同一行的數據都為浮點數，或者說是同一行的數據格式相同時:withopen(input_file,'r')asf:#打開文件header=f.readline().strip()#跳過一行column_names=header.split('|')#以管道分隔符切分數據values=np.loadtxt(f,delimiter='|')同一行的數據格式不相同時，比如字符串和浮點數結合時：選擇跳過某一列或者只讀取某一列數據，下面為只讀取某一列數據withope
系統 2019-09-27 17:53:49 1883
創建列表復制代碼代碼如下:sample_list=['a',1,('a','b')]Python列表操作復制代碼代碼如下:sample_list=['a','b',0,1,3]得到列表中的某一個值復制代碼代碼如下:value_start=sample_list[0]end_value=sample_list[-1]刪除列表的第一個值復制代碼代碼如下:delsample_list[0]在列表中插入一個值復制代碼代碼如下:sample_list[0:0]=['
系統 2019-09-27 17:53:48 1883
Python支持一種有趣的語法，它允許你快速定義單行的最小函數。這些叫做lambda的函數，是從Lisp借用來的，可以用在任何需要函數的地方。lambda的語法時常會使人感到困惑，lambda是什么，為什么要使用lambda，是不是必須使用lambda？>>>deff(x):...returnx+2...>>>f(1)3>>>f=lambdax:x+2>>>f(1)3>>>(lambdax:x+2)(1)3Pythondef和Pythonlambda它們有
系統 2019-09-27 17:53:35 1883
本來是在找交通識別的程序，然后湊巧看見了證件照換底，于是學習了一下~一開始在網上找了一個很普遍寫的程序，但是效果并不好，想要放棄了，然后看見了這個，參考：pythonopencv實現證件照換底功能本人基于此做了一些改進，便于自己運行和調試，還加了中值濾波，本人覺得效果還不錯~代碼：importcv2importnumpyasnpdefcvtBackground(path,color):"""功能：給證件照更換背景色（常用背景色紅、白、藍）輸入參數：path
系統 2019-09-27 17:53:20 1883
#下載一個網頁importrequestsimportreurl='https://www.biquge5200.cc/14_14621/'#模擬瀏覽器發送http請求response=requests.get(url)#編碼方式response.encoding='utf-8',如果下載下來的網頁內容有中文亂碼現象就需要加上這一句話#網頁源碼html=response.text#[0]取列表下第0個元素.#eg:title的輸出結果為：['斗神狂飆無彈窗
系統 2019-09-27 17:52:18 1883
#-*-coding:utf-8-*-importsys,os'''將當前進程fork為一個守護進程注意：如果你的守護進程是由inetd啟動的，不要這樣做！inetd完成了所有需要做的事情，包括重定向標準文件描述符，需要做的事情只有chdir()和umask()了'''defdaemonize(stdin='/dev/null',stdout='/dev/null',stderr='dev/null'):'''Fork當前進程為守護進程，重定向標準文件描述
系統 2019-09-27 17:51:55 1883
BeautifulSoup基礎實戰安裝：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
系統 2019-09-27 17:50:47 1883
本文實例為大家分享了python計算器小程序的具體代碼，供大家參考，具體內容如下importtkinterimporttkinter.messageboximportmathclassJSQ:def__init__(self):#創建主界面self.root=tkinter.Tk()self.root.minsize(270,330)self.root.maxsize(270,330)self.root.title('小可樂的計算器')#定義一個變量賦值給
系統 2019-09-27 17:50:09 1883
圖像的輪廓檢測，如計算多邊形外界、形狀畢竟、計算感興趣區域等。Contours:GettingStarted輪廓簡單地解釋為連接所有連續點（沿著邊界）的曲線，具有相同的顏色或強度.輪廓是形狀分析和物體檢測和識別的有用工具NOTE為獲得更好的準確性，請使用二值圖，在找到輪廓之前，應用閾值法或canny邊緣檢測從OpenCV3.2開始，findContours（）不再修改源圖像，而是將修改后的圖像作為三個返回參數中的第一個返回在OpenCV中，查找輪廓是從黑色
系統 2019-09-27 17:50:07 1883
更新mysql8.17的腳本：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\
系統 2019-09-27 17:49:31 1883
