python 字符串里得$

在Python中，$符号并没有特殊的意义，它只是一个普通的字符。在字符串中使用$符号，它只会被当作普通的字符进行处理，而不会被解释为变量或表达式。如果你需要在字符串中使用$符号，你可以直接在字符串中输入它，例如：

s = 'This is a string with a $ sign.'

这里的$s只是一个普通的字符，它不会被Python解释器当作变量或表达式来处理，而只是一个普通的字符串中的字符。

相关问题

python读yaml里得数据

读取YAML文件后，可以通过Python对象中的键值对来获取相应的数据。以下是一个示例YAML文件：

# example.yaml
name: John
age: 30
hobbies:
  - reading
  - jogging
  - traveling

可以使用以下代码来读取name和age字段的值：

import yaml

with open('example.yaml', 'r') as file:
    data = yaml.safe_load(file)

name = data['name']
age = data['age']

print(f"Name: {name}")
print(f"Age: {age}")

输出结果为：

Name: John
Age: 30

同样，可以使用以下代码来读取hobbies字段的值：

hobbies = data['hobbies']
print(f"Hobbies: {hobbies}")

输出结果为：

Hobbies: ['reading', 'jogging', 'traveling']

需要注意的是，读取的YAML文件中的数据类型会被转换为相应的Python数据类型。例如，YAML文件中的列表会被转换为Python的列表，字符串会被转换为Python的字符串等等。

python计算n维欧几里得距离,在Python中计算numpy的欧几里得距离

可以使用numpy库中的`linalg.norm`函数来计算n维欧几里得距离。

具体操作如下：

import numpy as np

# 创建两个n维向量
a = np.array([1, 2, 3])
b = np.array([4, 5, 6])

# 计算欧几里得距离
dist = np.linalg.norm(a-b)

# 输出结果
print(dist)

以上代码输出结果为：

5.19615242271

其中，`a`和`b`分别表示两个n维向量，`np.linalg.norm(a-b)`表示计算向量`a`和向量`b`之间的欧几里得距离，结果保存在变量`dist`中。