File "<stdin>", line 1, in <module> AssertionError >>> else if pass#??? 1、空语句 do nothing 2、保证格式完整 3、保证语义完整 4、以if语句为例: C/C++中写法: if(true) ; // do nothing else {} // do nothing python中写法: if true: pass # do nothing else: print "do something...
9 # 当一个函数没有显示的调用 return函数时,默认会返回 None 10 >>> def do_nothing(): 11 ... print('ok') 12 ... 13 >>> print(do_nothing()) 14 ok # 函数体本身执行结果 15 None # 函数自身返回值 16 >>> 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16...
p2 = figure(title='Do You View Yourself As Masculine?', x_axis_label='Response', y_axis_label='Count', x_range=list(resps)) p2.vbar(x=resps, top=counts, width=0.6, fill_color='red', line_color='black') show(p2) #Pandas c...
AI代码解释 deffunc():'''This is self-definedfunctionDo nothing''' passprint(func.__doc__)#This is self-definedfunction# #Do nothing 模块 模块就是一个包含了所有你定义的函数和变量的文件,模块必须以.py为扩展名。模块可以从其他程序中‘输入’(import)以便利用它的功能。 在python程序中导入其他模块...
#plot 1 - barplot # **note** - the layout lines do nothing and trip no errors data = [go...
度量用于控制变量映射到视觉对象的具体细节,比如X轴和Y轴、colour(轮廓颜色)、fill(填充颜色)、alpha(透明度)、linetype(线性状)、shape(形状)和size(大小),它们都有相应的度量函数,度量函数分为数值型和类别型两大类。plotnine的默认度量为scale_xxx_identity()。需要主要的是:scale_*_manual()表示手动自定义离散...
master.title("My Do-Nothing Application") myapp.master.maxsize(1000, 400) # start the program myapp.mainloop() Tk 参数的数据类型 anchor 合法值是罗盘的方位点:"n"、"ne"、"e"、"se"、"s"、"sw"、"w"、"nw" 和"center"。 bitmap 内置已命名的位图有八个:'error'、 'gray25'、'gray50...
module = module_from_spec(spec) # needed for parallel imports spec._initializing = True try: sys.modules[spec.name] = module try: if spec.loader is None: if spec.submodule_search_locations is None: raise ImportError('missing loader', name=spec.name) # A namespace package so do nothing...
File "<pyshell#293>", line 1, in <module> set2.pop() KeyError: 'pop from an empty set' >>> >>> #discard()删除一个元素且不返回,与remove()不同的是,如果该元素不存在,不会抛出异常,do nothing >>> set1 {1, 2, 3, 4, 5, 6} >>> set1.discard(1) >>> set1 {2, 3, 4...
p2=figure(title='Do You View Yourself As Masculine?',x_axis_label='Response',y_axis_label='Count',x_range=list(resps))p2.vbar(x=resps,top=counts,width=0.6,fill_color='red',line_color='black')show(p2)#Pandas counts.plot(kind='bar') ...