基本常识python中的左位移和右位移利用Python在一个文件的头部插入数据withopen(path,"r+")asf:old=f.read()f.seek(0)f.write(data)f.write(old)Debugxpath中遇到[]AttributeError:‘dict’objecthasnoattribute‘iteritems’Python3.5中：iteritems变为items【Python】ufunc‘subtract’didno
系统 2019-09-27 17:52:10 1864
Python3快速入门（十五）——Pandas数据处理一、函数应用1、函数应用简介如果要将自定义函数或其它库函数应用于Pandas对象，有三种使用方式。pipe()将函数用于表格，apply()将函数用于行或列，applymap()将函数用于元素。2、表格函数应用可以通过将函数对象和参数作为pipe函数的参数来执行自定义操作，会对整个DataFrame执行操作。#-*-coding=utf-8-*-importpandasaspdimportnumpyas
系统 2019-09-27 17:52:01 1864
只需10行Python代码，我们就能实现计算机视觉中目标检测。fromimageai.DetectionimportObjectDetectionimportosexecution_path=os.getcwd()detector=ObjectDetection()detector.setModelTypeAsRetinaNet()detector.setModelPath(os.path.join(execution_path,"resnet50_coc
系统 2019-09-27 17:51:29 1864
Python3快速入门Python3快速入门（一）——Python简介https://blog.51cto.com/9291927/2385592Python3快速入门（二）——Python3基础https://blog.51cto.com/9291927/2409575Python3快速入门（三）——Python3标准数据类型https://blog.51cto.com/9291927/2409580Python3快速入门（四）——Python包管理ht
系统 2019-09-27 17:51:28 1864
一、缺失值的处理方法由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit-learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值，但是这样处理会浪费大量有价值的数据。下面是处理缺失值的常用方法：1.忽略元组当缺少类别标签时通常这样做（假定挖掘
系统 2019-09-27 17:50:59 1864
如何在CentOS7上yum安装Python3.6.1CentOS7仍然安装了Python2.7，系统本身也使用它来启用系统命令，所以不要动那个安装。想要利用Python3附带的新语言功能，可以从yum存储库安装Python3.6.1?。先决条件*CentOS7服务器启动并运行*Sudo特权用户安装必要的实用程序正如所有Linux教程一样，首先要安装更新。然后我可以继续安装必要的工具和实用程序。sudoyumupdatesudoyuminstallyum-
系统 2019-09-27 17:50:44 1864
requests库的用法：requests是python实现的简单易用的HTTP库因为是第三方库，所以使用前需要cmd安装pip×××tallrequests安装完成后import一下，正常则说明可以开始使用了基本用法：importrequestsformbs4importBeautifulSoupresponse=requests.get('http://www.baidu.com')print(response.status_code)#打印状态码pr
系统 2019-09-27 17:50:42 1864
在网络通信中，每个连接都必须创建新线程（或进程）来处理，否则，单线程在处理连接的过程中，无法接受其他客户端的连接。所以我们尝试使用协程来实现服务器对多个客户端的响应。与单一TCP通信的构架一样，只是使用协程来实现多个任务同时进行。#服务端importsocketfromgeventimportmonkeyimportgeventmonkey.patch_all()defhandle_conn(seObj):whileTrue:re_Data=seObj.r
系统 2019-09-27 17:50:26 1864
在这个世界上，人们每天都在用Python完成着不同的工作。而文件操作，则是大家最常需要解决的任务之一。使用Python，你可以轻松为他人生成精美的报表，也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。当我们编写与文件相关的代码时，通常会关注这些事情：我的代码是不是足够快？我的代码有没有事半功倍的完成任务？在这篇文章中，我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的Python标准库模块、演示一个读取大文件的最佳方式、最后再分享我对函数设计的
系统 2019-09-27 17:50:22 1864
前言本不想多说什么，年后在公司亲历一段别样经验，不想吐槽，只因吐槽不能改变任何现状。小姐心态，寡妇待遇，妇联追求，一份技术工作做出弯腰，低头，下跪，也是醉了。今年大环境不好，大厂裁员，人才过盛，好在自己还是去了符合自己意愿的公司。新工作快一个月，主要工作技术内容是一个Django的小东西，首先是需要从Python2迁移至Python3，简单带点重构。Python2迁移Python3运行环境服务run在docker里，启动方式里面没有嵌入太多环境变量，基本基
系统 2019-09-27 17:50:00 1864
