1) 语法错误(syntax errors):程序的结构或结构相关的规则出错;Python对语法错误是零容忍的,一旦出错即无法执行程序。 2) 运行时错误(runtime errors):程序开始执行后出现的错误(exceptions),即发生异常。 3) 语义错误(semantic errors):程序执行成功,但并未得到预期的结果。 试验性调试(experimental debugging):调试...
代码运行次数:0 low,high=map(int,input().split())defjiang(low,high):res=[]l=len(str(low))head_num=int(str(low)[0])ifhead_num+l>10:head_num=1l+=1res_num=int(''.join(map(str,list(range(head_num,head_num+l)))whileres_num<high:res_num=int(''.join(map(str,list(range(hea...
low:随机生成的数要大于等于该值。 high:随机生成的数要小于该值。 size:控制随机数的尺寸,省略时默认输出单个整数。 random.randint函数的作用是返回一个随机整型数或整型数组或整型数据框。 范围从low(含)到high(不含),即[low, high)。 如果未写参数high的值,则数据范围为[0, low)。 四、random.randint函...
PikaPython 是一个完全重写的超轻量级 python 引擎,零依赖,零配置,可以在Flash ≤ 64KB,RAM≤ 4KB的平台下运行(如 stm32g030c8 和 stm32f103c8),极易部署和扩展,具有大量的中文文档和视频资料。 PikaPython 也称 PikaScript、PikaPy。 PikaPython 具有框架式 C 模块开发工具,只要用 Python 写好调用 API ,就能...
mid = (low + high) // 2 if arr[mid] == target: return mid elif arr[mid] < target: low = mid + 1 else: high = mid - 1 return -1 三、图算法 图算法是解决图相关问题的算法,常用的图算法有深度优先搜索、广度优先搜索、最短路径算法等。在Python中,可以使用第三方库networkx来处理图相关...
['open','close','low','high']]) v2=np.array(hs.up) v3=np.array(hs.down) kline = Kline("沪深300唐奇安通道",title_text_size=15) kline.add("K线图", attr, v1.round(1),is_datazoom_show=True,) # 成交量 bar = Bar() bar.add("成交量", attr, hs['vol'],tooltip_tragger="...
level_map = {1: ‘high’, 2: ‘medium’, 3: ‘low’} df[‘c_level’] = df[‘c’].map(level_map) 举几个例子:True,False为1,0(用于建模); 定义水平; 用户定义的词法编码。 apply or not apply? 如果我们想创建一个新的列,并将其他列作为输入,那么apply函数有时非常有用。 def rule(x,...
我们首先将两个电机的INA和INB引脚设置为OUTPUT模式,以便我们可以将HIGH或LOW值写入这些引脚。 pinMode()函数用于设置 I/O 引脚的模式。 pinMode()的第一个参数是引脚号,第二个参数是模式。 我们可以将引脚设置为输入或输出。 要将引脚设置为输出,请给OUTPUT自变量作为第二个自变量。 要将其设置为输入,请给INPU...
df['OL']=df.open-df.low df['HCY']=df.high-df.close.shift(1) df['CYL']=df.close.shift(1)-df.low #计算AR、BR指标 df['AR']=ta.SUM(df.HO, timeperiod=26)/ta.SUM(df.OL, timeperiod=26)*100 df['BR']=ta.SUM(df.HCY, timeperiod=26)/ta.SUM(df.CYL, timeperiod=26)*100 ...
columns = ['date', 'open', 'close', 'high', 'low', 'volume', '成交额', '振幅', '涨跌幅', '涨跌额', '换手率'] data.columns = columns for m in columns[1:]: data[m] = pd.to_numeric(data[m]) data.sort_index(ascending=True,ignore_index=True,inplace=True) ...