python中的if语句格式_python if判断 print "我已经成年了" print "---if判断结束---" 运行结果: ——if判断开始—— ——if判断结束—— 总结: 以上2个demo仅仅是age变量的值不一样...,结果却不同;能够看得出if判断语句的作用:就是当满足一定条件时才会执行那块代码,否则就不执行那块代码 注意...
##if elif else后需要加冒号来告诉计算机这是一个判断语句 a = int(input("Please enter a number: ")) ## 让用户输入一个数字,用变量 a 接受 用int()强换转化为整数 只有数字或纯数字才能转换 if a > 10: ##如果 a > 10,则执行内部的代码,反之跳过 print('a > 10') ## 请特别注意语句块内...
test_acc = evaluate_accuracy(test_iter, net) print('epoch %d, loss %.4f, train acc %.3f, test acc %.3f' % (epoch + 1, train_l_sum / n, train_acc_sum / n, test_acc)) if __name__ == '__main__': num_inputs, num_outputs, num_hiddens1, num_hiddens2 = 784, 10, 2...
NaN: not a number , INF:无穷大,-inf +inf , float('nan') float('+inf') float('-inf') int(), long() 都是向下转型,对应实数int long float还可以用以下方式取舍: bool布尔:用于if/while后做条件判断 True:非False即为True False: None, False, 数字类型0,空容器,包括空字符串‘’, class的_...
kn_pred = kn.predict(X_test) print(pd.crosstab(kn_pred, y_test)) # 模型得分 print("模型在训练集上的准确率为%f" % kn.score(X_train, y_train)) print("模型在测试集上的准确率为%f" % kn.score(X_test, y_test)) income 0 1 row_0 0 5644 725 1 582 1190 模型在训练集上的准确...
# 分类数据集from sklearn.model_selection import train_test_splitx = np.array(data[["Delivery_person_Age","Delivery_person_Ratings","distance"]])y = np.array(data[["Time_taken(min)"]])xtrain, xtest, ytrain, ytest = train_test_split(x, y,test_size=0.10,random_state=42) ...
x=np.nan _get_judge(x) 判断tuple、list、dict是否为空 tuple_test =()print(bool(tuple_test)) tuple_test=[]print(bool(tuple_test)) tuple_test={}print(bool(tuple_test)) ifnotxxx: 在使用列表的时候,如果你想区分x==[]和x==None两种情况的话, 此时if not x:将会出现问题: ...
If you're confident in your inputs you could use sorted = True (t is in ascending order) and check = False (no NaNs in inputs, no infs in t or m) for better performance. Note that if your inputs are not valid and are not validated by sorted=None and check=True (default ...
test1.dtype int32 test2.dtype float64 test3.dtype float64 .astype y = x.astype('int32’)注意要新赋值,这个命令并不会改变原变量的数据类型 y = x.astype(http://np.int)浮点数变为整数 7.9 随机数 python中的随机数使用如下,没有考虑数组类型的高效数据结构,效率低。
在深入解决问题之前,让我们回顾一下,了解Python的基础知识。 我们知道数据结构、迭代和条件结构构成任何语言的关键。 在Python中,这些包括列表,字符串,元组,字典,for循环,while循环,if-else等。我们来看看其中的一些。 Python库及数据结构 Python数据结构