习题1：读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.统计质量等级对应的天数，例如：优：5天良：3天中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。importpandasimportnumpyfile=open(r"pmi_days.csv")df=pandas.read_csv(file)date=df.groupby('质量等级')excellent=dict([xforxindate])['优']good=dict([x
系统 2019-09-27 17:50:40 1778
目录：0引言1环境2代码实现3后记0引言前段时间，微信朋友圈开始出现了一种晒照片新形式，微信好友墙，即在一张大图片中展示出自己的所有微信好友的头像。效果如下图，出于隐私考虑，这里作了模糊处理。是不是很炫，而且这还是独一无二的，毕竟每个人的微信好友是不一样的。本文就教大家用Python来实现这种效果。1环境操作系统：WindowsPython版本：3.7.32代码实现我们需要首先需要获取好友的头像信息，接下来处理图像并完成图像的拼接。2.0准备工作在这里，我
系统 2019-09-27 17:50:39 1778
Python在debug方面的支持还是不错的，在明确代码意义的情况下，通过log、print和assert分析错误原因，配合单元测试可以很高效。然而，实际工作中大量代码很可能出自他人之手，这种情况下，使用debugger就显得更加高效了。一、在控制台下进行程序调试PDB如果你熟悉命令行调试工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB将获得非常好的体验，PDB不仅支持项目启动时进行调用，也支持在Pythonshell中交互式调试；功能上，支持
系统 2019-09-27 17:50:11 1778
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 1778
open()方法Pythonopen()方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出OSError。注意：使用open()方法一定要保证关闭文件对象，即调用close()方法。open()函数常用形式是接收两个参数：文件名(file)和模式(mode)。open(file,mode='r')完整的语法格式为：open(file,mode='r',buffering=-1,encoding=No
系统 2019-09-27 17:49:56 1778
Python资源共享群：484031800七夕就要到了，在这个有情人终成眷属的好日子里，小安在这里给大家带来Python的小福利，在七夕利用Python制造两个人之间的甜蜜。二人世界里少不了属于两个人之间的甜言蜜语，而这些悄悄话也是记录了两个人从相识到相知再到在一起的甜蜜。如果我们把这些甜言蜜语都收集起来，做成一个心爱的甜心，在七夕节的当天送给自己的另一半。这样既用心，而且还很甜蜜的操作，是不是很酷！说干就干，接下来，小安就带领大家，从数据的收集，再到数据
系统 2019-09-27 17:49:53 1778
自动化一直是测试圈中的热聊，也是大家追求的技术方向。在测试中，往往回归测试也是测试人员的“痛点”。对于迭代慢、变更少的功能，就能用上自动化来替代人工回归，减轻工作量。问题在分享环境搭建之前，先抛出我的一个疑问吧。app启用时，分不同的场景：1.首次安装启用，有欢迎页；2.非首次启用，直接进入到登录页；3.配置了推荐展示时，启用app，会先展示推荐内容，才进入到登录页。不同场景对应的activity都是不同的，我目前处理办法是，写了个输入函数，加了个if判断
系统 2019-09-27 17:49:53 1778
本文实例讲述了python3.6生成器yield用法。分享给大家供大家参考，具体如下：今天看源码的时候看到了一个比较有意思的函数：yield功能与return类似，都是返回定义的函数的一个结果，不同的是return返回后这次调用函数就结束了，除了返回值，其余临时变量都会被清除。而yield会停止在当前步，并保留其余变量的值，等下次调用该函数时，从yield的下一步继续往下运行。yield的好处是如果函数需要很大的内存，比方说需要计算并返回一个很大的数列，如
系统 2019-09-27 17:49:49 1778
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1778
首先我们要明白在python中当字符编码为:UTF-8时，中文在字符串中的占位为3个字节，其余字符为一个字节下面就直接介绍几种python中字符串常用的几种字符串内置函数(本文中牵扯到了模块与一些之前章节没讲过的相关知识,坑我之后会填的)字符串切片(截取字符串):#字符串切片string[开始位置:结束位置:步长]name="巩�t鹏"print(name[0:])#从第一个字符截取到最后一个字符print(name[0:2])#从第一个字符截取到第二个字
系统 2019-09-27 17:49:35 1778
