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6-3、Python 数据类型-列表
6-3、Python 数据类型-列表列表列表介绍列表是Python中最基本也是最常用的数据结构之一。列表中的每个元素都被分配一个数字作为索引，用来表示该元素在列表内所排在的位置。 从数据结构角度看，Python的列表是--个可变长度的顺序存储结构，每一个位置存放的都是对象的指针。 , 2, 3, 1, 2]>>> list3= [1,2,3,[4,5]] # 可嵌套 二维列表>>> list3[1, 2, 3, [4, 5]]>>> 创建方式创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数据项使用方括号括起来即可
42900编辑于 2023-11-08 - 来自专栏全栈开发那些事
6-3 求链式表的表长 (10分)
函数接口定义： int Length( List L ); 其中List结构定义如下： typedef struct LNode *PtrToLNode; struct LNode { ElementType Data; PtrToLNode Next; }; typedef PtrToLNode List; L是给定单链表，函数Length要返回链式表的长度。 裁判测试程序样例： #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef int El
35430编辑于 2023-02-27 - 来自专栏信数据得永生
django 1.8 官方文档翻译：6-3 Django异常
Database Exceptions 数据库异常由django.db导入。 Django封装了标准的数据库异常，以便确保你的DJango代码拥有这些类的通用实现。 IntegrityError exception InternalError exception ProgrammingError exception NotSupportedError Django数据库异常的包装器的行为和底层的数据库异常一样 详见PEP 249，Python 数据库 API 说明 v2.0。 按照 PEP 3134，__cause__属性会在原生（底层）的数据库异常中设置，允许访问所提供的任何附加信息。 TransactionManagementError exception TransactionManagementError[source] 对于数据库事务相关的任何问题，抛出TransactionManagementError
2.3K20编辑于 2022-11-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 6-3 线性回归中的梯度下降法
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在线性回归中使用梯度下降法。
1.3K20发布于 2019-11-13 - 来自专栏北京马哥教育
hiphop原理分析1
自底向上分析（移进归约） 如：我们将“1+2/3+4*6-3-2”逐个字符移进堆栈，如下所示： .1+2/3+4*6-3 E= num 规约a 0 E = E = E + E 规约d 2 E = E - E 规约e 2 ================================================= 1 1.+2/3+4*6- 3 移进 2 E.+2/3+4*6-3 规约a 3 E+.2/3+4*6-3 移进 4 E+2./3+4*6-3 移进 5 E+E./3+4*6-3 规约a 6 E+E/.3+4*6-3 移进 7 E+E/3.+4*6-3 移进 8 E+E/ E.+4*6-3 规约a 9 E+E/E+.4*6-3 移进 10 E+E/E+4.*6-3 移进 11 E+E/E+E.*6-3
1.8K70发布于 2018-05-02 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
数据的标准化与中心化以及R语言中的scale详解
1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差 ，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,其标准差为1.87，那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87 ,即：-1.069,-0.535,0,1.604,0 数据中心化和标准化的意义是一样的，为了消除量纲对数据结构的影响。
1.7K30发布于 2019-02-14 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
数据的标准化与中心化以及R语言中的scale详解
1.数据的中心化 所谓数据的中心化是指数据集中的各项数据减去数据集的均值。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,那么中心化之后的数据集为1-3,2-3,3-3,6-3,3-3,即：-2,-1,0,3,0 2.数据的标准化 所谓数据的标准化是指中心化之后的数据在除以数据集的标准差 ，即数据集中的各项数据减去数据集的均值再除以数据集的标准差。 例如有数据集1, 2, 3, 6, 3，其均值为3,其标准差为1.87，那么标准化之后的数据集为(1-3)/1.87,(2-3)/1.87,(3-3)/1.87,(6-3)/1.87,(3-3)/1.87 ,即：-1.069,-0.535,0,1.604,0 数据中心化和标准化的意义是一样的，为了消除量纲对数据结构的影响。
2.2K110发布于 2018-03-16 - 来自专栏毕业设计
分布式电商系统的设计与实现⑦-1
该模块的测试用例分析表如下表6-3所示：表 6-3 商品测试用例分析表测试主题测试步骤预期结果实际结果品牌管理（1）点击品牌管理，对于商品品牌进行增删改查等操作对于品牌的相关信息进行增删改查均可正常执行符合预期结果商品类型管理 （2）以及对于商品上下架商品的增改查以及上下架均能成功执行符合预期结果秒杀商品管理（1）点击秒杀商品管理，对于秒杀商品的增删改查等操作对于秒杀商品的增删改查均能正常执行符合预期结果修改商品界面如下图6- 3所示：图 6-3 修改商品界面1.1.4 广告管理相关功能测试广告管理，可以对于广告进行增删改查等功能，以及修改广告的状态，该模块的测试用例分析表如下表6-4所示：表 6-4 广告管理测试用例分析表测试主题测试步骤预期结果实际结果广告管理
37100编辑于 2024-06-22 - 来自专栏weixuqin 的专栏
leecode刷题（2）-- 买卖股票的最佳时机
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。 我们还是来看例子，依据“低买高卖”的原则，我们可以得到两种结果： （1） profit1 = (5-1) + (6-3) = 7 （2） profit2 = (6-1) = 5 第一种结果为相邻比大小并相减并连续求和
60840发布于 2018-12-27 - 来自专栏图形学与OpenGL
实验2 C++数组与指针
二．实验内容： 运行调试第5章编程示例5-3，5-4，5-5扑克发牌程序；完成练习题5.3.1，5.4.1, 5.5.1和7.5.2； 运行调试第6章编程示例6-3数组排序器；完成以下练习： Generate a random integer from 0 to N-1. // int rand_0toN1(int n) { return rand() % n; } 2.第6章编程示例6-
65540发布于 2018-10-09 - 来自专栏机器人课程与技术
第31届国际信息学奥林匹克竞赛真题-2019-
： IOI2019官网 28枚金牌 中文版真题 1-1 1-2 1-3 2-1 2-2 2-3 3-1 3-2 3-3 4-1 4-2 4-3 4-4 5-1 5-2 5-3 5-4 6-1 6-2 6-
67630发布于 2019-08-29 - 来自专栏yunchen
抖音网红圣诞树代码HTML
R=Q()*W; P=3,j<H;) J[O++]=[ x+=T(R)*P+Q()*6- 3,y+=Q()*U-8, z+=T(R-11)*P+Q()*6-3, j/H*20+((j+=U)>H&Q()>.8?
