【Python turtle 畫愛心】實戰學習
程式碼如下:
from turtle import *
def curvemove():
for i in range(200):
right(1)
forward(1)
color('red','pink')
begin_fill()
left(140)
forward(111.65)
curvemove()
left(120)
curvemove()
forward(111.65)
end_fill()
done()
效果如下:
具體細節,有空再更。
相關推薦
【Python turtle 畫愛心】實戰學習
程式碼如下:from turtle import * def curvemove(): for i in range(200): right(1) forward(1) color('red','pink') begin
【python 散點圖】美觀畫時間序列散點圖
經常遇到時間序列的資料,用散點圖可以直觀的檢視資料的分佈情況。matplotlib模組的pyplot有畫散點圖的函式,但是該函式要求x軸是數字型別。pandas的plot函式裡,散點圖型別’scatter’也要求數字型的,用時間型別的會報錯。 最終摸索出畫散點
【10月31日】機器學習實戰(二)決策樹:隱形眼鏡資料集
決策樹的優點:計算的複雜度不高,輸出的結果易於理解,對中間值的確實不敏感,可以處理不相關的特徵資料 決策樹的缺點:可能會產生過度匹配的問題。 其本質的思想是通過尋找區分度最好的特徵(屬性),用於支援分類規則的制定。 那麼哪些特徵是區分度好的,哪些特徵是區分度壞的呢?換句話說
【基礎知識十六】強化學習
動態 sof col -s 範例 如何 差分 ash 抽象 一、任務與獎賞 我們執行某個操作a時,僅能得到一個當前的反饋r(可以假設服從某種分布),這個過程抽象出來就是“強化學習”。 強化學習任務通常用馬爾可夫決策過程MDP來描述: 強化學
【Python常見問題總結】
future 環境 rbegin 參考 root 都是 虛擬 bsp 有效 1. python2 中 end = ‘‘ 取消換行沒有用 解決辦法: 在程序開始加入 from __future__ import print_function 2. 如何在電腦上同時使用py
【python常見面試題】之python 中對list去重的多種方法
ont dex 如果 原來 簡單 div set方法 ron 職位 在python相關職位的面試過程中,會對列表list的去重進行考察。(註意有時會要求保證去重的順序性) 1、直觀方法 1 li=[1,2,3,4,5,1,2,3] 2 new_li=[] 3 for
【Python數據分析】
改變 line 數組 調整 panda title 索引對象 play back 索引對象的其他功能 ①更換索引 ②對齊 ③刪除 一、更換索引 我們已經知道,數據結構一旦聲明,index對象就不能改變 事實上,我們重新定義索引之後,我們就能夠用現有的數據結構生成一個新的數
01月05日 三周四次【Python基礎進階】
是個 快速 files 函數 true 結果 lis pre 序列 1.8 遞歸列出目錄裏的文件1.9 匿名函數 1.8 遞歸列出目錄裏的文件 #### 遍歷目錄裏的文件(不支持子目錄文件) import os for i in os.listdir(‘C:/Users
01月11日 四周四次【Python基礎進階】
顯示 進階 col super 自定義 方法總結 總結 類方法 3.1 3.1/3.2 類的繼承3.3 類的屬性總結3.4 類的方法總結 3.1/3.2 類的繼承 類的繼承 繼承是面向對象的重要特點之一 繼承關系: 繼承是相對兩個類而言的父子關系,子類繼承父類所有的公有
【Selenium】【Python多線程】
edi runt class file mage lis .html cover 分享 # all_tests_pro.py import unittest,time,os,multiprocessingimport HTMLTestRunner#查找多有含有thr
01月12日 四周五次【Python基礎進階】
python3.5 rc腳本(類的定義與腳本的結構)3.6 rc腳本(start方法)3.7 rc腳本(stop和status方法)3.8 rc腳本(以daemon方式啟動) 3.5 rc腳本(類的定義與腳本的結構)/3.6 rc腳本(start方法)/3.7 rc腳本(stop和status方法) imp
【python 字符串】 字符串的相關方法(二)
src height log ima alex style 字符 圖片 true 查找元素所在的第一個的索引位置 text.find() 可有開始和結束位置查找 find(‘ex‘,3,6) # 查找元素的索引位置 text = ‘alexalex‘ ret =
【python 字符串】 字符串的相關方法(三)
nbsp join 等等 () pri 查找 開始 反斜杠 不能 # 將字符串中的每個元素,按照指定分隔符進行拼接 # 空格 、# 、_ 等等 不能是反斜杠 test = ‘你是風兒我是沙‘ ret = ‘#‘.join(test) print(ret) 你#是
【Python pip 基礎命令】
http ear 所在 In comm img 包名 AS TE pip 簡介 pip 是Python的著名的包管理用於,用於對Python包進行便捷的安 裝、卸載、升級等相關操作。 pip 安裝 sudo easy_install pip pip --versio
【Python內建包】csv模組用法
一、概述 CSV(逗號分隔符)檔案是表格與資料庫操作之中最常用的輸入輸出格式。在RFC4180中的檔案描述標準對CSV格式進行規範之前,CSV格式檔案就已經被應用了很多年了。而缺乏合適的格式描述規範意味著不同應用的輸入輸出格式會有著細微的差別。因此在從不同源生成這些檔案的時候,這些差別相
【Python內建包】re.sub功能
之前要用到正則替換,所以就用到了sub這個功能,看著doc裡寫的雲裡霧裡的,就自己做了做實驗 re.sub(pattern, repl, string, count=0, flags=0) 先說功能 Return the string obtained by replaci
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——特徵選擇
本課件的主要內容如下: 上次課程回顧:尋找“真實”模型 資訊準則 貝葉斯資訊準則 關於食物過敏 特徵選擇 全基因組關聯分析 “迴歸權重”方法 搜尋評分法 評分函式的選擇 “特徵數量”懲罰
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——非線性迴歸
本課件主要內容包括: 魯棒迴歸 體育運動中的非線性級數 自適應計數/距離法 線性模型的侷限性 非線性特徵變換 一般多項式特徵(d = 1) 英文原文課件下載地址: http://page5.dfpan
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——數值優化與梯度下降
本課件主要包括以下內容: 優化簡介 上次課程回顧:線性迴歸 大規模最小二乘 尋找區域性最小值的梯度下降法 二維梯度下降 存在奇異點的最小二乘 魯棒迴歸 基於L1-範數的迴歸 L1-範數的平滑近似
【Mark Schmidt課件】機器學習與資料探勘——正規方程組
本課件的主要內容包括: d維資料的梯度和臨界點 最小二乘偏導數 矩陣代數回顧 線性最小二乘 線性和二次梯度 正規方程組 最小二乘問題的不正確解 最小二乘解的非唯一性 凸函式 如何判斷函式的