函数详见rres，此代码使该算法运行了两次
创新互联网站建设公司，提供网站设计、成都网站制作，网页设计，建网站，PHP网站建设等专业做网站服务;可快速的进行网站开发网页制作和功能扩展；专业做搜索引擎喜爱的网站，是专业的做网站团队，希望更多企业前来合作!
收获：
这是我第一个实现的代码。学习完该算法以后，逻辑框架基本上就有了，剩下需要明确的就是对应的python的语言。于是我就开始了查找“如何定义函数”（详见mofan的优酷），“循环体”和“if条件语句”的格式（）“数学符号”（详见mofan的优酷），以及print的使用
1.def是python中指定义，一般用来定义函数，如果需要深度学习搭建网络可用来定义网络。值得注意的一点是
我不清楚为什么，但是如果没有加的话，那个函数公式就是一个花瓶，就像一个结果输不出去。
2.最坑的就是逻辑。一开始逻辑没理清楚，或者说在代码上有疏漏，导致我将left和right放在了循环体里，结果可想而知。不过也是因为这个错误，我知道pycharm中的debug怎么用，挺简单的，百度一下就出来了。
3.不知道什么原因，看的莫烦视频中的print多个变量一起输出是没有办法在我的pycharm中使用的，出来的结果很奇怪。可能是因为我是win10不是ios吧。print如果多个变量一起输出必须是print("名字：%s,名字2：%s"%(a,b))结果输出就是名字：a ,名字2：b
关于python中数据变量。第一遍运行结果出现很明显不对，于是我采用了debug。结果发现，mid1处一直为1而不是1.5，于是就开始了解数据变量。起初我猜测python默认所有变量为整型，但是根据二分法的结果我意识到此猜测不对，所以要改整个file的变量格式没有必要。所以我就在mid1式子前面加了一个float，结果就显示为1.5了。但是如果我将整个式子用（）括起来，前面加float，结果还是1。我不太理解为什么。不过我知道了python的数据格式是根据输入量决定的，也就是说你的输入量如果是整型，那么与其直接相关的计算输出结果一定是整型，而且还是不采用进位的整型。在我没有采用+float/+.0这两种方法之前，mid1~3全部是整型。
或者不再mid1前面加float,直接将输入量后面点个点就行
真的很想吐槽一下print,好麻烦啊啊啊啊每次都得弄个%s,而且有时候还不能放一起！！！！
不要问我掌握了什么，要问我现在写完这个代码后有多么的爱python的精度表示 :-)我决定以后只要再编写数学公式的代码都将输入量的小数学点后面补很多0
fibonacci函数定义，每次debug后我的手都是抖的O( _ )O~
不知道自己什么时候有的强迫症，只要是代码下面有“~”我就必须要消掉。笑哭。这个很简单，前四个除了费波纳茨，都很简单。
这个公式看起来很麻烦，便写的时候更要谨慎。我上回把那个2搁在了分号下面，结果很大，所以还是换算成0.5更好（PS：勿忘那长河般的0）。
虽然代码很长，但是主要是因为print太多。本打算在开头print，最后结果会漏掉最后一部分。懒得想其他办法了，直接就这样吧
一开始while里面写成了,导致run不出来。继而，debug也没法用。在网上一查才知道 “没联网”+“没选断点”。最后想尝试将else里面的内容输出来，结果发现run以后被刷屏了。于是改成i7以后还是不行，于是想着加一个break跳出循环，结果成效了。
然后刚刚由debug了一下，才知道原来是i+1在if里面，因为没有办法+1，所以i=6一直存在，就不断循环。因为加break也好，i+1也好，都可以。
这是我第一组自己实现的python代码，就是数学公式用python语言组装起来。刚开始的时候知道大概需要在语言中体现什么，但不太清楚。于是我就在网上找了几个二分法的，他们都各有不同，但框架都差不多，不过如果要用到我们的那个公式里还需要改变很多。然后我就开始分析我们的题，我发现大体需要两部分，一部分函数定义，一部分循环体。但我不知道如何定义函数，如何写数学公式，如何弄变量，也就是说一些小点不太会，所以我选择直接百度。因为我知道自己阅读的能力不错，相比于从视频中提取要素，我更擅长通过阅读获得要点。有目的性地找知识点，掌握地更牢固。
于是我就开始了第一个——二分法的编写。我发现，自己出现了很多错误而且有很多地方都很基础。但我依然没选择视频，而是将这些问题直接在百度上找，因为视频讲完或许你也没找到点。当然，这是一步一步走的，不是直接就将程序摆上去，一点一点改。