13.6K460编辑于 2021-12-18 - 来自专栏博客屋
好看的3D圣诞树源码HTML+CSS
+x*8,U+y*8),lineTo(U+x*U,U+y*U),stroke();for(y=H=k+E(k++)*25,R=Q()*W;P=3,j<H;)J[O++]=[x+=T(R)*P+Q()*6- 3,y+=Q()*U-8,z+=T(R-11)*P+Q()*6-3,j/H*20+((j+=U)>H&Q()>.8?
8.4K50编辑于 2022-11-14 - 来自专栏木又AI帮
【leetcode刷题】T14-买卖股票的最佳时机 II
Then buy on day 4 (price = 3) and sell on day 5 (price = 6), profit = 6-3 = 3. 随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。
73540发布于 2019-07-17 - 来自专栏机器学习AI算法工程
Python写算法：二元决策树
此处理过程的结果如图6-3所示。图6-3为深度为1的决策树的框图。深度为1的树又叫作桩（stumps）。在根节点的决策就是将属性值与−0.075比较。 图片 15{61%} 图6-3 一个简单问题的解：深度为1的决策树的框图 分割点的选择如何影响预测效果 审视决策树的另一个方法就是将预测值与真实的标签值进行对比。 代码清单6-3展示了针对此问题使用不同深度的决策树运行10折交叉验证。代码显示了2层循环，外层循环定义了内层交叉验证的决策树深度，内层循环将数据分割为训练数据和测试数据后计算10轮测试误差。 代码清单6-3 不同深度决策树的交叉验证-simpleTreeCV.py import numpy import matplotlib.pyplot as plot from sklearn import 图6-10 1 000个数据点时，测试数据均方误差与决策树深度关系 可以修改代码清单6-3中的变量nPoints为1000,然后运行代码。
2K40发布于 2018-03-14 - 来自专栏脑洞前端
【leetcode系列】122. 买卖股票的最佳时机 II
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。 * Then buy on day 4 (price = 3) and sell on day 5 (price = 6), profit = 6-3 = * 3.
61330发布于 2019-08-16 - 来自专栏小浩算法
漫画：买卖股票系列第一讲（修订版）
随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。 上图里就是A+B，也就是（5-1）+（6-3） = 7，就是我们能获取到的最大利益。
64210发布于 2020-03-31 - 来自专栏全栈程序员必看
[HTML] 那个圣诞树，把代码分享给大家
*8), lineTo(U+x*U,U+y*U), stroke(); for( y=H=k+E(k++)*25, R=Q()*W; P=3,j<H;) J[O++]=[ x+=T(R)*P+Q()*6- 3,y+=Q()*U-8, z+=T(R-11)*P+Q()*6-3, j/H*20+((j+=U)>H&Q()>.8?
1.3K10编辑于 2022-09-14 - 来自专栏前端魔法指南
我不知道的前端（一）
分析一下 |1-3|-|-1-3|=2-4=-2 ==> [1,-1] |3-3|-|1-3|=0-2=-2==>[3,1,-1] |4-3|-|3-3|=1>0==>[3,4,1,-1] |6-3|- |4-3|=3-1>0==>[3,4,6,1,-1] |10-3|-|6-3|=7-3=4>0==>[3,4,6,10,1,-1] 所以结果应为[3,4,6,10,1,-1] 另外注意，sort是排序原本的数组 ---- JavaScript的数据类型 值类型(基本数据类型) ：字符串（String）、数字(Number)、布尔(Boolean)、对空（Null）、未定义（Undefined）、Symbol 引用数据类型：对象(Object)、数组(Array)、函数(Function) 注意基本数据类型和引用数据类型的区别 Symbol 是 ES6 引入了一种新的原始数据类型，表示独一无二的值 --
1.1K10编辑于 2022-08-01 - 来自专栏zjblog
用代码画圣诞树和圣诞祝福
R=Q()*W; P=3,j<H;) J[O++]=[ x+=T(R)*P+Q()*6- 3,y+=Q()*U-8, z+=T(R-11)*P+Q()*6-3, j/H*20+((j+=U)>H&Q()>.8?
1.4K20编辑于 2022-06-21
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