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Python3基础——运算符、数据类型

一、Python 3 的数据类型 Python之所以简单,是因为赋值一个变量的时候,不需要定义这个变量的数据类型。 Python3的六个标准数据类型:Number数字型、string字符串、list列表、tuple元组、sets集合、dictionary字典。 二、Number数字型 1、Number数字型包含:int整形、float浮点型、bool布尔型、complex复数型。 1-1、整型(int):例如 a = 10 1-2、布尔型(bool):True、False 1-3、浮点型(float):round(float,ndigits) 其中float代表数字,ndigits代表精度。规则:四舍六入。 示例: a = 3.1415926 m = round(a,3) print(m) 结果:m=3.14 二、Python 运算符 2-1、数字运算符: +加、-减、*乘、/除、%余数 2-2、关系运算符:等于==、不等于!=、大于>、小于<、大于等于>=、小于等于<= 2-3、赋值...

如何轻松搞定数据科学面试:Python&R语言篇

对于数据科学家来说,工作的一大部分都需要在交互式编程环境中对数据进行处理、分析和可视化。 在过去几年,R语言和Python成了进行数据科学中最炙手可热的两种语言。这两种语言各有优缺点,掌握这两种语言大有益处,但是针对面试者而言,最好的方式是学习其中一种并熟练掌握。 在本文中,我对这两种语言分别进行介绍,希望能帮助你更好地应对数据科学面试。 1. 选择一种语言 正如上文中所提到的,我并不建议你两种语言都掌握。在我所经历的面试中,无论是作为面试者还是面试官,我发现这些面试都允许面试者用任何一种语言解决问题。所以选取其中一种进行学习即可。 那么,应该选Python还是R语言呢? Python Python是一种多用途且功能齐全的编程语言。旨在实现C语言、Java等编程语言同样的的功能。与C语言不同,Python使用起来更方便,具有自动内存管理和动态类型等功能。 在我看来,用Python进行数据科学优势在于:它能够像生产系统的后端语言一样。也就是说,作为数据科学家,你的任何建模都可以通过在线网站或软件产品等形式轻松实现。如果你主要的兴趣是写代码或原型化代码,我推荐选择Python。 R 另一方...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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