array(no_zero) # 转为numpy数组 diff = np.diff(no_zero) # diff为相邻元素的差组成的数组 if np.sum(diff - 1) > 5-no_zero.size: #若diff各元素减1后的和大于0的个数 return False # 则不是顺子 else: return True >>> def test(n): # 测试函数 for i in range(n): five = get_fiv...
+ 表示在第二个序列中新增的字符 1. 2. 例如,如果我们将上述例子中的str1和str2进行比较,那么输出结果可能如下所示: -Hello,world!+Hello,Python! 1. 2. 上述结果表示,在str1中删除了字符串Hello, world!,并在str2中新增了字符串Hello, Python!。 5. diff()函数的应用场景 diff()函数可以在很多场景中...
make_file()比较字符串列表并返回一个字符串,该字符串是一个完整的HTML文件,其中包含一个表格,显示逐行差异,突出显示行间和行内更改。 splitlines()方法将字符串,拆分为一个列表,其中每一行都是一个列表项。 import difflib data1="x.txt" data2="y.txt" with open(data1,"r",encoding='utf-8') as fi...
c.计算评分分歧 用diff作为评分差值,diff=男性均值-女性均值 mean_ratings['diff']=mean_ratings['M']-mean_ratings['F'] 升序排列得到分歧最大且女性更喜欢的电影: sorted_by_diff=mean_ratings.sort_values(by='diff') 倒序排列得到男性更喜欢的电影: 如果不考虑性别因素,则可以通过计算方差或者标准差来得到...
Identical files : ['1.txt'] 如果两个文件夹下面的文件"1.txt"内容不相同那么结果如下: 1>>>importfilecmp2>>>x = filecmp.dircmp("1","2")3>>>x.report()4>>> diff 1 2 Only in 2 : ['2.txt'] Differing files : ['1.txt'] ...
1.通用 2.difflib – (Python标准库)帮助进行差异化比较。 3.Levenshtein – 快速计算Levenshtein距离和字符串相似度。 4.fuzzywuzzy – 模糊字符串匹配。 5.esmre – 正则表达式加速器。 6.ftfy – 自动整理Unicode文本,减少碎片化。 自然语言处理 处理人类语言问题的库。
(y_test,predict)) #输出测试集的拟合的确定系数r方 diff1=predict-y_test diff2=np.square(diff1) MSE=np.mean(diff2) # MSE=sum(diff2)/len(diff1) print('测试集的预测的均方误差MSE',MSE) plt.figure(figsize=(9,8)) # 绘制散点图 参数:x横轴 y纵轴 plt.scatter(y_test, predict, marker...
print(diff) ``` 4. 效果展示 假设我们的数据文件`data.txt`内容如下: ``` 1,2,3 4,5,6 7,8,9 ``` 运行以上代码后,我们将得到以下输出: ``` Differences between adjacent lines: [3.0, 3.0, 3.0] [3.0, 3.0, 3.0] ``` 这表明相邻两行数据的差值分别为\[3.0, 3.0, 3.0\]。
s1 = input("请输入第一个集合：")s2 = input("请输入第二个集合：")将输入的字符串转换为集合对象 set1 = set(eval(s1))set2 = set(eval(s2))计算两个集合的差集，并集和交集 diff = set1 - set2 # 差集 union = set1 | set2 # 并集 inter = set1 & set2 # 交集 输出结果 ...
在Python中，可以使用集合(Set)的差集操作来查找除了提供的元素以外的元素。差集操作可以返回在一个集合中，但不在另一个集合中的元素。例如，假设有一个集合set1，其中包含一些元素，我们想要查找除了element以外的所有元素。可以使用差集操作，如下所示：element = 3 set1 = {1, 2, 3, 4, 5} re...