Python求最小公倍数（2种实现方案）

求任意两个正整数的最小公倍数（Least Common Multiple，LCM）。 问题分析 如果有一个自然数 a 能被自然数 b 整除，则称 a 为 b 的倍数，b 为 a 的约数，对于两个整数来说，最小公倍数是指这两个数共有倍数中最小的一个。计算最小公倍数时，通常会借助最大公约数来辅助计算，即最小公倍数=两数的乘积/最大公约（因）数，解题时要避免和最大公约（因）数问题混淆。 对于最小公倍数的求解，除了利用最大公约数外还可根据定义进行算法设计。要求任意两个正整数的最小公倍数，

JS函数返回值和return关键字

JavaScript 函数提供两个接口实现与外界的交互，其中参数作为入口，接收外界信息；返回值作为出口，把运算结果反馈给外界。 在函数体内，使用 return 语句可以设置函数的返回值。一旦执行 return 语句，将停止函数的运行，并运算和返回 return 后面的表达式的值。如果函数不包含 return 语句，则执行完函数体内每条语句后，返回 undefined 值。 JavaScript 是一种弱类型语言，所以函数对接收和输出的值都没有类型限制，JavaScript 也不会自动

Python线程池及其原理和使用（超级详细）

系统启动一个新线程的成本是比较高的，因为它涉及与操作系统的交互。在这种情形下，使用线程池可以很好地提升性能，尤其是当程序中需要创建大量生存期很短暂的线程时，更应该考虑使用线程池。 线程池在系统启动时即创建大量空闲的线程，程序只要将一个函数提交给线程池，线程池就会启动一个空闲的线程来执行它。当该函数执行结束后，该线程并不会死亡，而是再次返回到线程池中变成空闲状态，等待执行下一个函数。 此外，使用线程池可以有效地控制系统中并发线程的数量。当系统中包含有大量的并发线程时，会导致系统性能急剧

C++ map（STL map）删除元素（erase函数删除元素）详解

map 的成员函数 erase() 可以移除键和参数匹配的元素，然后返回所移除元素的个数，例如： std::map<std::string, size_t> people {{ "Fred", 45}, {"Joan", 33},{"Jill", 22}}; std::string name{"Joan"}; if(people.erase(name)) std::cout <&

VS2010下载地址和安装教程（图解）

为了更好地支持 Win7 程序的开发，微软于2010年4月12日发布了 VS2010，它的界面被重新设计，变得更加简洁。 需要注意的是，VS2010 可以在 XP、Win7 和 Win8 下完美运行，但在 Win10 下可能会有兼容性问题，使用 Win10 的读者建议安装 VS2015 或者 VS2017。 为了满足不同需求的用户，VS2010 又被细分成了五个版本，分别是专业版(Professional)、高级版(Premium)、旗舰版(Ultimate)、学习版(Express

Python Numpy 数组的初始化和基本操作

Python NumPy数组的初始化和基本操作 NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了许多用于数组操作的函数和方法。本文将详细讲解NumPy数组的初始化和基本，包括创建数组、数组的属性和方法、数组的运算等方面。 创建数组 使用NumPy库中的array()函数可以创建数组。下面是一个示例： import numpy as np # 创建一个一维数组 a = np.array([1, 2, 3, 4, 5]) pri

NumPy 数学函数及代数运算的实现代码

NumPy是Python中一个重要的科学计算库，提供了高效的多维数组和各种派生对象，以于计算各种函数。本文将深入讲解NumPy中的数学函数及代数运算的实现代码，包括常用的数学函数和代数运算。 NumPy中的数学函数 NumPy中提供了各种数学函数，包括三角函数、指数函数、对数函数、双曲函数等。下面是一些常用的数学函数及其实现代码： 三角函数 import numpy as np # 定义一个角度 x = np.pi/2 # 计算正弦值

python中numpy数组的csv文件写入与读取

当我们在Python中使用Numpy库进行数据处理时，经常需要将Numpy数组保存到CSV文件中，或从CSV文件中读取Numpy数组。本文将详细介绍如何这两种操作。 Numpy数组写入CSV文件 在Numpy中，我们可以使用savetxt函数将Numpy数组保存到CSV文件中。下面一个示例，演示如何将Numpy数组保存到CSV文件中。 import numpy as np # 创建一个Numpy数组 arr = np.array([[1

