創建一個國際象棋盤python

❶ 求助高手~！！VB do while 國際象棋棋盤上的麥粒程序！！

For I = 1 To n
s = s + p
p = 2 ^ I
Next I

I = 1
Do While I <= n '這里應該是小於等於N 不是小於N
s = s + p
p = 2 ^ I
I = I + 1
Loop

s * 0.2 / (500 * 6000000000# * 365)
結果為 3369.27年

❷ python怎麼創建一個txt文件

python怎麼創建一個txt文件的方法。
如下參考：
1.首先使用內置的空閑編輯器進行編輯(右鍵單擊並選擇)，如下圖所示。
2.您可以下載記事本和其他編輯軟體，以支持多種語言的創建和編輯。
3.打開命令提示符cmd.exe窗口，自動顯示C盤用戶文件夾下的當前文件夾。
4.要運行該模塊，請將當前文件夾更改為模塊zd塊所在的文件夾。同一個磁碟文件夾可以使用CD語句(CD++路徑)更改路徑。對於不同的磁碟，首先直接輸入磁碟的編號，然後使用CD進行更改。
5.打開python.exe下的路徑，導入模塊，可以使用模塊編輯的函數，定義變數。

❸ python題：

1. 歐幾里德演算法
歐幾里德演算法又稱輾轉相除法， 用於計算兩個整數a, b的最大公約數。其計算原理依賴於下面的定理：
定理： gcd(a, b) = gcd(b, a mod b)
證明：
a可以表示成a = kb + r, 則r = a mod b
假設d是a, b的一個公約數， 則有 d|a, d|b, 而r = a - kb, 因此d|r。
因此，d是(b, a mod b)的公約數。
加上d是(b，a mod b)的公約數，則d|b, d|r, 但是a = kb + r,因此d也是(a, b)的公約數。
因此，(a, b) 和(a, a mod b)的公約數是一樣的，其最大公約數也必然相等，得證。
歐幾里德的Python語言描述為：

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def gcd(a, b):
if a < b:
a, b = b, a

while b != 0:
temp = a % b
a = b
b = temp

return a

2. Stein演算法
歐幾里德演算法是計算兩個數最大公約數的傳統演算法，無論是理論，還是從效率上都是很好的。但是他有一個致命的缺陷，這個缺陷只有在很大的素數時才會顯現出來。
考慮現在的硬體平台，一般整數最多也就是64位， 對於這樣的整數，計算兩個數值就的模很簡單的。對於字長為32位的平台，計算兩個不超過32位的整數的模，只需要一個指令周期，而計算64位以下的整數模，也不過幾個周期而已。但是對於更大的素數，這樣的計算過程就不得不由用戶來設計，為了計算兩個超過64位的整數的模，用戶也許不得不採用類似於多位除法手算過程中的試商法，這個過程不但復雜，而且消耗了很多CPU時間。對於現代密碼演算法，要求計算128位以上的素數的情況比比皆是，設計這樣的程序迫切希望能夠拋棄除法和取模。
Stein演算法由J.Stein 1961年提出，這個方法也是計算兩個數的最大公約數。和歐幾里德演算法不同的是，Stein演算法只有整數的移位和加減法，這對於程序設計者是一個福音。
為了說明Stein演算法的正確性，首先必須注意到以下結論：
gcd(a, a) = a， 也就是一個數和他自己的公約數是其自身。
gcd(ka, kb) = k * gcd(a, b)，也就是最大公約數運算和倍乘運算可以交換，特殊的，當k=2時，說明兩個偶數的最大公約數比如能被2整除。
Stein演算法的python實現如下：

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def gcd_Stein(a, b):
if a < b:
a, b = b, a
if (0 == b):
return a
if a % 2 == 0 and b % 2 == 0:
return 2 * gcd_Stein(a/2, b/2)
if a % 2 == 0:
return gcd_Stein(a / 2, b)
if b % 2 == 0:
return gcd_Stein(a, b / 2)

return gcd_Stein((a + b) / 2, (a - b) / 2)

