python已知三边求三角 / 张生荣

python 已知三条边求三角形的角度案例

我就废话不多说了,还是直接看代码吧! import math a=1;//边1 b=1;//边2 c=math.sqrt(2);//边3 A=math.degrees(math.acos((a*a-b ...

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧! import numpy as np #已知平行四边形三个点,求第四个点 #计算两点之间的距离 def CalcEuclideanDistance(point ...

目前搜索到的方法有: np.where('元素') 还有就是pandas的方法: df.index('元素') 但是第二个方法的问题就是会报错,嗯,这就比较尴尬了,查询了网上的解决方案,有这样的: 此 ...

已知一个元素,在一个list中找出相似的元素使用场景: 已知一个其它来源的字符串, 它有可能是不完全与我数据库中相应的字符串匹配的,因此,我需要将其转为适合我数据库中的字符串使用场景太绕了, 直接 ...

如下所示: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = [11422,11360,11312,11274,11233,11196,11 ...

本文实例讲述了Python根据已知邻接矩阵绘制无向图操作.分享给大家供大家参考,具体如下: 有六个点:[0,1,2,3,4,5,6],六个点之间的邻接矩阵如表格所示,根据邻接矩阵绘制出相对应的图 0 ...

博主之前在网上找了很多资料,发现rarfile库不能直接调用,需要安装unrar模块,下面将详细介绍整个实现流程. 第一步:安装unrar模块,直接pip install unrar可能会找不到库,需 ...

什么是集合的幂集? 就是原集合中所有的子集(bai包括全集du和空集)构成的集族.可数集是zhi最小的无限集: 它的幂集和实数dao集一一对应(也称同势),是不可数集. 不是所有不可数集都和实数集等势 ...

目录正文完整的源代码正文在之前的基础上进一步实现了全功能表达式求值. 已支持浮点数已支持字符串的处理,前加一个"(类似lisp语法) 支持减号/负号,一符两用机制支持所有算术运算 ...

目录 Python os 模块 os模块的常用操作 os.path模块 os.open()模块总结 Python os 模块 os是“operating system”的缩写,os模块提供各种 Py ...

本文实例讲述了Python基于time模块求程序运行时间的方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 要记录程序的运行时间可以利用Unix系统中,1970.1.1到现在的时间的毫秒数,这个时间戳轻松完成. ...

用Python写趣味程序感觉屌屌的,停不下来 #生成器生成展示杨辉三角 #原理是在一个2维数组里展示杨辉三角,空的地方用0,输出时,转化为' ' def yang(line): n,leng=0,2* ...

这是一个未知大小的图片在一个已知大小容器中的水平和垂直居中的例子,原文标题:"Centering an image of unknown size in an outer container ...

复制代码代码如下: funtion setSelectOption(a,b){//a =>select 的id名,b=>已知option的值 for (i=0;i<$(a).len ...

一.需求分析 1.获取已知文件的扩展名---------------------------------------------->要先读到文件,得到文件名 2.abc.txt的扩展名是txt, ...

问题描述: 给定一个二维数组,求每一行的最大值返回一个列向量如: 给定数组[1,2,3:4,5,3] 返回[3:5] import numpy as np x = np.array([[1,2,3 ...

本文实例讲述了Python自定义函数实现求两个数最大公约数.最小公倍数.分享给大家供大家参考,具体如下: 1. 求最小公倍数的算法: 最小公倍数 = 两个整数的乘积 / 最大公约数所以我们首先 ...

这篇文章主要介绍了python已协程方式处理任务实现过程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 #从genent中导入monky模块① fr ...

目标函数编码方式本程序采用的是二进制编码精确到小数点后五位,经过计算可知对于其编码长度为18,对于其编码长度为15,因此每个基于的长度为33. 参数设置算法步骤设计的程序主要分为以下步骤: ...

我就废话不多说了,直接上代码吧! import numpy as np a = [2,4,6,8,10] average_a = np.mean(a) median_a = np.median(a) ...