前馈神经网络由一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层组成。多层前馈神经网络的例子如下图所示： 每层由若干个单元组成

基本数据类型(dict)字典(键值对) ​ 字典(dict)是python中唯⼀的⼀个映射类型.他是以{ }括起来的键值对组成. 在dict中key是 唯⼀的. 在保存的时候, 根据key来计算出⼀个内存地址. 然后将key-value保存在这个地址中. 这种算法被称为hash算法, 所以, 切记, 在dict中存储的key-value中的key'必须是可 的, 如果你搞不懂什么是可哈希, 暂时可以这样记, 可以改变的都是不可哈希的, 那么可哈希就意味着不可变. 这个是为了能准确的计算内存地址⽽规定的. 格式: dict = {key1: value1, key2: value2....} 已知的可哈希(不可变)的数据类型: int, str, tuple, bool 不可哈希(可变)的数据类型: list, dict, set 字典的特性 : 查询的效率非常高, 通过key来查找元素 字典比较消耗内存 最长用的数据: 字符串 列表 字典 字典能够将数据进行关联 dict保存的数据不是按照我们添加进去的顺序保存的. 是按照hash表的顺序保存的. ⽽hash表 不是连续的. 所以不能进⾏切片⼯作. 它只能通过key来获取dict中的数据 字典的增删查改 增加 setdefault(设置默认值) dic.setdefault(key,value) 格式用逗号隔开 直接用key添加

版权声明：欢迎转载 https://blog.csdn.net/liaoqianwen123/article/details/25322151 常见问答 1． 试述数据库系统有哪些特点（特别是相对于文件系统）? ①数据共享。特别是实现数据字段的共享。②较高的数据独立性。③面向总体的数据结构话模型。④可控冗余度。 ⑤数据的统一管理和控制。 2． 简述关系的性质? ①随意两个元组不能全同。②元组是非排序的。③属性是非排序的。④属性必须有不同的名称。而不同属性能够来自一个域。 ⑤同一属性名处的诸属性值（同列）是同类型数据。且必须来自同一个域。 3．数据库设计过程包含哪几个主要阶段？哪些阶段独立于数据库管理系统？ 哪些阶段依赖于数据库管理系统。 4个主要阶段：需求分析、概念设计、逻辑设计和物理设计；需求分析和概念设计独立于数据库管理系统，逻辑设计和物理设计依赖于数据库管理系统。 4. 试述数据字典的含义和作用? 数据字典 也常称为 数据文件夹或系统文件夹 ，它是以数据库有关信息为对象建立起来的数据库； 数据字典总是包含着数据库的各级模式所做的定义及各种描写叙述 。起着系统状态的文件夹表的作用，它帮助用户、数据库管理员和数据库系统本身使用和管理数据库的系统。 5．简述你对数据模型的理解。 数据模型 是严格定义的一组概念的集合。这些概念精确地描写叙述了系统的静态特性、动态特性、完整性约束条件。

关系的完整性 1、关系的完整性包括： 实体完整性，参照完整性，用户自定义完整性。 2、实体完整性：关系的 主属性 不能取空值。 3、用户自定义完整性：针对某一具体关系数据库的约束条件，反映某一具体应用所涉及的数据必须满足的语义要求。 4、在关系模型中实体及实体间的联系都是通过 关系 来描述的，存在着关系与关系间的引用。 5、一个多对多关系可以转换成两个一对多的关系。 6、 不同实体之间 有联系， 同一实体内部 也会有联系。 7、外码不能是某一关系的主码，外码的取值要参照关系的主码。 8、关系R和关系S不一定是不同的关系。 9、目标关系的主码Ks和参照关系的外码F必须定义在 同一个域上。 10、参照完整性：若属性（或属性组）F是基本关系R的外码，它与基本关系S的主码Ks相对应，则R中的每个元组在F中的值必为：为空值或者等于等于S中某个元组的主码值。即 对外码的约束 ，也就是对实体与实体直接参照的符合关系的约束。 11、关系数据库的语言分类：关系代数语言，关系演算语言，具有关系代数和关系演算双重特点的语言（SQL）。 12、关系代数是一种抽象的查询语言，它通过 对关系的运算来表达查询 ，前提：运算对象是 关系 ，运算结果也是 关系 ，关系运算是 集合运算 。关系代数运算符有两类： 集合运算符（并，差，交，笛卡尔积）和专门的关系运算符（选择，投影，连接，除） 。 13、并、差

函数调用 *：函数调用的时候可以用来对元组或列表拆包 **:函数调用的时候可以用来对字典拆包 ======================================================= **：对字典拆包 dic = {"a": 1, "b": 2, "c": 3, "d": 4} func(**dic) 运行结果： 1 2 3 4 --------------------------------------------------------------- *：对元组的拆包 tu = (111, 222, 334, 444) func(*tu) #func(tu[0], tu[1], tu[2], tu[3]) #非拆包运行需逐个添加索引 运行结果： 111 222 334 444 ----------------------------------------------------------------------------------------------- # *: 表示接收位置参数的不定长参数 # **:表示接收关键字参数的不定长参数 def func(*a, **b): print(a) print(b) func(11, 22, 33, aa=11, bb=22, c=33) 运行结果： (11, 22, 33) {'aa': 11, 'bb

元组tuple： 元组和列表有许多相似之处，但元组是用括号括起来的如： temp = (‘小甲鱼’,‘迷途’,‘直返’,‘哈喽哦’) 元组中的逗号必不可少，若想在元组中增加元素可用 temp = temp[ :2] + (‘讴群’,)+temp[2:] 元组相关的操作符：比较操作符、逻辑操作符、连接操作符+、重复操作符*、成员关系操作符in, not in 字符串的方法及注释https://fishc.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=38992&extra=page%3D1%26filter%3Dtypeid%26typeid%3D403 列表、元组和字符串的共同点：都可以通过索引得到每一个元素，默认索引值总是从0开始，可以通过分片的方法得到一个范围内的元素的集合，有很多共同的操作符(重复操作符、拼接操作符、成员关系操作符) 列表、元组和字符串统称为序列，其中有些内置函数： lish() 可以将元组、字符串等转化为序列 tuple() 可以将列表、字符串等转化为元组 str() 转化为字符串 len(sub) 返回参数的长度 max() 返回序列或者参数集合中的最大值 min() 返回序列或者参数集合中的最小值 sum( iterable [, start = 0 ] ) 有两个参数，第二个为可选项