3. 一般求解實現
核心代碼很簡單：

1
2
3

def gcd(a, b):
if b == 0:return a
return gcd(b, a % b)

附上一個用Python實現求最大公約數同時判斷是否是素數的一般方法：
程序如下:

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#!/usr/bin/env python

def showMaxFactor(num):
count = num / 2
while count > 1:
if num % count == 0:
print 'largest factor of %d is %d' % (num, count)
break #break跳出時會跳出下面的else語句
count -= 1
else:
print num, "is prime"

for eachNum in range(10,21):
showMaxFactor(eachNum)

輸出如下:

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10
11

largest factor of 10 is 5
11 is prime
largest factor of 12 is 6
13 is prime
largest factor of 14 is 7
largest factor of 15 is 5
largest factor of 16 is 8
17 is prime
largest factor of 18 is 9
19 is prime
largest factor of 20 is 10

❹ python演算法問題

你好，答案如下所示。

如圖所示

希望你能夠詳細查看。

如果你有不會的，你可以提問

我有時間就會幫你解答。
希望你好好學習。
每一天都過得充實。

❺ 如何用python做一個簡單的象棋AI

首先：Python語言在學術上非常受歡迎，不是計算機專業的人，很多都在學習Python。因為這個語言的前景是不可限量的，而且他的語法非常的簡單易懂，這就讓很多一些提及編程就恐慌的人減去了擔心，現在已經是一人應該掌握一門編程語言的時代，很多不是程序員的人們，利用自己寫的簡單的小程序，讓自己生活變得精彩起來，不管是因為興趣，還是其他，生活好像變得美好起來，有了一些追求。
發展前景一：Linux運維
Linux運維是必須而且一定要掌握Python語言，Python是一門非常NB的編程語言，它可以滿足Linux運維工程師的工作需求提升效率，總而提升自己的能力，運維工程師需要自己獨立開發一個完整的自動化系統時，這個時候才是真正價值的體現，才能證明自身的能力，讓老闆重視。
發展前景二：Python Web網站工程師
我們都知道Web一直都是不可忽視的存在，我們離不開網路，離不開Web，利用Python的框架可以做網站，而且都是一些精美的前端界面，還有我們需要掌握一些數據的應用。
發展前景三：Python自動化測試
大家都知道，就是Python語言對測試的幫助是非常大的，自動化測試中Python語言的用途很廣，可以說Python太強大，掌握和熟悉自動化的流程，方法和我們總使用的各個模板，到現在為止，我了解的Python使用最多的應該是自動化測試。
發展前景四：數據分析
我們都知道現在來臨了大數據的時代，數據可以說明一切問題的原因，現在很多做數據分析的不是原來那麼簡單，Python語言成為了做數據分析師的第一首選，它同時可以給工作帶來很大的效率。
發展前景五：人工智慧
我們都知道谷歌製作出了的機器人戰勝了一個圍棋大師，這個就是目前剛出頭的人工智慧，當然我們的人工智慧時代還沒有到來，如果這天來了，生活和世界將會發生翻天覆地的變化，而且現在發展這么快，人工智慧的時代不會太遠。
以上就是目前比較好的幾個Python的發展規劃和前景，Python沒有非常強勢的問題，但是它簡單的語言結構應用非常廣泛，總的來說學習Python是不錯的選擇。

❻ python數據分析與應用-Python數據分析與應用 pdf 內部全資料版

給大家帶來的一篇關於Python數據相關的電子書資源，介紹了關於Python方面的內容，本書是由人民郵電出版社出版，格式為PDF，資源大小281 MB，黃紅梅 張良均編寫，目前豆瓣、亞馬遜、當當、京東等電子書綜合評分為：7.8。

