Python常用函数方法DataFrame与Dict的转换、reindex()对DataFrame排序注：字典没有顺序，DataFrame有顺序。importpandasaspdimportnumpyasnpdict={'c':1,'a':2,'b':3}print(dict)#打印字典#将字典转为DataFrame,列索引命名为zhi,行索引为原字典的键名df=pd.DataFrame([dict],index=['zhi'])#DataFrame转Di
系统 2019-09-27 17:55:17 1994
Python默认是没有goto语句的，但是有一个第三方库支持在Python里面实现类似于goto的功能：https://github.com/snoack/pyt...。比如在下面这个例子里，fromgotoimportwith_goto@with_gotodeffunc():foriinrange(2):forjinrange(2):goto.endlabel.endreturn(i,j,k)func()在执行第一遍循环时，就会从最内层的forjinra
系统 2019-09-27 17:54:57 1994
python函数的闭包问题（内嵌函数）>>>deffunc1():...print('func1running...')...deffunc2():...print('func2running...')...func2()...>>>func1()func1running...func2running...内部函数func2作用域都在外部函数func1作用域之内如果试图在外部函数的外部调用内部函数将会报错>>>func2()Traceback(mostre
系统 2019-09-27 17:54:55 1994
前言上篇说到命令行执行测试用例的部分参数如何使用？今天将继续更新其他一些命令选项的使用，和pytest收集测试用例的规则！pytest执行用例命令行参数--collect-only：罗列出所有当前目录下所有的测试模块，测试类及测试函数--tb=style：屏蔽测试用例执行输出的回溯信息，可以简化用例失败时的输出信息。style可以是on，line，short，具体区别请自行体验--lf：当一次用例执行完成后，如果其中存在失败的测试用例，那么我们可以使用此命
系统 2019-09-27 17:54:48 1994
有很多程序运行时间比较长，如果不将运行过程输出将很难判断程序运行的时间。下边这段程序将按照上图所示的格式输出程序运行进程、已用时间、剩余时间。deftime_change(time_init):#定义将秒转换为时分秒格式的函数time_list=[]iftime_init/3600>1:time_h=int(time_init/3600)time_m=int((time_init-time_h*3600)/60)time_s=int(time_init-t
系统 2019-09-27 17:54:42 1994
Socket的英文原义是“孔”或“插座”。作为BSDUNIX的进程通信机制，取后一种意思。通常也称作”套接字”，用于描述IP地址和端口，是一个通信链的句柄。在Internet上的主机一般运行了多个服务软件，同时提供几种服务。每种服务都打开一个Socket，并绑定到一个端口上，不同的端口对应于不同的服务。Socket正如其英文原意那样，像一个多孔插座。一台主机犹如布满各种插座的房间，每个插座有一个编号，有的插座提供220伏交流电，有的提供110伏交流电，有的
系统 2019-09-27 17:52:33 1994
1.交换变量值2.将一列表中的所有元素拼接成字符串3.查找list中最高频率的值4.检查两个单词是否是字谜(组成的字母和对应数量一致)5.反转字符串6.反转列表7.转置2维数组8.链式比较9.链式函数调用10.复制列表11.DictionaryGet12.按值排序字典13.ForElse14.将列表转换为逗号分隔的字符串15.合并字典16.list中的最小和最大索引17.从列表中删除重复项查看英文原文：https://hackernoon.com/pyth
系统 2019-09-27 17:51:34 1994
上节介绍了PyCharm的安装与简单使用，本节介绍PyCharm相关的配置调整，以支持在PyCharm环境下集成Python解释器进行程序的编译。一、工程配置调整在执行文件前，可能需要对PyCharm进行配置调整：点击File->settings菜单，如图：进入设置界面：这些设置选项包括外观、快捷键、工具栏等，大家可以慢慢研究，最重要的是一定要在工程设置中设置：ProjectInterpreter，即工程使用的Python解释器。刚开始安装的版本应该是没有
系统 2019-09-27 17:50:43 1994
前言在Python开发中，有些情况下，我们可能面临在一台机器上同时安装多版本Python的需求。比如：有多个Python项目，每个项目依赖不同的Python版本。有一个Python项目，它需要同时支持多个Python版本。那么，如何高效地在单台机器上实现多个版本Python(具体来说，这里Python指的是Python解释器)的安装和维护呢？除此之外，我们还可能面临在一台机器上安装多个版本的某个Python第三方库的需求。比如：有多个Python项目，每个
系统 2019-09-27 17:50:01 1994
本人最近在研究机器学习方面的知识，要运用unet来实现医学图像分割，本文是为了实现unet代码而做的前期准备工作，综合网上的经验与自身的实践最终选择了keras+tensorflow-gpu来跑unet代码，下面是我安装tensoflow-gpu的整个过程，记录下来方便以后查阅。目录1.安装anaconda2.创建虚拟环境并安装python3.63.安装tensorflow-gpu3.1安装前奏——CUDA和cuDNN3.1.1下载CUDA3.1.2cuD
系统 2019-09-27 17:49:52 1994
