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 1782
python语言解释器是一个轻量级的小尺寸软件,可以在python语言主网站上下载网址如下https://www.python.org/downloads/我用的是sulimetext当然你也可以用其他的Sublime有很多优点比如SublimeText具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。SublimeText的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的PythonAPI,Goto功能,即
系统 2019-09-27 17:50:02 1782
微线程领域(至少在Python中)一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增强部分。关于Stackless的话题以及最近它经历的变化,可能本身就值得开辟一个专栏了。但其中简单的道理就是,在“新的Stackless”下,延续(continuation)显然是不合时宜的,但微线程还是这个项目存在的理由。这一点很复杂……刚开始,我们还是先来回顾一些内容。那么,什么是微线程呢?微线程基本上可以说是只需要很少的内部资源就可以运行的进程�D并且是在Pyth
系统 2019-09-27 17:49:59 1782
输入:s=‘happying’输出:s=‘gniyppah’方法1#使用字符串切片r=s[::-1]方法2#使用reducer=reduce(lambdax,y:y+x,s)方法3#使用递归函数#字符串s的倒序是,是s除去第一个字符的字符串的倒序加上第一个字符deffunc(s):iflen(s)<1:returnsreturnfunc(s[1:])+s[0]r=func(s)方法4#使用列表的reverse方法#reverse不是按照与字母顺序相反的顺序
系统 2019-09-27 17:49:53 1782
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 1782
原文链接:https://my.oschina.net/xiaocon/blog/199423Python当中的继承有点类似于JAVA。感觉特别像~可能学过JAVA以后对这个比较好理解吧。不过Python更加清晰一点,比起Perl面对对象,PYTHON看起来舒服,并且让人感觉一看就懂~下面这个实例是简明教程里面的,我初步理解了一下,一会再自己写个练习,熟练下。。。#!/usr/bin/python#coding=gbk#创建父类,该类会被下面的子类所继承c
系统 2019-09-27 17:49:21 1782
剑指offer:从上到下打印二叉树题目描述从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印。结果:[8,6,10,5,7,9,11]解题思路典型的使用队列的题目。每从队列头部获取一个节点,就将该节点的左右子节点存入队列的尾部。如此往复,直至队列为空。代码#coding:utf-8classSolution:#从上往下打印出二叉树的每个节点,同层节点从左至右打印defPrintFromTopToBottom(self,root):array=[]resu
系统 2019-09-27 17:49:17 1782
更详细见:https://blog.csdn.net/Lord_sh/article/details/92653790>>>x=np.arange(0,16).reshape(4,4)>>>xarray([[0,1,2,3],[4,5,6,7],[8,9,10,11],[12,13,14,15]])>>>idx=[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,1,0,0],[0,0,0,1]]>>>idx[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,1,
系统 2019-09-27 17:49:14 1782
*args和**kwargs是常用的两个参数*args:用于接受多余的未命名的参数,元组类型。**kwargs:用于接受形参的命名参数,字典类型的数据。可变参数args:deffun(n,*args):print(n)print(args)#未拆包print(*args)#进行拆包fun(1,2,3,4)结果:1(2,3,4)234形参中的*args是接受数据的args,它是一个元组,把传入的数据放进args元组中。函数中的args仍然是元组,*args就
系统 2019-09-27 17:48:57 1782
下面看下python2.x和python3.x的区别1.大环境不同python2.x:源码重复,不规范python3.x:整合源码,更清晰优美简单2.默认编码不同python2.x:默认编码ASCII编码python3.x:默认编码UTF-83.python3.x没有长整型python2.x:有长整型longpython3.x:long整数类型被废弃,统一为int4.打印方式不同python2.x:print语句,print空格+打印内容python3.x
系统 2019-09-27 17:48:49 1782