随着前两个的成功，我发现自己对于这些代码有了自信，似乎看透了他们的伪装，抓住了本质。除此之外，我还意识到自己自从8月份以后，学习能力似乎提高了不少，而且有了更为有效的学习方法。各方面都有了一定的觉醒。除了第一个找了几个牛头不对马嘴的代码，其他都是根据自己的逻辑写，逻辑通下来以后，对应语言中某一部分不知道如何翻译就去百度，其实这几个套路都一样或者说数学公式转化的套路都一样。
我还意识到，汇编其实是最难的语言，目前为止所学到的，因为很多都需要自己去定义，去死抠，需要记住大量的指令且不能灵活变通。但是其他的却只需要将一些对应的记下来就好。python真的挺简单的。而且，我发现自己今天似乎打开了新世界的大门，我爱上了这种充满了灵性的东西，充满了严谨的美丽，还有那未知的变化，我发现我似乎爱上了代码。可能不仅仅局限于python，这些语言都充满了挑战性。我觉得当你疑惑的时候，就需要相信直觉，至少我发现它很准
最近工作中刚好要清洗一批客户数据，涉及到身份证号码15位和18位的转换，特意研究了下，在这里分享下。
身份证号码的构成
既然谈到了身份证转换，那就需要先了解下证件号码的构成。
公民身份号码是特征组合码，由 十七位数字本体码 和 一位数字校验码 组成；
排列顺序从左至右依次为：六位数字地址码，八位数字出生日期码，三位数字顺序码和一位数字校验码。
六位数字地址码：表示编码对象常住户口所在县（市、旗、区）的行政区划代码，按GB/T 2260 的规定执行。
八位数字出生日期码：表示编码对象出生的年、月、日，按 GB/T 7408 的规定执行。年、月、日代码之间不用分隔符。某人出生日期为 1995年08月12日，其出生日期码为 19950812。
三位顺序码：表示在同一地址码所标识的区域范围内，对同年、同月、同日出生的人编定的顺序号，顺序码的奇数分配给男性，偶数分配给女性。
一位校验码：校验码按照 ISO 7064:1983.MOD 11-2校验码计算出来的检验码。
校验码计算方法
1、将前面的身份证号码17位数分别乘以不同的系数。从第一位到第十七位的系数分别为： 7 9 10 5 8 4 2 1 6 3 7 9 10 5 8 4 2 ；
2、将这17位数字和系数相乘的结果相加；
3、用加出来和除以11，看余数是多少；
4、余数只可能有0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10这11个数字。其分别对应的最后一位身份证的号码为 1 0 X 9 8 7 6 5 4 3 2 ；
5、通过上面得知如果余数是2，就会在身份证的第18位数字上出现罗马数字的X。
解决思路
15位转18位：即身份证号码的前六位数字+ '19' + 身份证第六位以后的数字 + 校验码
（不要问我为什么加19这种白痴(´⊙ω⊙`) @?￥?的问题，当然是因为只有19世纪的人才可能拥有15位的身份证号啦）
校验码计算方法就更简单了，将这17位数字和系数相乘的结果相加除以11匹配余数对应的号码即可。
注意：代码中我用了几个变量，在这里拆解讲解下。
Ai: 表示第i位置上的身份证号码数字值 Wi: 表示第i位置上的加权因子 Wi: 7 9 10 5 8 4 2 1 6 3 7 9 10 5 8 4 2
十七位数字本体码加权求和公式: S = Sum(AiWi), i = 0, … , 16 ，先对前17位数字的权求和
计算模 Y = mod(S, 11)
通过模得到对应的校验码
Y: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
校验码: 1 0 X 9 8 7 6 5 4 3 2
OK，分析的差不多了，直接看代码。
怎么用代码实现？
# encoding: utf-8
"""
CREATED ON 19-11-05
@AUTHOR: XUSL
"""
WI = [7, 9, 10, 5, 8, 4, 2, 1, 6, 3, 7, 9, 10, 5, 8, 4, 2, 1, ]
VI = [1, 0, 'X', 9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, ]
DEF GET_VERITY(EIGHTEEN_CARD):
"""
:PARAM EIGHTEEN_CARD:
:RETURN:
"""
AI = []
REMAINING = ''
IF LEN(EIGHTEEN_CARD) == 18:
EIGHTEEN_CARD = EIGHTEEN_CARD[0:-1]
IF LEN(EIGHTEEN_CARD) == 17:
S = 0
FOR I IN EIGHTEEN_CARD:
AI.APPEND(INT(I))
FOR I IN RANGE(17):
S = S + WI[I] * AI[I]
REMAINING = S % 11
RETURN 'X' IF REMAINING == 2 ELSE STR(VI[REMAINING])
DEF UP_TO_EIGHTEEN(FIFTEEN_CARD):
"""
15位转18位
:PARAM FIFTEEN_CARD:
:RETURN:
"""
EIGHTEEN_CARD = FIFTEEN_CARD[0:6] + '19' + FIFTEEN_CARD[6:15]
RETURN EIGHTEEN_CARD + GET_VERITY(EIGHTEEN_CARD)
DEF DOWN_TO_FIFTEEN(EIGHTEEN_CARD):
"""
18位转15位
:PARAM EIGHTEEN_CARD:
:RETURN:
"""
RETURN EIGHTEEN_CARD[0:6] + EIGHTEEN_CARD[8:17]
IF __NAME__ == '__MAIN__':
# 15位转18位
CARD_1 = UP_TO_EIGHTEEN('632123820927051')
PRINT(CARD_1)
# 18位转15位
CARD_2 = DOWN_TO_FIFTEEN('410125199908222000')
PRINT(CARD_2)
当然，这只是个小功能，主要还是想分享下代码，如果有同样的处理可以直接用。
总结
以上所述是小编给大家介绍的使用Python完成15位18位身份证的互转功能，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对脚本之家网站的支持！
1、如下图，要提取#后面的字符，也即红色的“SDK”到B列。
2、首先，在B2中输入公式：
=FIND("#",A2)
返回#在字符串中的位置，#在A2单元格文本中是第6个字符。
3、知识点说明：
FIND()函数查找第一参数在第二参数中的位置。如下图，查找“B”在“ABCD”中是第几个字符。第一参数是要查找的字符“B”，第二参数是被查找的字符串。最终返回“B”在“ABCD”中是第2个字符。
4、然后，在B2中输入公式：
=MID(A2,FIND("#",A2)+1,99)
这样，就提取出了#后的字符。
5、知识点说明：
MID()函数返回从字符串中制定字符开始若干个字符的字符串。如下图，MID()函数返回“ABCDE”字符串中从第2个字符开始的连续3个字符，也就是返回“BCD”。
6、综上，=MID(A2,FIND("#",A2)+1,99)的意思就是从A2单元格#字符后面的一个字符起，取长度为99的字符串。其中的99是一个较大的数字，能涵盖#后字符的最大长度即可。
python分治法求二维数组局部峰值方法
下面小编就为大家分享一篇python分治法求二维数组局部峰值方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
题目的意思大致是在一个n*m的二维数组中，找到一个局部峰值。峰值要求大于相邻的四个元素（数组边界以外视为负无穷），比如最后我们找到峰值A[j][i]，则有A[j][i] A[j+1][i] A[j][i] A[j-1][i] A[j][i] A[j][i+1] A[j][i] A[j][i-1]。返回该峰值的坐标和值。
当然，最简单直接的方法就是遍历所有数组元素，判断是否为峰值，时间复杂度为O(n^2)
再优化一点求每一行（列）的最大值，再通过二分法找最大值列的峰值（具体方法可见一维数组求峰值），这种算法时间复杂度为O(logn)
这里讨论的是一种复杂度为O(n)的算法，算法思路分为以下几步：
1、找“田”字。包括外围的四条边和中间横竖两条边（图中绿色部分），比较其大小，找到最大值的位置。（图中的7）
2、找到田字中最大值后，判断它是不是局部峰值，如果是返回该坐标，如果不是，记录找到相邻四个点中最大值坐标。通过该坐标所在的象限缩小范围，继续比较下一个田字
3、当范围缩小到3*3时必定会找到局部峰值（也可能之前就找到了）
关于为什么我们选择的范围内一定存在峰值，大家可以这样想，首先我们有一个圈，我们已知有圈内至少有一个元素大于这个圈所有的元素，那么，是不是这个圈中一定有一个最大值？
可能说得有点绕，但是多想想应该能够理解，也可以用数学的反证法来证明。
算法我们理解后接下来就是代码实现了，这里我用的语言是python（初学python，可能有些用法上不够简洁请见谅），先上代码：
