python中的二元函数,python画二元一次函数

python为什么有二元运算符有什么好处

因为二元运算符是作用在两个元素上的，可以更好的层层递进。

创新互联是一家集网站建设,新绛企业网站建设,新绛品牌网站建设,网站定制,新绛网站建设报价,网络营销,网络优化,新绛网站推广为一体的创新建站企业，帮助传统企业提升企业形象加强企业竞争力。可充分满足这一群体相比中小企业更为丰富、高端、多元的互联网需求。同时我们时刻保持专业、时尚、前沿，时刻以成就客户成长自我，坚持不断学习、思考、沉淀、净化自己，让我们为更多的企业打造出实用型网站。

比如+，-，*，\都是二元运算符。

实现了减法的实际语义，可以找到binary_op1()函数。它提供了一种管理二元操作的通用方法。

python.name是什么选择器

基本选择器。

扩展资料：

name选择器_CSS选择器，属性相关

1.1.列举字符串,列表，元组，字典每个常用的五个方法

str：切片，下标，+拼接，in，not in，count计数，endswith以什么结尾，startswith以什么开始，

find检查字符是否在源字符串中，isdigit只包含数字，isalnum数字和字母，upper大写，lower小写，

title首字母大写，isupper是否大写，len多少位，replace替换，strip，rstrip，lstrip删除空格，

list：append，del，delete，insert，+，*，切片，下标，嵌套list[1][0],len,max,min,count,pop,

remove,clear,copy,reverse反转,sort排序，list转化

tuple：add，type，del删除整个元组，len，+，*，in，not in，切片，max，min，tuple转化

dict：dict['key']访问value值修改value值，get，len，str，type，pop

2.描述下列常见内置函数的作用可用代码说明map,zip,filter,sorted,reduce

map：会根据提供的函数对指定序列做映射。

先定义一个pow函数，return x ** 2

In [5]: list(map(lambda x: pow(x,2),list(range(5))))

Out[5]: [0, 1, 4, 9, 16]

sorted:与lambda将list的数按照lambda定义的的key值排序

#一个整数列表，要求按照列表中元素的绝对值大小升序排列

In [18]: list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]

...: sorted(list1, key=lambda x: abs(x))

...:

Out[18]: [0, -1, -2, 3, -4, 5, -6]

filter（func，seqs）:寻找满足条件的

# list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]

In [25]: list(filter(lambda x:x 0,list1))

Out[25]: [3, 5]

reduce（function，seqs）依次对容器内所有元素进行操作，比如相加

#其中reduce函数是python中的一个二元内建函数，它可以通过传给reduce中的函数（必须是二元函数）

#**依次**对数据集中的数据进行操作。例如传给reduce的函数是做加法，数据集是list1，那么reduce

#函数的作用就是将数据集中的数据依次相加

# list1 = [3,5,-4,-1,0,-2,-6]

In [30]: reduce(lambda x,y:x+y,list1)

Out[30]: -5

zip：反转打包解包

list1 = [1,2,3,4]

list2 = ["a","b","c","d"]

zipobj1 = zip(list1,list2)

print(dict(zipobj1)) # {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c', 4: 'd'}

list3 = [1,2,3,4]

list4 = ["a","b","c","d"]

list5 = ["a2","b2","c2"]

zipobj2 = zip(list3,list4,list5)

print(list(zipobj2)) # [(1, 'a', 'a2'), (2, 'b', 'b2'), (3, 'c', 'c2')]

3.列举你所知道的面相对象中的__开头__结尾的方法及作用，越多越好

__init__,__str__打印对象，__del__,__name__名字，__dict__打印对象的属性k，v形式，

__class__返回一个类的实例，__call__最高级调用,__new__创建新对象

4.写出form标签几个关键性的属性及作用

method属性：规定用于发送 form-data 的 HTTP 方法。实际上就是请求的方式。

name属性：表单的名称。

action属性：指定表单请求的路径

target属性：指定action的Url在哪里打开

enctype： 指定数据的编码格式

5.列举你所知道的css选择器

1.基本选择器：通用，标签，id ‘#’，class ‘.’