內容介紹

目錄

第1章Python數據分析概述1

任務1.1認識數據分析1

1.1.1掌握數據分析的概念2

1.1.2掌握數據分析的流程2

1.1.3了解數據分析應用場景4

任務1.2熟悉Python數據分析的工具5

1.2.1了解數據分析常用工具6

1.2.2了解Python數據分析的優勢7

1.2.3了解Python數據分析常用類庫7

任務1.3安裝Python的Anaconda發行版9

1.3.1了解Python的Anaconda發行版9

1.3.2在Windows系統中安裝Anaconda9

1.3.3在Linux系統中安裝Anaconda12

任務1.4掌握Jupyter Notebook常用功能14

1.4.1掌握Jupyter Notebook的基本功能14

1.4.2掌握Jupyter Notebook的高 級功能16

小結19

課後習題19

第2章NumPy數值計算基礎21

任務2.1掌握NumPy數組對象ndarray21

2.1.1創建數組對象21

2.1.2生成隨機數27

2.1.3通過索引訪問數組29

2.1.4變換數組的形態31

任務2.2掌握NumPy矩陣與通用函數34

2.2.1創建NumPy矩陣34

2.2.2掌握ufunc函數37

任務2.3利用NumPy進行統計分析41

2.3.1讀/寫文件41

2.3.2使用函數進行簡單的統計分析44

2.3.3任務實現48

小結50

實訓50

實訓1創建數組並進行運算50

實訓2創建一個國際象棋的棋盤50

課後習題51

第3章Matplotlib數據可視化基礎52

任務3.1掌握繪圖基礎語法與常用參數52

3.1.1掌握pyplot基礎語法53

3.1.2設置pyplot的動態rc參數56

任務3.2分析特徵間的關系59

3.2.1繪制散點圖59

3.2.2繪制折線圖62

3.2.3任務實現65

任務3.3分析特徵內部數據分布與分散狀況68

3.3.1繪制直方圖68

3.3.2繪制餅圖70

3.3.3繪制箱線圖71

3.3.4任務實現73

小結77

實訓78

實訓1分析1996 2015年人口數據特徵間的關系78

實訓2分析1996 2015年人口數據各個特徵的分布與分散狀況78

課後習題79

第4章pandas統計分析基礎80

任務4.1讀/寫不同數據源的數據80

4.1.1讀/寫資料庫數據80

4.1.2讀/寫文本文件83

4.1.3讀/寫Excel文件87

4.1.4任務實現88

任務4.2掌握DataFrame的常用操作89

4.2.1查看DataFrame的常用屬性89

4.2.2查改增刪DataFrame數據91

4.2.3描述分析DataFrame數據101

4.2.4任務實現104

任務4.3轉換與處理時間序列數據107

4.3.1轉換字元串時間為標准時間107

4.3.2提取時間序列數據信息109

4.3.3加減時間數據110

4.3.4任務實現111

任務4.4使用分組聚合進行組內計算113

4.4.1使用groupby方法拆分數據114

4.4.2使用agg方法聚合數據116

4.4.3使用apply方法聚合數據119

4.4.4使用transform方法聚合數據121

4.4.5任務實現121

任務4.5創建透視表與交叉表123

4.5.1使用pivot_table函數創建透視表123

4.5.2使用crosstab函數創建交叉表127

4.5.3任務實現128

小結130

實訓130

實訓1讀取並查看P2P網路貸款數據主表的基本信息130

實訓2提取用戶信息更新表和登錄信息表的時間信息130

實訓3使用分組聚合方法進一步分析用戶信息更新表和登錄信息表131

實訓4對用戶信息更新表和登錄信息表進行長寬表轉換131

課後習題131

第5章使用pandas進行數據預處理133

任務5.1合並數據133

5.1.1堆疊合並數據133

5.1.2主鍵合並數據136

5.1.3重疊合並數據139

5.1.4任務實現140

任務5.2清洗數據141

5.2.1檢測與處理重復值141

5.2.2檢測與處理缺失值146

5.2.3檢測與處理異常值149

5.2.4任務實現152

任務5.3標准化數據154

5.3.1離差標准化數據154

5.3.2標准差標准化數據155

5.3.3小數定標標准化數據156

5.3.4任務實現157

任務5.4轉換數據158

5.4.1啞變數處理類別型數據158

5.4.2離散化連續型數據160

5.4.3任務實現162

小結163

實訓164

實訓1插補用戶用電量數據缺失值164

實訓2合並線損、用電量趨勢與線路告警數據164