import numpy as np
def max_sit(*n): #返回最大元素的位置
temp = 0
sit = 0
for i in range(len(n)):
if(n[i]temp):
temp = n[i]
sit = i
return sit
def dp(s1,s2,e1,e2):
m1 = int((e1-s1)/2)+s1 #row
m2 = int((e2-s1)/2)+s2 #col
nub = e1-s1
temp = 0
sit_row = 0
sit_col = 0
for i in range(nub):
t = max_sit(list[s1][s2+i], #第一排
list[m1][s2+i], #中间排
list[e1][s2+i], #最后排
list[s1+i][s2], #第一列
list[s1+i][m2], #中间列
list[s1+i][e2], #最后列
temp)
if(t==6):
pass
elif(t==0):
temp = list[s1][s2+i]
sit_row = s1
sit_col = s2+i
elif(t==1):
temp = list[m1][s2+i]
sit_row = m1
sit_col = s2+i
elif(t==2):
temp = list[e1][s2+i]
sit_row = e1
sit_col = s2+i
elif(t==3):
temp = list[s1+i][s2]
sit_row = s1+i
sit_row = s2
elif(t==4):
temp = list[s1+i][m2]
sit_row = s1+i
sit_col = m2
elif(t==5):
temp = list[s1+i][e2]
sit_row = s1+i
sit_col = m2
t = max_sit(list[sit_row][sit_col], #中
list[sit_row-1][sit_col], #上
list[sit_row+1][sit_col], #下
list[sit_row][sit_col-1], #左
list[sit_row][sit_col+1]) #右
if(t==0):
return [sit_row-1,sit_col-1]
elif(t==1):
sit_row-=1
elif(t==2):
sit_row+=1
elif(t==3):
sit_col-=1
elif(t==4):
sit_col+=1
if(sit_rowm1):
e1 = m1
else:
s1 = m1
if(sit_colm2):
e2 = m2
else:
s2 = m2
return dp(s1,s2,e1,e2)
f = open("demo.txt","r")
list = f.read()
list = list.split("n") #对行进行切片
list = ["0 "*len(list)]+list+["0 "*len(list)] #加上下的围墙
for i in range(len(list)): #对列进行切片
list[i] = list[i].split()
list[i] = ["0"]+list[i]+["0"] #加左右的围墙
list = np.array(list).astype(np.int32)
row_n = len(list)
col_n = len(list[0])
ans_sit = dp(0,0,row_n-1,col_n-1)
print("找到峰值点位于：",ans_sit)
print("该峰值点大小为：",list[ans_sit[0]+1,ans_sit[1]+1])
f.close()
首先我的输入写在txt文本文件里，通过字符串转换变为二维数组，具体转换过程可以看我上一篇博客——python中字符串转换为二维数组。（需要注意的是如果在windows环境中split后的列表没有空尾巴，所以不用加list.pop()这句话）。有的变动是我在二维数组四周加了“0”的围墙。加围墙可以再我们判断峰值的时候不用考虑边界问题。
max_sit(*n)函数用于找到多个值中最大值的位置，返回其位置，python的内构的max函数只能返回最大值，所以还是需要自己写，*n表示不定长参数，因为我需要在比较田和十（判断峰值）都用到这个函数
def max_sit(*n): #返回最大元素的位置
temp = 0
