positive_result) # 输出匹配到的单词列表 print("否定预搜索断言:", negative_result) # 输出匹配...
import unittestdef add(x, y):return x + yclass TestAdd(unittest.TestCase):def test_add_positive(self):self.assertEqual(add(1, 2), 3)def test_add_negative(self):self.assertEqual(add(-1, -2), -3)def test_add_zero(self):self.assertEqual(add(0, 0), 0)if __name__ == '__m...
positive_int = int("+789")negative_int = int("-789")print(positive_int, negative_int) # 输出：789 -789 处理错误和异常 当尝试将非数字字符的字符串转换为整数时，Python会抛出 ValueError 异常。因此，处理这种异常是重要的编程实践。示例：try:invalid_str_to_int = int("abc")except ValueError:p...
#Convert a positive number to a negative in Python You can also use theabs()function to convert a positive number to a negative. Theabs()function is guaranteed to return a positive number, so by prefixing its output with a minus, we get back a negative number. main.py number=137negativ...
side:检测范围,为'positive'时检测突增,为'negative'时检测突降,为'both'时突增突降都检测 min_periods:参考窗中最小个数,小于此个数将会报异常,默认为None,表示每个时间点都得有值 原理: 该模型用于检测突变情况,相比于PersistAD,其抗抖动能力较强,不容易出现误报 ...
side:检测范围,为'positive'时检测突增,为'negative'时检测突降,为'both'时突增突降都检测 min_periods:参考窗中最小个数,小于此个数将会报异常,默认为None,表示每个时间点都得有值 原理: 该模型用于检测突变情况,相比于PersistAD,其抗抖动能力较强,不容易出现误报。
index=['negative','positive']) # plot confusion matrix plt.figure(figsize=(10, 10), facecolor='w', edgecolor='k') sns.set(font_scale=1.5) sns.heatmap(conf_matrix,cmap='coolwarm',annot=True,fmt='.5g',cbar=False) plt.ylabel('Actual',size=20) ...
return "Positive"return "Negative" # 这里的return永远不会执行 返回语句不带值 在函数定义中可以使用return语句，但不带任何值。这将返回空值None。def bar():return result = bar()print(result) # 输出 None 不可达代码 如果return语句位于永远不会执行到的代码块中，将导致不可达代码错误。def baz(x):...
seek(0)和f.seek(0,0)是没有区别的。file.seek()方法标准格式是：seek(offset,whence=0)offset：开始的偏移量，也就是代表需要移动偏移的字节数whence：给offset参数一个定义，表示要从哪个位置开始偏移；0代表从文件开头开始算起，1代表从当前位置开始算起，2代表从文件末尾算起。默认为0 whence ...
from sklearn.svm import SVCsvm = SVC(C=1.0, kernel='linear', random_state=0)svm.fit(x, y) predicted = svm.predict(x) cm = confusion_matrix(y, predicted) plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=plt.cm.Wistia)classNames = ['Negative','Positive']plt.title('SVM Linear Kernel Co...