2.组合选择器：后代'空格' ，子元素‘’，毗邻 ‘+’，弟弟 ‘~’

3.属性选择器：[username],[username='111'],input[username='111']

4.分组和嵌套选择器:分组‘，’逗号表示并列关系，嵌套‘空格’

5.伪元素选择器：p:first-letter,p:after,p:before

6.伪类选择器：书写顺序：link visited hover/active

点击前，点击后，悬浮/点击时

内容详细

CSS

层叠样式表:就是给HTML标签添加样式的，让它变的更加的好看

# 注释

CSS选择器

基本选择器

组合选择器

属性选择器

分组与嵌套

伪类选择器

伪元素选择器

first

选择器优先级

"""

css属性相关

字体属性

当你想要一些颜色的时候

文字属性

text

背景图片

边框

display属性

display

盒子模型

盒子模型

浮动

浮动的元素

小总结：

# 注释

/**/ 由于前端代码都笔记多并且没有什么规律 所以我们都会利用注释来帮助我们维护代码

# 语法结构

选择器 {

属性1:值;

属性2:值;

属性3:值;

}

# 选择器

1.基本选择器

id选择器

#d1 {}

类选择器

.c1 {}

标签选择器

div {}

通用选择器

* {}

p#d1.c1

emmet插件

2.组合选择器

我们将前端标签的嵌套定义为父亲 儿子 后代 兄弟等等关系

后代选择器

div p {} 只要是div内部的p都拿到

儿子选择器

divp {} 只拿内部第一层级的p

毗邻选择器

div+p {} 紧挨着我的同级下一个

弟弟选择器

div~p {} 同级别下面所有的p

3.属性选择器 []

[username]

[username='jason']

input[username='jason']

ps:标签既可以有默认的书写 id class...

还可以有自定义的书写并且支持多个

python中pow(x,y[,z])函数怎么使用？

你的语法有错误。

内置函数power(x, y[, z])中的x和y是必选参数，z是可选参数；如果使用了参数z，中括号必须去掉，即power(x,y,z)，其结果是x的y次方再对z求余数，但是这种方式比power(x,y) % z的执行效率要高。

你可以使用power(2, 4)或者power(2,4,3)。

power(2,4)=2的4次方=16；

power(2,4,3)=2的4次方再模上3=16 % 3=1。

Python之神奇的绘图库matplotlib

matplotlib是Python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。本文将以例子的形式分析matplot中支持的，分析中常用的几种图。其中包括填充图、散点图(scatter plots)、. 条形图(bar plots)、等高线图(contour plots)、 点阵图和3D图，下面来一起看看详细的介绍：

一、填充图

参考代码

简要分析

这里主要是用到了fill_between函数。这个函数很好理解，就是传入x轴的数组和需要填充的两个y轴数组；然后传入填充的范围，用where=来确定填充的区域；最后可以加上填充颜色啦，透明度之类修饰的参数。

相关推荐：《Python教程》

效果图

二、散点图(scatter plots)

参考代码

简要分析

1.首先介绍一下numpy 的normal函数，很明显，这是生成正态分布的函数。这个函数接受三个参数，分别表示正态分布的平均值，标准差，还有就是生成数组的长度。很好记。

2.然后是arctan2函数，这个函数接受两个参数，分别表示y数组和x数组，然后返回对应的arctan(y/x)的值，结果是弧度制。

3.接下来用到了绘制散点图的scatter方法，首先当然是传入x和y数组，接着s参数表示scale，即散点的大小；c参数表示color，我给他传的是根据角度划分的一个数组，对应的就是每一个点的颜色（虽然不知道是怎么对应的，不过好像是一个根据数组内其他元素进行的相对的转换，这里不重要了，反正相同的颜色赋一样的值就好了）；最后是alpha参数，表示点的透明度。scatter函数的高级用法可以参见官方文档scatter函数或者help文档，最后设置下坐标范围就好了。

效果图

三、等高线图(contour plots)

参考代码

简要分析

1.首先要明确等高线图是一个三维立体图，所以我们要建立一个二元函数f，值由两个参数控制，(注意，这两个参数都应该是矩阵)。

2.然后我们需要用numpy的meshgrid函数生成一个三维网格，即，x轴由第一个参数指定，y轴由第二个参数指定。并返回两个增维后的矩阵，今后就用这两个矩阵来生成图像。

3.接着就用到coutourf函数了，所谓contourf，大概就是contour fill的意思吧，只填充，不描边；这个函数主要是接受三个参数，分别是之前生成的x、y矩阵和函数值；接着是一个整数，大概就是表示等高线的密度了，有默认值；然后就是透明度和配色问题了，cmap的配色方案这里不多研究。

4.随后就是contour函数了，很明显，这个函数是用来描线的。用法可以类似的推出来，不解释了，需要注意的是他返回一个对象，这个对象一般要保留下来个供后续的加工细化。

5.最后就是用clabel函数来在等高线图上表示高度了，传入之前的那个contour对象；然后是inline属性，这个表示是否清除数字下面的那条线，为了美观当然是清除了，而且默认的也是1；再就是指定线的宽度了。

效果图