一、operator模块概览 operator模块包含了对应于Python所有内置运算符的函数,这些函数可以直接在代码中调用,用于替代传统的运算符语法。这在某些场景下,尤其是需要将运算符作为参数传递给其他函数的情况下,显得尤为有用。 二、数学运算符函数 2.1 基本数学运算 add(x, y): 实现x + y sub(x, y): 实现x - y ...
operator 模块的 attrgetter 类可以获取对象的属性用于 map(), stored() 操作 attrgetter实例: from operator import * class Student: pass def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = score def __repr__(self): return '%s(name=%r,score=%r)' % (self.__class__.__name...
Python的operator模块提供了一系列内置的操作符函数,这些函数对应于Python语言中的内建操作符。使用operator模块可以使代码更加清晰和易读,同时也能提高性能,因为它通常比使用Python内建操作符更快。 下面是一些operator模块中常用的函数: 1. 算术操作符 operator.add(a, b): 返回 a + b。 operator.sub(a, b):...
operator模块是python中内置的操作符函数接口,它定义了一些算术和比较内置操作的函数。operator模块是用c实现的,所以执行速度比 python 代码快。 在operator 中有一个方法contains可以很方便地判断子串是否在字符串中。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>importoperator>>>operator.contains("hello...
operator.__pow__(obj) 返回obj的正值(+obj)。 operator.pow(a, b) operator.__pow__(a, b) 返回a ** b,a与b都为数字。 operator.rshift(a, b) operator.__rshift__(a, b) a右移b位,并返回结果值。 operator.sub(a, b) operator.__sub__(a, b) ...
operator.__eq__(a, b) operator.__ne__(a, b) operator.__ge__(a, b) operator.__gt__(a, b) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 丰富的比较操作(rich comparison) 注意:不同于内建的cmp()函数,以上这些函数可以返回任何类型,也就是说,返回值可以是也可以不是布尔值。点...
defpalindrome(string):from re import sub s = sub('[\W_]', '', string.lower())return s == s[::-1]palindrome('taco cat') # True 26. 不使用 if-else 的计算子 这一段代码可以不使用条件语句就实现加减乘除、求幂操作,它通过字典这一数据结构实现: importoperatoraction = {"+": operator....
'-': operator.sub, '*': operator.mul, '/': operator.truediv } stack = Stack() for item in expr.split(): if item.isdigit(): stack.push(float(item)) else: num2 = stack.pop() num1 = stack.pop() stack.push(operators[item](num1, num2)) ...
operator=Add|Sub|Mult|Div|Mod|Pow|LShift|RShift|BitOr|BitXor|BitAnd|FloorDiv arguments=(expr*args,identifier?vararg,identifier?kwarg,expr*defaults)} View Code 上面是部分摘自官网的 Abstract Grammar,实际遍历ast Node过程中根据Node的类型访问其属性。
distances = [np.linalg.norm(list(map(operator.sub, x, cluster_centers[j]))) for j in range(k)] for j in range(k): den = sum([math.pow(float(distances[j] / distances[c]), 2) for c in range(k)]) membership_mat[i][j] = float(1 / den) ...