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python不以科学计数法输出的实例方法总结

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python 不以科学计数法输出的方法

其实很简单只需两个语句:

import numpy as np
np.set_printoptions(suppress=True)

这样就可以搞定

以上这篇python 不以科学计数法输出的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。

python怎么计数

python中统计计数的几种方法

python怎么计数

使用字典dict()(推荐学习:Python视频教程)

循环遍历出一个可迭代对象中的元素,如果字典没有该元素,那么就让该元素作为字典的键,并将该键赋值为1,如果存在就将该元素对应的值加1.

lists = ['a','a','b',5,6,7,5]
        count_dict = dict()
        for item in lists:
            if item in count_dict:
                count_dict[item] += 1
            else:
                count_dict[item] = 1

使用defaultdict()

defaultdict(parameter)可以接受一个类型参数,如str,int等,但传递进来的类型参数,不是用来约束值的类型,更不是约束键的类型,而是当键不存在的话,实现一种值的初始化

defaultdict(int):初始化为 0

defaultdict(float):初始化为 0.0

defaultdict(str):初始化为 ”

from collections import defaultdict
        lists = ['a', 'a', 'b', 5, 6, 7, 5]
        count_dict = defaultdict(int)
        for item in lists:
            count_dict[item] += 1

使用集合(set)和列表(list)

先使用set去重,然后循环的把每一个元素和每一个元素对应的次数lists.count(item)组成一个元组放在列表里面

lists = ['a', 'a', 'b', 5, 6, 7, 5]
count_set = set(lists)
count_list = list()
for item in count_set:
    count_list.append((item,lists.count(item))

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学习笔记
网友NO.134689

python实现计数排序与桶排序实例代码

计数排序 找到给定序列的最小值与最大值 创建一个长度为最大值-最小值+1的数组,初始化都为0 然后遍历原序列,并为数组中索引为当前值-最小值的值+1 此时数组中已经记录好每个值的数量,自然也就是有序的了 例如: 计数排序实现 下面为列表的计数排序 def count_sort(s): """计数排序""" # 找到最大最小值 min_num = min(s) max_num = max(s) # 计数列表 count_list = [0]*(max_num-min_num+1) # 计数 for i in s: count_list[i-min_num] += 1 s.clear() # 填回 for ind,i in enumerate(count_list): while i != 0: s.append(ind+min_num) i -= 1if __name__ == '__main__': a = [3,6,8,4,2,6,7,3] count_sort(a) print(a) 计数排序的缺点 当数值中有非整数时,计数数组的索引无法分配 桶排序 桶排序原理: 桶排序与计数排序类似,但可以解决非整数的排序 桶排序相当于把计数数组划分为按顺序的几个部分 每一部分叫做一个桶,它来存放处于该范围内的数 然后再对每个桶内部进行排序,可以使用其他排序方法如快速排序 最后整个桶数组就是排列好的数据,再将其返回给原序列 举例: 桶排序实现 这里选择桶的数量为序列元素个数+1,范围分别是5等分与最大值,和上面那个图一样。 具体问题应该按照具体情况进行桶划分 这里桶内部排序直接调用了sorted def bucket_sort(s): """桶排序""" min_num = min(s) max_num = max(s) #……

网友NO.577136

用Python解决计数原理问题的方法

前几天遇到这样一道数学题: 用四种不同颜色给三棱柱六个顶点涂色,要求每个点涂一种颜色,且每条棱的两个端点涂不同颜色,则不同的涂色方法有多少种? 当我看完题目后,顿时不知所措。于是我拿起草稿纸在一旁漫无目的地演算了一下,企图能找到解决方法。结果一无所获。于是打算通过程序算法解决这个问题。经过2个多小时的研究,终于完成了代码,并求得了答案。 由于Python写起来比较方便而且本人比较喜欢Python的语法,所以研究算法时我通常采用Python,此次也不例外。以下就是整个算法的实现过程。 两种算法 我一共想出了两种用于解决本题的算法: 算法一: 将所有的涂色情况通过程序的循环计算出来,然后通过程序的条件判断去除掉不合题意的所有情况,最后得到最终结果。 算法二: 从其中任意一个端点(p0)入手,由于其它所有端点都没有涂色,所以它可以涂四种颜色。将这四种颜色通过循环分别涂在这个端点上,每涂上一种颜色后,获取与它相临的一个端点(p1),并获取它可以涂上的颜色,然后通过循环将可用颜色涂上(及不能涂上与p0相同的颜色),每涂上一种颜色,又将p1相邻的未涂色的点涂色(及除p0外其他的相邻端点)。每个点被涂色后都采用同样的方法将相邻的点涂色,以此类推,涂完最后……

网友NO.321896

Python读取系统文件夹内所有文件并统计数量的方法

大家先看一下Python os模块中的部分函数 python 路径相关的函数 os.listdir(dirname):列出dirname下的目录和文件 os.getcwd():获得当前工作目录 os.curdir:返回当前目录('.') os.chdir(dirname):改变工作目录到dirname os.path.isdir(name):判断name是不是一个目录,name不是目录就返回false os.path.isfile(name):判断name是不是一个文件,不存在name也返回false os.path.exists(name):判断是否存在文件或目录name os.path.getsize(name):获得文件大小,如果name是目录返回0 os.path.abspath(name):获得绝对路径 os.path.normpath(path):规范path字符串形式 os.path.split(name):分割文件名与目录(事实上,如果你完全使用目录,它也会将最后一个目录作为文件名而分离,同时它不会判断文件或目录是否存在) os.path.splitext():分离文件名与扩展名 os.path.join(path,name):连接目录与文件名或目录 os.path.basename(path):返回文件名 os.path.dirname(path):返回文件路径 下面给出递归搜索代码(能够查找到隐藏文件,不能读取非只读性文件,代码中用异常测试跳过此类文件) import osdef visitDir(path): if not os.path.isdir(path): print('Error: "', path, '" is not a directory or does not exist.') return else: global x try: for lists in os.listdir(path): sub_path = os.path.join(path, lists) x += 1 print('No.', x, ' ', sub_path) if os.path.isdir(sub_path): visitDir(sub_path……

网友NO.586694

python 列表递归求和、计数、求最大元素的实例

利用python的递归来执行求和、计数、求最大元素的方法简直溜到爆,这里粘贴一下代码: 列表的递归求和: def sum(list): if list==[]: return 0 return list[0]+sum(list[1:]) 测试: print sum([3,4,2,3]) 列表的递归计数: def countElem(list): if list==[]: return 0 return 1+countElem(list[1:]) 测试: print countElem([3,4,2,3,2,4]) 列表的递归求最大元素: def maxElem(list): if len(list)==1: return list[0] return list[0] if list[0]maxElem(list[1:]) else maxElem(list[1:]) 测试: print maxElem([3,4,7,1,2]) 利用递归的核心思想有两点: 1、基线条件,找准基线条件,退出递归循环; 2、递归条件,不断将问题进行分解,直到符合基线条件。 以上这篇python 列表递归求和、计数、求最大元素的实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。 ……

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