对python mayavi三维绘图的实现详解

以下是关于“对pythonmayavi三维绘图的实现详解”的完整攻略。 背景 Mayavi是一个基于Python的科学数据可视化工具，可以用于三维绘图、体绘图、等值图。本攻略将介绍如何使用Python的Mayavi库进行三维绘图。 步骤 步骤一：安装Mayavi库 使用Mayavi库进行三维绘图之前，需要先安装Mayavi库。以下是示例代码： !pip install mayavi 在上面的示例代码中，我们使用pip命令安装了Mayav

NumPy之矩阵向量线性代数等操作示例

NumPy是Python中用于科学计算的一个重要库，它提供了许多用于矩阵、向量、线性代数等操作的函数和方法。以下是对NumPy中矩阵、向量、线性代数等操作的详细讲解： 创建矩阵和向量 在NumPy中，我们可以使用numpy.array()函数创建矩阵和向量。以下是一个创建矩阵和向量的示例： import numpy as np # 创建一个二维矩阵 a = np.array([[1, 2], [3, 4]]) # 创建一个一维向量

对python numpy.array插入一行或一列的方法详解

下面是关于“对Python NumPy数组插入一行或一列的方法详解”的完整攻略，包含了两个示例。 插入一行 下面是一个示例，演示如何在二维数组中插一行。 import numpy as np # 创建一个二维数组 a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5,6], [7, 8, 9]]) # 创建一个新的一维数组 b = np.array([10, 11, 12]) # 在二维数组中插入一行 c = np.inse

利用Python操作MongoDB数据库的详细指南

利用Python操作MongoDB数据库的详细指南 MongoDB是一款非常流行的NoSQL数据库，采用文档存储结构，拥有高性能、高扩展性和高可用性等优点。而Python则是一种简单易用、功能强大、拥有大量第三方库支持的编程语言，利用Python操作MongoDB数据库具有很大的优势。下面是利用Python操作MongoDB数据库的详细指南。 安装并使用pymongo库连接MongoDB pymongo是Python操作MongoDB数据

Pygame精灵和碰撞检测

在开始学习相关知识点之前，我们有必要先学习精灵和碰撞检测的含义。 精灵（英文译为 Sprite），其实在一个游戏程序中，精灵本质指的是一张张小尺寸的图片，比如游戏中的各种道具、人物、场景装饰等，它们都可以看做成一张张小的“精灵”图。除此之外，人物的移动也可以看做是一系列小精灵图构成的序列（按帧组成的序列），如下图所示： 图1：动作逐帧分解图 如果将逐帧分解后的动作，按照一定的频率播放，那么就形成了动画精灵，您将会看到雄鹰展翅高飞、人在策马奔腾

Python中LSTM回归神经网络时间序列预测详情

以下是Python中LSTM回归神经网络时间序列预测的完整攻略，包括两个示例。 LSTM回归神经网络时间序列预测的基本步骤 LSTM回归神经网络时间序预测的基本步骤如下： 导入必要的库 import numpy as import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data i

Tensorflow中使用tfrecord方式读取数据的方法

TensorFlow是一个强大的机器学习框架，支持多种多样的数据输入方式。其中，使用tfrecord方式读取数据是一种高效，可扩展的方法。tfrecord是TensorFlow提供的一种存储二进制数据的数据格式，可以大大减小磁盘和内存的开销，提高数据读取的效率。 以下是使用tfrecord方式读取数据的步骤： 1.准备数据 首先，需要从原始数据中提取出需要的信息，将其转换成一个个特征(feature)，方便存储和读取。每个特征对应的是一种