sit = 0
for i in range(len(n)):
if(n[i]temp):
temp = n[i]
sit = i
return sit
dp(s1,s2,e1,e2)函数中四个参数的分别可看为startx，starty，endx，endy。即我们查找范围左上角和右下角的坐标值。
m1,m2分别是row 和col的中间值，也就是田字的中间。
def dp(s1,s2,e1,e2):
m1 = int((e1-s1)/2)+s1 #row
m2 = int((e2-s1)/2)+s2 #col
依次比较3行3列中的值找到最大值，注意这里要求二维数组为正方形，如果为矩形需要做调整
for i in range(nub):
t = max_sit(list[s1][s2+i], #第一排
list[m1][s2+i], #中间排
list[e1][s2+i], #最后排
list[s1+i][s2], #第一列
list[s1+i][m2], #中间列
list[s1+i][e2], #最后列
temp)
if(t==6):
pass
elif(t==0):
temp = list[s1][s2+i]
sit_row = s1
sit_col = s2+i
elif(t==1):
temp = list[m1][s2+i]
sit_row = m1
sit_col = s2+i
elif(t==2):
temp = list[e1][s2+i]
sit_row = e1
sit_col = s2+i
elif(t==3):
temp = list[s1+i][s2]
sit_row = s1+i
sit_row = s2
elif(t==4):
temp = list[s1+i][m2]
sit_row = s1+i
sit_row = m2
elif(t==5):
temp = list[s1+i][e2]
sit_row = s1+i
sit_row = m2
判断田字中最大值是不是峰值，并找不出相邻最大值
t = max_sit(list[sit_row][sit_col], #中
list[sit_row-1][sit_col], #上
list[sit_row+1][sit_col], #下
list[sit_row][sit_col-1], #左
list[sit_row][sit_col+1]) #右
if(t==0):
return [sit_row-1,sit_col-1]
elif(t==1):
sit_row-=1
elif(t==2):
sit_row+=1
elif(t==3):
sit_col-=1
elif(t==4):
sit_col+=1
缩小范围，递归求解
if(sit_rowm1):
e1 = m1
else:
s1 = m1
if(sit_colm2):
e2 = m2
else:
s2 = m2
return dp(s1,s2,e1,e2)
好了，到这里代码基本分析完了。如果还有不清楚的地方欢迎下方留言。
除了这种算法外，我也写一种贪心算法来求解这道题，只可惜最坏的情况下算法复杂度还是O(n^2),QAQ。
大体的思路就是从中间位置起找相邻4个点中最大的点，继续把该点来找相邻最大点，最后一定会找到一个峰值点，有兴趣的可以看一下，上代码：
#!/usr/bin/python3
def dp(n):
temp = (str[n],str[n-9],str[n-1],str[n+1],str[n+9]) #中 上 左 右 下
sit = temp.index(max(temp))
if(sit==0):
return str[n]
elif(sit==1):
return dp(n-9)
elif(sit==2):
return dp(n-1)
elif(sit==3):
return dp(n+1)
else:
return dp(n+9)
f = open("/home/nancy/桌面/demo.txt","r")
list = f.read()
list = list.replace(" ","").split() #转换为列表
row = len(list)
col = len(list[0])
str="0"*(col+3)
for x in list: #加围墙 二维变一维
str+=x+"00"
str+="0"*(col+1)
mid = int(len(str)/2)
print(str,mid)
p = dp(mid)
print (p)
f.close()
