Manim入门

2021-10-13

（五）Python程序设计方法

程序设计方法理解掌握Python程序设计思维编写更有设计感的程序 0x1 实例体育竞技分析需求：毫厘是多少，如何可选分析体育竞技比赛模拟N场比赛计算思维：抽象 + 自动化模拟：抽象比赛过程+自动化执行N场比赛 N越大时，比赛结果分析会越科学问题分析比赛规则双人击球比赛：A&B，回合制，5局3胜开始时一方先发球，直至判分，接下来胜者发球球员只能在发球局得分，15分胜一局自顶向下将总问题表达为若干小问题的分析方法是解决复杂问日的有效方法第一阶段介绍内容，提高用户体验 def printIntro(): print(“这个程序模拟两个选手A和B的某种竞技比赛”) print(“程序运行需要A和B的能力值（以0到1之间的小数表示）”)def getInputs(): a = eval(input(“请输入选手A的能力值（0-1）：”)) b = eval(input(“请输入选手B的能力值（0-1）：”)) n = eval(input(“模拟比赛场次：”)) return a,b...

2022-11-10

Flask框架

Reference https://flask.net.cn/foreword.html 微框架暂时放一放

2022-10-03

Python的格式化输出

参考 format https://www.cnblogs.com/fat39/p/7159881.html#tag2 f-string https://blog.csdn.net/sunxb10/article/details/81036693 运算符详解 https://www.runoob.com/python/python-operators.html python的输出方式很多，这里整理一下普通输出x = 100print(x)print(‘hello, world’,’qxd’) #效果100hello, world qxd .format{}用法print(‘{} {}’.format(‘hello’,’world’)) # 不带字段hello world print(‘{0} {1}’.format(‘hello’,’world’)) # 带数字编号hello world print(‘{0} {1} {0}’.format(‘hello’,’world’)) # 打乱顺序hello world hello print...

2021-10-13

（四）Python程序控制结构

程序控制结构0x1 程序的分支结构单分支结构if <条件>: <语句块> 二分支结构if <条件>: <语句块1>else: <语句块2> #示例：guess = eval(input())if guess == 99: print(“猜{}了”.format(“对”))else: print(“猜{}了”.format(“错”)) #紧凑形式：<表达式1> if <条件> else <表达式2> guess = eval(input())print(“猜{}了”.format(“对” if guess == 99 else “错”)) 紧凑形式中，if，else所对应的不是语句，而是表达式，不能赋值，只能放在类似上述的执行语句中多分支if <条件> : <语句块1>elif: <语句块2>else: <语句块3&g...

2022-02-16

NumPy笔记

参考资料莫非Python Numpy中文介绍、安装等参考资料描述的很清楚，本文仅作补充和问题记录。创建#!/usr/bin/env python3# -*- coding:utf-8 -*- import numpy as npimport pandas as pd # Numpy属性 # 输出矩阵 # 0维a = np.array(3) # 1维必须加[]a = np.array([3, 15]) # 2维array = np.array([[1, 2, 3], [1, 2, 3]])print(“输出数组”)print(array) # 输出维数ndimprint(“输出维数”, array.ndim) # 输出大小shap，行列值print(“矩阵的行列值:”, array.shape) # 输出矩阵的元素个数sizeprint(“输出矩阵的元素个数:”, array.size) # Numpy关键字 # array 创建数组array = np.arr...

2022-09-17

OpenCV(Pyhton)

参考 https://opencv.apachecn.org/#/docs/4.0.0/3.1-tutorial_py_basic_ops 环境我使用的是annaconda的环境，自行搜索要先熟悉了numpy之后再学习OpenCV 图像导入# 读取图像# 用灰度模式加载图像newImg = cv.imread(‘./img/learn2.png’, 0) # 即使图像路径错误，它也不会抛出任何错误，但是打印 img会给你Nonecv.imshow(‘image’, newImg)cv.waitKey(0) # 是一个键盘绑定函数，它的参数是以毫秒为单位的时间。如果你在这段时间内按下任意键，程序将继续。cv.destroyAllWindows() # 简单的销毁我们创建的所有窗口# 如果你想销毁任意指定窗口，应该使用函数 cv.destroyWindow() 参数是确切的窗口名。 # 或者cv.namedWindow(‘image’, cv.WINDOW_NORMAL) # 窗口可以调整大小cv.imshow(‘image’, ...