§ python-os模块的函数一.os模块介绍二.os模块函数介绍2.1 os.system()2.2 os.name2.3 os模块获取文件路径2.3.1 os.path.dirname()2.3.2 os.getcwd()2.3.3 os.path.abspath 软件为Windows下的vscode软件,由于系统是Windows,导致有些许命令以及结果与linux中不同,这个地方真
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2023-11-10 12:16:26
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1、python脚本中为什么要在目录前加一个rr是保持字符串原始值的意思,就是说不对其中的符号进行转义。因为windows下的目录字符串中通常有斜杠"\",而斜杠在Python的字符串中有转义的作用。例如:\n表示换行如果路径中有\new就会被转义。加上r就是为了避免这种情况。2、文件重命名os.rename() 方法用于命名文件或目录,从 src 到 dst,如果dst是一个存在的目录, 将抛出
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2023-11-10 10:38:19
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Python 输入和输出输出格式美化Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数。第三种方式是使用文件对象的 write() 方法,标准输出文件可以用 sys.stdout 引用。 如果你希望输出的形式更加多样,可以使用 str.format() 函数来格式化输出值。如果你希望将输出的值转成字符串,可以使用 repr() 或 str() 函数来实现。str():&n
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2024-01-17 10:21:06
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Python基础-----文件读写与OS文件读写方式文件:可以做到数据的永久存储,文件以硬盘为载体‘r’ : 以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。‘rb’: 以二进制格式打开一个文件用于只读。文件指针将会放在文件的开头。这是默认模式。一般用于非文本文件如图片等。‘w’ : 打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件,并从开头开始编辑,即原有内容会被删除。如果该文
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2024-06-12 16:17:03
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专栏自述:随着这几年机器学习火爆,楼主写了Java好多年,python其实也会写,但是缺乏系统性梳理,所以搞一个python栏目,系统性梳理的同时也把python的知识做一些梳理,欢迎查阅,欢迎一起学习python 输出格式化Python三种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数,第三种方式是使用文件对象的 write() 方法,标准输出文件可以用 sys.stdout 引用
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2023-11-29 14:05:37
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入门指南(2) 创建自定义焊盘及封装与Allegro PCB Designer相互配合,可以做出各种类型的封装。当我们需要制作相对简单的封装时,可以用Pad
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2024-04-28 16:09:42
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# 运行带有OSR的Python脚本:一份新手指南
作为一名刚入行的开发者,你可能对运行带有OSR(On-Stack Replacement)特性的Python脚本感到困惑。不要担心,本文将为你提供一个详细的指南,帮助你理解整个过程。
## 流程图
首先,让我们通过一个流程图来概述整个流程:
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[安装Python环
原创
2024-07-21 08:46:20
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shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是查看矩阵或者数组的维数。举例说明:建立一个3×3的单位矩阵e, e.shape为(3,3),表示3行3列,第一维的长度为3,第二维的长度也为3 [plain] view plain copy1. >>> e = eye(3)
2. >>> e
3
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2023-05-28 15:47:42
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#python os模块,平常操作文件方便,执行cmd命令
import os#Python的标准库中的os模块包含普遍的操作系统功能。如果你希望你的程序能够与平台无关的话,这个模块是尤为重要的。即它允许一个程序在编写后不需要任何改动,也不会发生任何问题,就可以在Linux和Windows下运行。
#下面列出了一些在os模块中比较有用的部分。它们中的大多数都简单明了。
os.sep #可以取代操
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2023-08-11 16:19:37
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摘要:ArcGIS提供了许多工具用于对数据投影,包括动态投影、定义投影、投影转换等等多种方面,有的只是改变数据的显示方式,有的改变源数据的坐标信息,有的改变数据的投影文件,具体什么工具起到什么作用,这里作一个简单的小结。(1)动态投影(ArcMap)—— 改变显示方式,不改变数据 动态投影指:改变ArcMap中的Data Frame(工作区)的空间参考或是对后加
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2023-07-25 19:56:30
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龙良曲的python课程Shape()函数iter()函数与next()函数python super()函数Shape(0)函数 Shape()函数Python之Shape()函数 shape函数是numpy.core.fromnumeric中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。shape的输入参数可以是一个整数(表示维度),也可以是一个矩阵。以下例
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2023-08-04 22:57:22
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shape函数的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度,也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组,表示数组(矩阵)的维度,例子如下:1. 数组(矩阵)只有一个维度时,shape只有shape[0],返回的是该一维数组(矩阵)中元素的个数,通俗点说就是返回列数,因为一维数组只有一行,一维情况中array创建的可以看
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2023-05-31 16:09:33
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shape函数 在看机器学习实战这本书时,遇到shape(0)函数,愣是没看懂怎么回事,装了软件后后,实验了几把,原来是这样子: 读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。它的输入参数可以使一个整数表示维度,也可以是一个矩阵 shape[0]就是计算行数,shape[1]就是计算列数,>>> f
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2023-06-16 04:16:26
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参考博文:javascript:void(0)shape是查看数据有多少行多少列reshape()是数组array中的方法,作用是将数据重新组织shapeimport numpy as np
a = np.array([1,2,3,4,5,6,7,8]) #一维数组
print(a.shape[0]) #值为8,因为有8个数据
print(a.shape[1]) #IndexError: t
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2023-07-07 22:28:50
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作者:马佩概述:最近在开发中遇到了一个刚好可以用AOP实现的例子,就顺便研究了AOP的实现原理,把学习到的东西进行一个总结。文章中用到的编程语言为kotlin,需要的可以在IDEA中直接转为java。这篇文章将会按照如下目录展开:AOP简介代码中实现举例AOP实现原理部分源码解析1. AOP简介相信大家或多或少的了解过AOP,都知道它是面向切面编程,在网上搜索可以找到很多的解释。这里我用一句
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2023-09-10 23:26:06
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OpenCV+python 彩色图像通道拆分与组合并判断size,shape函数的用法与区别
1、关于python中size与shape的用法,我一直是一头雾水,今天总结下,size既可以用作属性亦可以当做函数来使用,如a.size,np.szie(a),它是用来判断数组中所有元素的个数,而shap与size类似,既可以用作属性亦可以当做函数来使用,如b
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2023-05-28 18:35:05
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问题1:执行df.shape()报错 解决方法: shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度,也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组tuple,表示数组(矩阵)的维度/形状: w.shape[0]返回的是w的行数; w.shape[1]返回的是w的列数; df.shape():查看行数和列数。问题2:提示找不到Sequential问题3:w
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2023-09-12 23:02:28
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pyshp是python读写shape文件的一个很简单的库。下面记录其用法:用法详见代码中: 1 #! /usr/bin/env python
2 # -*- coding:utf-8 -*-
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4 import shapefile
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6 sf = shapefile.Reader("shapefile/d_map_1000000.shp")
7 shapes = sf.sh
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2023-09-26 17:15:05
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shape函数是Numpy中的函数,它的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度。直接用.shape可以快速读取矩阵的形状,使用shape[0]读取矩阵第一维度的长度。.shape的使用方法>>> import numpy as np
>>> x=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
>
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2023-07-04 17:04:39
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shape函数的功能是读取矩阵的长度,比如shape[0]就是读取矩阵第一维度的长度,相当于行数。它的输入参数可以是一个整数表示维度,也可以是一个矩阵。shape函数返回的是一个元组,表示数组(矩阵)的维度,例子如下:数组(矩阵)只有一个维度时,shape只有shape[0],返回的是该一维数组(矩阵)中元素的个数,通俗点说就是返回列数,因为一维数组只有一行,一维情况中array创建的可以看做li
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2023-09-05 23:26:50
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