一、Markdown编辑
1、创建标题时,需在标题文本前添加一个“#”符号(1-6个“#”符号),“#”符号的数量决定标题的大小。
2、样式和格式
(1)黑体:** ** or __ __(两个下划线)
(2)斜体:* * or _ _(一个下划线)
(3)黑体加斜体:** ** and _ _
3、列表
在一行或多行间使用“_”或“*”可创建项目列表形式,可用1、2、3生成带有序号或有序的列表
4、键盘快捷操作
(1) B键:在当前单元格下方插入新的单元格。
(2)A键:在当前单元格上方插入新的单元格。
(3) 使用Alt+Enter or Shift+Enter快捷键,将运行单元格中的代码,并在输出结果下方创建一个新的单元格。
(4)使用Ctrl+Enter 快捷键,仅显示输出结果,但不会生成新的单元格。
二、numpy向量计算
1、[a/b for a,b in zip(a,b)]
distances = [10,15,17,26,20]
times = [0.3,0.47,0.55,1.2,1]
[d/t for d,t in zip(distances,times)]
2、numpy 创建数组
(1)从列表中创建数组
distances = np.array(distances)
times = np.array(times)
product_quantities = np.array(product_quantities)
prices = np.array(prices)
(2)创建二维数组
A = np.array([[1,2],[3,4]])
(3)利用内置的numpy函数中创建数组
np.zeros(10,dtype = int)
np.ones(shape(3, 5),dtype = float)
np.arange(start=0,stop=20,step=2):起始为0,终止为20,步长为2,不包含终止值
np.linspace(1,5,5) :起始为1,终止为5,平均分成5份,包含终止值
3、数组索引
访问数组的第一个元素时,对应的索引为0
one_dim = np.linspace(-0.5,0.6,12)
4、数组切片
(1)一维数组切片
one_dim[2:5]
(2)二维数组切片
(3)重构数组
5 . 数据类型 :
None :空
int :整型
小整数对象池 :CPython中整数-5 到 256 , 永远存在小整数对象池中 , 不会释放.
float :浮点型
str :字符串
bool :布尔
complex :复数
6. 运算符优先级从高到低 :
小括号>算数运算符>比较运算符>增强运算符>逻辑运算符
ord(字符串) :返回该字符串的Unicode码 .
chr(Unicode码) :返回对应的字符串 .
7 . 格式化字符串 :
% :[- + 0 宽度.精度]类型码
- :左对齐(默认就是右对齐)
+ :显示正号
0 :左侧空白位置补零
宽度 :整个数据输出的宽度(字符大小)
精度 :保留小数点后多少位
类型码 :s 字符串 d 整数 f小数
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