Python中22个万用公式的小结

早期写的python障碍式期权的定价脚本,供大家参考,具体内容如下 #coding:utf-8 ''' 障碍期权 q=x/s H = h/x H 障碍价格 [1] Down-and-in call cdi [2] Up-and-in call cui [3] Down-and-in put pdi [4] Up-and-in put pui [5] Down-and-out call cdo [6] Up-and-out call cuo [7] Down-and-out put pdo [8]

在进行excel文件读取的时候,我自己设置了部分直接从公式获取单元格的值 但是用之前的读取方法进行读取的时候,返回值为空 import os import xlrd from xlutils.copy import copy file_path = os.path.abspath(os.path.dirname(__file__)) # 获取当前文件目录 print(file_path) root_path = os.path.dirname(file_path) # 获取文件上级目录 data

最近跑去学了下python,一个很简单的题,结果发现数学公示忘了,在不用for循环的情况下居然有些懵,记录为下.. 题:等差数列可以定义为每一项与它的前一项的差等于一个常数,可以用变量 x1 表示等差数列的第一项,用 d 表示公差,请计算数列 1 4 7 10 13 16 19 - 前 100 项的和. 等差求和公示: 和=(首数+尾数)*项数/2; 题的懵就是尾数忘了怎么求了,查了百度得到结果很简单. 尾数公式: 尾数 = 首数 + (项数-1)*等差数 Python代码: x1 = 1 d

操作Excel通常是用如下三个扩展体: import xlrd import xlwt import openpyxl wb1 = openpyxl.load_workbook(xlsxFileWithFullPath, data_only=True) 就是加上 "data_only=True" 这个参数. xlsxFileWithFullPath ---要操作的文件. 加上以后你会发现,还是依然如故,或者是时可时否! 如把文件打开,再保存一遍,执行程序,第一遍可以,第二遍就不行了!

之前老是跟大家说看久了Python,总感觉就像是很多的数学公式运算,大家一致觉得只是一点点像,那今天跟大家直接就说下叫"数学"算法的内容,这样大家再来品鉴下,是不是可以贯通使用的内容呢?话不多说了,一起来了解下吧~ 数学运算方法 除了上面的基础算术运算符,还支持很多数值类型的运算符,例如:取反(~).位移(>>).位与(&).位异或(^).逻辑与(and).逻辑或(or). 除此之外,还有几个python的内置数学函数: pow():求幂 abs():求绝对值 ro

如下所示: //用普通文本文件方式打开和操作 with open("'file.csv'") as cf: lines=cf.readlines() ...... //用普通文本方式打开,用csv模块操作 import csv with open("file.csv") as cf: lines=csv.reader(cf) for line in lines: print(line) ...... import csv headers=['id','usernam

目录 方式一:使用切片 [:] 方式二:使用工厂函数 方式三:使用数据类型自带的 copy 方法 方式四:使用 copy 模块的 copy 方法 方式一:使用切片 [:] 列表 # 浅拷贝 [:] old_list = [1, 2, [3, 4]] new_list = old_list[:] old_list.append(5) old_list[2][0] += 97 print("Old list:", old_list, "old list id:", id

一.  np.dot() 1.同线性代数中矩阵乘法的定义.np.dot(A, B)表示: 对二维矩阵,计算真正意义上的矩阵乘积. 对于一维矩阵,计算两者的内积. 2.代码 [code] import numpy as np # 2-D array: 2 x 3 two_dim_matrix_one = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]]) # 2-D array: 3 x 2 two_dim_matrix_two = np.array([[1, 2], [3, 4],

前言 对每位程序员来说,在编程过程中数据处理是不可避免的,很多时候都需要根据需求把获取到的数据进行处理,取整则是最基本的数据处理.取整的方式则包括向下取整.四舍五入.向上取整等等.下面就来看看在Python中取整的几种方法吧. 1.向下取整 向下取整直接用内建的 int() 函数即可: >>> a = 3.75 >>> int(a) 3 2.四舍五入 对数字进行四舍五入用 round() 函数: >>> round(3.25); round(4.85)

本文实例总结了Python中numpy模块常见用法.分享给大家供大家参考,具体如下: import numpy as np arr = np.array([[1,2,3], [2,3,4]]) print(arr) print(type(arr)) print('number of dim:', arr.ndim) print('shape:', arr.shape) print('size:', arr.size) [[1 2 3]  [2 3 4]] number of dim: 2 sha

本文实例讲述了Python中defaultdict与lambda表达式用法.分享给大家供大家参考,具体如下: 从教程中看到defaultdict是一个类,在一台装有Python2.7.6的电脑上使用发现不存在.在文档中搜索了一下也没有找到,想当然以为这或许是Python 3.X专有的.因为教程就是基于Python 3.X实现的.后来换了一台装有Python 3.X的电脑依然出问题. 求助于网络,发现这个类其实是collections模块中的一个类.看来,学习很难摆脱网络环境啊! 这个类是dict

set 是一个无序的元素集合,支持并.交.差及对称差等数学运算, 但由于 set 不记录元素位置,因此不支持索引.分片等类序列的操作. 初始化 复制代码 代码如下: s0 = set() d0 = {} s1 = {0} s2 = {i % 2 for i in range(10)} s = set('hi') t = set(['h', 'e', 'l', 'l', 'o']) print(s0, s1, s2, s, t, type(d0)) 运行结果: 复制代码 代码如下: set() {

1.__new__(cls, *args, **kwargs)  创建对象时调用,返回当前对象的一个实例;注意:这里的第一个参数是cls即class本身2.__init__(self, *args, **kwargs) 创建完对象后调用,对当前对象的实例的一些初始化,无返回值,即在调用__new__之后,根据返回的实例初始化:注意,这里的第一个参数是self即对象本身[注意和new的区别]3.__call__(self,  *args, **kwargs) 如果类实现了这个方法,相当于把这个类型