實訓3標准化建模專家樣本數據164

課後習題165

第6章使用scikit-learn構建模型167

任務6.1使用sklearn轉換器處理數據167

6.1.1載入datasets模塊中的數據集167

6.1.2將數據集劃分為訓練集和測試集170

6.1.3使用sklearn轉換器進行數據預處理與降維172

6.1.4任務實現174

任務6.2構建並評價聚類模型176

6.2.1使用sklearn估計器構建聚類模型176

6.2.2評價聚類模型179

6.2.3任務實現182

任務6.3構建並評價分類模型183

6.3.1使用sklearn估計器構建分類模型183

6.3.2評價分類模型186

6.3.3任務實現188

任務6.4構建並評價回歸模型190

6.4.1使用sklearn估計器構建線性回歸模型190

6.4.2評價回歸模型193

6.4.3任務實現194

小結196

實訓196

實訓1使用sklearn處理wine和wine_quality數據集196

實訓2構建基於wine數據集的K-Means聚類模型196

實訓3構建基於wine數據集的SVM分類模型197

實訓4構建基於wine_quality數據集的回歸模型197

課後習題198

第7章航空公司客戶價值分析199

任務7.1了解航空公司現狀與客戶價值分析199

7.1.1了解航空公司現狀200

7.1.2認識客戶價值分析201

7.1.3熟悉航空客戶價值分析的步驟與流程201

任務7.2預處理航空客戶數據202

7.2.1處理數據缺失值與異常值202

7.2.2構建航空客戶價值分析關鍵特徵202

7.2.3標准化LRFMC模型的5個特徵206

7.2.4任務實現207

任務7.3使用K-Means演算法進行客戶分群209

7.3.1了解K-Means聚類演算法209

7.3.2分析聚類結果210

7.3.3模型應用213

7.3.4任務實現214

小結215

實訓215

實訓1處理信用卡數據異常值215

實訓2構造信用卡客戶風險評價關鍵特徵217

實訓3構建K-Means聚類模型218

課後習題218

第8章財政收入預測分析220

任務8.1了解財政收入預測的背景與方法220

8.1.1分析財政收入預測背景220

8.1.2了解財政收入預測的方法222

8.1.3熟悉財政收入預測的步驟與流程223

任務8.2分析財政收入數據特徵的相關性223

8.2.1了解相關性分析223

8.2.2分析計算結果224

8.2.3任務實現225

任務8.3使用Lasso回歸選取財政收入預測的關鍵特徵225

8.3.1了解Lasso回歸方法226

8.3.2分析Lasso回歸結果227

8.3.3任務實現227

任務8.4使用灰色預測和SVR構建財政收入預測模型228

8.4.1了解灰色預測演算法228

8.4.2了解SVR演算法229

8.4.3分析預測結果232

8.4.4任務實現234

小結236

實訓236

實訓1求取企業所得稅各特徵間的相關系數236

實訓2選取企業所得稅預測關鍵特徵237

實訓3構建企業所得稅預測模型237

課後習題237

第9章家用熱水器用戶行為分析與事件識別239

任務9.1了解家用熱水器用戶行為分析的背景與步驟239

9.1.1分析家用熱水器行業現狀240

9.1.2了解熱水器採集數據基本情況240

9.1.3熟悉家用熱水器用戶行為分析的步驟與流程241

任務9.2預處理熱水器用戶用水數據242

9.2.1刪除冗餘特徵242

9.2.2劃分用水事件243

9.2.3確定單次用水事件時長閾值244

9.2.4任務實現246

任務9.3構建用水行為特徵並篩選用水事件247

9.3.1構建用水時長與頻率特徵248

9.3.2構建用水量與波動特徵249

9.3.3篩選候選洗浴事件250

9.3.4任務實現251

任務9.4構建行為事件分析的BP神經網路模型255

9.4.1了解BP神經網路演算法原理255

9.4.2構建模型259

9.4.3評估模型260

9.4.4任務實現260

小結263

實訓263

實訓1清洗運營商客戶數據263

實訓2篩選客戶運營商數據264

實訓3構建神經網路預測模型265

課後習題265

附錄A267

附錄B270

參考文獻295

學習筆記

Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支持運行 40 多種編程語言。 Jupyter Notebook 的本質是一個 Web 應用程序，便於創建和共享文學化程序文檔，支持實時代碼，數學方程，可視化和 markdown。 用途包括：數據清理和轉換，數值模擬，統計建模，機器學習等等 。 定義 （推薦學習：Python視頻教程） 用戶可以通過電子郵件，Dropbox，GitHub 和 Jupyter Notebook Viewer，將 Jupyter Notebook 分享給其他人。 在Jupyter Notebook 中，代碼可以實時的生成圖像，視頻，LaTeX和JavaScript。 使用 數據挖掘領域中最熱門的比賽 Kaggle 里的資料都是Jupyter 格式 。 架構 Jupyter組件 Jupyter包含以下組件： Jupyter Notebook 和 ……

本文實例講述了Python實現的微信好友數據分析功能。分享給大家供大家參考，具體如下： 這里主要利用python對個人微信好友進行分析並把結果輸出到一個html文檔當中，主要用到的python包為 itchat ， pandas ， pyecharts 等 1、安裝itchat 微信的python sdk，用來獲取個人好友關系。獲取的代碼 如下： import itchatimport pandas as pdfrom pyecharts import Geo, Baritchat.login()friends = itchat.get_friends(update=True)[0:]def User2dict(User): User_dict = {} User_dict["NickName"] = User["NickName"] if User["NickName"] else "NaN" User_dict["City"] = User["City"] if User["City"] else "NaN" User_dict["Sex"] = User["Sex"] if User["Sex"] else 0 User_dict["Signature"] = User["Signature"] if User["Signature"] else "NaN" ……

基於微信開放的個人號介面python庫itchat，實現對微信好友的獲取，並對省份、性別、微信簽名做數據分析。 效果： 直接上代碼，建三個空文本文件stopwords.txt，newdit.txt、unionWords.txt，下載字體simhei.ttf或刪除字體要求的代碼，就可以直接運行。 #wxfriends.py 2018-07-09import itchatimport sysimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#繪圖時可以顯示中文plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#繪圖時可以顯示中文import jiemport jieba.posseg as psegfrom scipy.misc import imreadfrom wordcloud import WordCloudfrom os import path#解決編碼問題non_bmp_map = dict.fromkeys(range(0x10000, sys.maxunicode + 1), 0xfffd) #獲取好友信息def getFriends():……

Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果示例

本文實例講述了Python數據分析之雙色球基於線性回歸演算法預測下期中獎結果。分享給大家供大家參考，具體如下： 前面講述了關於雙色球的各種演算法，這里將進行下期雙色球號碼的預測，想想有些小激動啊。 代碼中使用了線性回歸演算法，這個場景使用這個演算法，預測效果一般，各位可以考慮使用其他演算法嘗試結果。 發現之前有很多代碼都是重復的工作，為了讓代碼看的更優雅，定義了函數，去調用，頓時高大上了 #!/usr/bin/python# -*- coding:UTF-8 -*-#導入需要的包import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport operatorfrom sklearn import datasets,linear_modelfrom sklearn.linear_model import LogisticRegression#讀取文件d……

以上就是本次介紹的Python數據電子書的全部相關內容，希望我們整理的資源能夠幫助到大家，感謝大家對鬼鬼的支持。

注·獲取方式：私信（666）

❼ python習題（演算法）

這個就是循環2n次呀。先是讓x=x+c,在把c更新一下c=c+b，最後讓b=b+a，這就完成一次循環了。
不過你給的程序不完整。