同一行的数据都为浮点数，或者说是同一行的数据格式相同时:withopen(input_file,'r')asf:#打开文件header=f.readline().strip()#跳过一行column_names=header.split('|')#以管道分隔符切分数据values=np.loadtxt(f,delimiter='|')同一行的数据格式不相同时，比如字符串和浮点数结合时：选择跳过某一列或者只读取某一列数据，下面为只读取某一列数据withope
系统 2019-09-27 17:53:49 1883
创建列表复制代码代码如下:sample_list=['a',1,('a','b')]Python列表操作复制代码代码如下:sample_list=['a','b',0,1,3]得到列表中的某一个值复制代码代码如下:value_start=sample_list[0]end_value=sample_list[-1]删除列表的第一个值复制代码代码如下:delsample_list[0]在列表中插入一个值复制代码代码如下:sample_list[0:0]=['
系统 2019-09-27 17:53:48 1883
Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以用在任何需要函数的地方。lambda的语法时常会使人感到困惑，lambda是什么，为什么要使用lambda，是不是必须使用lambda？>>>deff(x):...returnx+2...>>>f(1)3>>>f=lambdax:x+2>>>f(1)3>>>(lambdax:x+2)(1)3Pythondef和Pythonlambda它们有
系统 2019-09-27 17:53:35 1883
本来是在找交通识别的程序，然后凑巧看见了证件照换底，于是学习了一下~一开始在网上找了一个很普遍写的程序，但是效果并不好，想要放弃了，然后看见了这个，参考：pythonopencv实现证件照换底功能本人基于此做了一些改进，便于自己运行和调试，还加了中值滤波，本人觉得效果还不错~代码：importcv2importnumpyasnpdefcvtBackground(path,color):"""功能：给证件照更换背景色（常用背景色红、白、蓝）输入参数：path
系统 2019-09-27 17:53:20 1883
#下载一个网页importrequestsimportreurl='https://www.biquge5200.cc/14_14621/'#模拟浏览器发送http请求response=requests.get(url)#编码方式response.encoding='utf-8',如果下载下来的网页内容有中文乱码现象就需要加上这一句话#网页源码html=response.text#[0]取列表下第0个元素.#eg:title的输出结果为：['斗神狂飙无弹窗
系统 2019-09-27 17:52:18 1883
#-*-coding:utf-8-*-importsys,os'''将当前进程fork为一个守护进程注意：如果你的守护进程是由inetd启动的，不要这样做！inetd完成了所有需要做的事情，包括重定向标准文件描述符，需要做的事情只有chdir()和umask()了'''defdaemonize(stdin='/dev/null',stdout='/dev/null',stderr='dev/null'):'''Fork当前进程为守护进程，重定向标准文件描述
系统 2019-09-27 17:51:55 1883
BeautifulSoup基础实战安装：pipinstallbeautifulsoup4常用指令：frombs4importBeautifulSoupasbsimporturllib.requestdata=urllib.request.urlopen("https://www.cnblogs.com/mcq1999/").read().decode("utf-8","ignore")bs1=bs(data)print(bs1.prettify())#格式
系统 2019-09-27 17:50:47 1883
本文实例为大家分享了python计算器小程序的具体代码，供大家参考，具体内容如下importtkinterimporttkinter.messageboximportmathclassJSQ:def__init__(self):#创建主界面self.root=tkinter.Tk()self.root.minsize(270,330)self.root.maxsize(270,330)self.root.title('小可乐的计算器')#定义一个变量赋值给
系统 2019-09-27 17:50:09 1883
图像的轮廓检测，如计算多边形外界、形状毕竟、计算感兴趣区域等。Contours:GettingStarted轮廓简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度.轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具NOTE为获得更好的准确性，请使用二值图，在找到轮廓之前，应用阈值法或canny边缘检测从OpenCV3.2开始，findContours（）不再修改源图像，而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回在OpenCV中，查找轮廓是从黑色
系统 2019-09-27 17:50:07 1883
更新mysql8.17的脚本：2019-09-19#-*-coding:utf-8-*-importsysreload(sys)importgetoptimportcommandsimportsubprocessimportfileinputimportos__author__='Lenny'INFO="\033[1;33;40m%s\033[0m"ERROR="\033[1;31;40m%s\033[0m"NOTICE="\033[1;32;40m%s\
系统 2019-09-27 17:49:31 1883
