python：实现Luhn/Mod 10算法(附完整源码)

转载自： https://baijiahao.baidu.com/s?id=1662553267127372613&wfr=spider&for=pc 有修改 一个信用卡号必须是13到16位的整数 1954年，IBM的Hans Luhn提出一种算法，用于验证信用卡号的有效性。 这个算法在确定输入的卡号是否正确，或者这张信用卡是否被扫描仪正确扫描方面是非常有用的。 银行卡的第一位数 4，指Visa信用卡 5，指Master万事达卡 37，指American Express 国际信用卡 6，指D

可以使用 Python 的内置函数 pow() 来计算 x^{y^{z}} mod 10 的值。 def calc_xyz_mod_10(x, y, z): return pow(x, pow(y, z), 10) 你可以通过调用这个函数来计算 x^{y^{z}} mod 10 的值。例如： >>> calc_xyz_mod_10(2, 3, 4) 4 这表示 2^{...

一. 算法描述 二. python代码实现 本代码经过多个实际食品经营许可证号码验证，确认正确，可直接复制使用 # 求Pn def getPn(n, arr1): if n == 1: return 10 else: return mod10(getSn(n - 1, arr1)) * 2 # 求特定的取余10的结果 def mod10(nu...

python语言的取模运算： 如果 a/b = q, a%b = r （可表示为a/b=q … r） #在python中，遇到取模运算时，可以先用向下取整的方式算出q，然后结合下面的公式算出r。 那么 a = b*q + r

例如，对于整数的百位、十位和个位，可以使用`num / 100`获取百位，使用`(num / 10) % 10`获取十位，使用`num % 10`获取个位。2. 循环取值范围：通过对一个数进行模运算，可以将其限制在一个指定的范围内循环。例如，对于一个范围为0到9的计数器，执行计数器值`counter = counter % 10`，可以确保计数器的值在0到9之间循环。一个大于10的整数除以10，其原本的个位就变成了第一位小数，而在C语言中会舍弃这个小数。同理，十位，百位，千位，万位上的数都可以用这种方法。

Luhn算法（也称为“模10”或Mod 10算法）是一种简单的校验和算法，主要用于验证身份识别码，如银行卡号、信用卡号、国际移动设备辨识码（IMEI）、美国国家提供商标识号码、加拿大社会保险号码等。该算法由IBM科学家Hans Peter Luhn创造，并于1954年申请专利，1960年颁证。Luhn算法的具体操作步骤如下：从右向左计数：从校验码（通常位于数字序列的最后一位，但在计算过程中暂时忽略）开始，从右向左计数每个数字的位置。

题目：将一个列表向后平移，末尾的数字添加到头部。例如：list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]，向后平移4格，变成[7,8,9,10,1,2,3,4,5,6]   1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 3 l =[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10] 4 print l 5 print '向后移动4格' 6 ''' 7 l1=...

前阵子下了一年的MODIS10数据，用了MRT自动拼接了3天才把全国的数据拼接完成，公司那边一直催着将云检测的事情快点进展下去，老师这边也是一直有任务在催着，感觉自己忙的焦头烂额也没有什么实质性的工作体现，每天过的都毫无计划，真的应该静下来好好对自己的未来进行下规划了。 今天上午看了一些对于MOD10的数据介绍，现在贴在博客里面，算是一个备忘。 MOD10数据是一个冰雪产品。我下载的是MOD1

中文描述： 1、从卡号最后一位数字开始,偶数位乘以2,如果乘以2的结果是两位数，将结果减去9。 2、把所有数字相加,得到总和。 3、如果信用卡号码是合法的，总和可以被10整除。 英文描述 1.Counting from the check digit, which is the rightmost, and moving left, double the va

一个关于-10%3的小问题，python在运算 -10%3和 10%-3时的输出结果竟然是2和-2，但是我们自己手动运算的话结果难道不是 -1和1吗？所以记录一下吧！ 在小学中关于余数的定义，在整数的除法中，只有能整除与不能整除两种情况。当不能整除时，就产生余数。也就出现了-10/3=-3...-1 10/-3=-3...1 取余数运算： a/b = c 表示 整数a除以整数b所得余数为c。根据高数知识，他给了具体的回应，按照这个定义 -10对3进行向下取整 ，-3...

{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里技术人对外发布原创技术内容的最大平台；社区覆盖了云计算、大数据、人工智能、IoT、云原生、数据库、微服务、安全、开发与运维9大技术领域。","link1":...

1 模块使用import 语句从外部导入模块信息，python提供了很大内置模块。当你导入模块时，你会发现其所在目录中，除源代码文件外，还新建了一个名为__pycache__的子目录(在较旧的Python版本中，是扩展名为.pyc 的文件)。这个目录包含处理后的文件，Python能够更高效地处理它们。以后再导入这个模块时，如果.py文件未发生变化，Python将导入处理后的文件，否则将重新生成处理...

一、练习目标 1、通过练习掌握随机森林分类的应用，分析参数调整对结果的影响。 2、区分随机森林分类与决策树分类的差别。建立最优的分类预测模型。 3、通过数据挖掘了解影响红酒标签（三分类）的关键特征。 二、重要结论 1、探索数据发现，在小提琴图中可直观看出①特征proline，当取值大于1000，基本可以判断样本属于标签0； ②特征od280/od315_of_diluted_wines，当取值小于...

习题 1print("Hello World!")print("Hello Again")print("I like typing this.")print("This is fun.")print('Yay! Printing.')print("I'd much rather you 'not'.")print('I "said" do not touch this.')运行结果加分题 1：让你...

fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;现实问题构建参数化模型训练数据定义损失函数自动优化参数得到拟合函数解决新问题用数据自动寻找最优数学函数。更复杂的函数结构（深度神经网络）更庞大的训练数据更高效的优化算法实现了对现实世界复杂规律的建模能力。