python 代码实例

时间: 2024-09-13 17:19:06 浏览: 16
Python是一种高级编程语言,以其简洁的语法和强大的功能著称。以下是一个简单的Python代码示例,它演示了如何使用Python进行基本的文件读写操作: ```python # 打开一个文件用于写入,如果文件不存在则创建它 with open('test.txt', 'w') as file: file.write('这是一个测试文件。\n') file.write('这是第二行。\n') # 打开文件用于读取 with open('test.txt', 'r') as file: content = file.read() print(content) # 使用readlines()方法读取文件的每一行,然后打印每行内容 with open('test.txt', 'r') as file: lines = file.readlines() for line in lines: print(line.strip()) # strip()方法用于删除字符串头尾指定的字符(默认为空格或换行符)或字符序列 ``` 这个简单的例子展示了文件的打开、内容的写入、读取以及逐行读取,并且使用了`with`语句来确保文件在操作完成后能够正确关闭。
相关问题

python代码实例

回答: 以下是几个Python代码实例: 1. 异常处理: ```python a, b = 1, 0 try: print(a/b) except ZeroDivisionError: print("Can not divide by zero") finally: print("Executing finally block") ``` <span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [20条非常实用的Python代码实例](https://blog.csdn.net/2201_75571291/article/details/131068825)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [60 个 Python 小例子](https://blog.csdn.net/fxnawm/article/details/124893931)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

神经网络python代码实例

下面是一个神经网络的Python代码实例: ```python import numpy as np def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) class Neuron: def __init__(self, weights, bias): self.weights = weights self.bias = bias def feedforward(self, inputs): total = np.dot(self.weights, inputs) + self.bias return sigmoid(total) class OurNeuralNetwork: def __init__(self): weights = np.array([0, 1]) bias = 0 self.h1 = Neuron(weights, bias) self.h2 = Neuron(weights, bias) self.o1 = Neuron(weights, bias) def feedforward(self, x): out_h1 = self.h1.feedforward(x) out_h2 = self.h2.feedforward(x) out_o1 = self.o1.feedforward(np.array([out_h1, out_h2])) return out_o1 network = OurNeuralNetwork() x = np.array([2, 3]) print(network.feedforward(x)) # 输出0.7216325609518421 ``` 希望这个例子能够帮助你理解神经网络的实现过程。

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