以上这篇python分治法求二维数组局部峰值方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考
if函数
=IF(AND(F3="是",G3="是",H3="是"),"完成","未完成")
这个函数的意思是，如果（同时满足（F3="是",G3="是",H3="是"),那么就是"完成“，否则就是"未完成"。
还有一种情况是满足一个条件的，也就是IF(OR(F3="是",G3="是",H3="是"),"完成","未完成")。
SUMIFS多条件求和
问题如下图
函数=SUMIFS(订单明细表!H3:H636,订单明细表!E3:E636,订单明细表!E7,订单明细表!B3:B636,"=2012-12-31",订单明细表!B3:B636,"=2012-1-1")
=SUMIFS(总销售额，条件区域1，条件1（《MS Office高级应用》），条件区域2，条件2（2012年），条件区域3，条件3（2012年））
=VLOOKUP(D3,表2,2,0)
VLOOKUP是自动填充函数，这个函数解释为，D3单元格是一个条件，表2有与D3相对应的关系。需要填充的是表2的第2列。最后一个0为默认的。
mid截取函数
=IF(MOD(MID(C2，17，1),2)=1，"男","女")
如果（除以（截取（C2单元格，从17位开始，截取两位），2）等于1的话，那么就是“男”，否则就是“女”
这个函数要从最里边的函数往外开始翻译。即MID--MOD--IF
扩展资料:
计算机二级考试是全国计算机等级考试（National Computer Rank Examination，简称NCRE）四个等级中的一个等级，考核计算机基础知识和使用一种高级计算机语言编写程序以及上机调试的基本技能。计算机二级考试采用全国统一命题、统一考试的形式。
计算机二级考试包含：程序设计/办公软件高级应用级，考核内容包括计算机语言与基础程序设计能力，要求参试者掌握一门计算机语言，可选类别有高级语言程序设计类、数据库程序设计类等；
办公软件高级应用能力，要求参试者具有计算机应用知识及MS Office办公软件的高级应用能力，能够在实际办公环境中开展具体应用。从2013年开始全国计算机等级考试已从传统的笔试和上机考试改革成无纸化考试，二级Delphi科目从2013年上半年开始停考。
从 2018 年 3 月开始，将实施 2018 版考试大纲，并按新体系开考各个考试级别。
据了解，教育部考试中心确定从2013年上半年开始，实施无纸化的NCRE，二级6个科目是：二级C，二级VB，二级VFP、二级JAVA、二级ACCESS、二级C++。取消“Delphi语言程序设计”科目（代码：62）。
自2018年3月考试起，NCRE将执行2018版考试大纲，二级取消“Visual FoxPro 数据库程序设计”科目（代码：27），2017年 12 月是其最后一次组考。新增“Python 语言程序设计”科目（代码：66），考试时长：120 分钟，2018 年 9 月首次开考。
参考资料来源：百度百科:计算机二级
#coding:utf-8
#一阶导
def fun1(X, WINDOW = 5):
result = []
for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):
mid = (X[k+WINDOW]-X[k-WINDOW])/(2*WINDOW)
result.append(mid)
return result
#二阶导
def fun2(X, WINDOW = 5):
result = []
for k in range(WINDOW, len(X)-WINDOW):
mid = (X[k+WINDOW]-2*X[k]+X[k-WINDOW])/(WINDOW*WINDOW)
result.append(mid)
return result
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result1 = fun1(X, 3)
result2 = fun2(X, 2)
如上自己写，或者用numpy自带的多项式的n阶导函数。
得到多项式的n阶导函数：多项式.deriv(m = n)
from numpy import *
X = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
result = X.deriv(m = n) #n是导数阶数
