import pyautogui import winreg # 获取当前分辨率和刷新率 current_resolution = pyautogui.size() current_refresh_rate = winreg.QueryValueEx(winreg.OpenKey(winreg.HKEY_CURRENT_CONFIG, 'Display\\Settings'), 'RefreshRate')[0] # 设置新的分辨率和刷新率 new_resolution = (1920, 1080) # 替换为您想要设置的分辨率 new_refresh_rate = 60 # 替换为您想要设置的刷新率 # 模拟鼠标点击开始菜单 pyautogui.click(0, pyautogui.size().height - 1) # 模拟鼠标点击设置 pyautogui.click(x=100, y=100) # 替换为您计算机上设置按钮的坐标 # 模拟鼠标点击显示设置 pyautogui.click(x=200, y=200) # 替换为您计算机上显示设置按钮的坐标 # 模拟鼠标点击分辨率下拉菜单 pyautogui.click(x=300, y=300) # 替换为您计算机上分辨率下拉菜单的位置 # 模拟键盘输入新的分辨率 pyautogui.typewrite(str(new_resolution[0]) + 'x' + str(new_resolution[1]) + '\n') # 模拟鼠标点击刷新率下拉菜单 pyautogui.click(x=400, y=400) # 替换为您计算机上刷新率下拉菜单的位置 # 模拟键盘输入新的刷新率 pyautogui.typewrite(str(new_refresh_rate) + '\n') # 模拟鼠标点击应用设置按钮 pyautogui.click(x=500, y=500) # 替换为您计算机上应用设置按钮的位置

这段代码使用了 `pyautogui` 和 `winreg` 库来模拟鼠标和键盘操作，实现了设置显示器分辨率和刷新率的功能。

代码的执行流程如下：
1. 导入所需的库 `pyautogui` 和 `winreg`。
2. 使用 `pyautogui.size()` 获取当前屏幕分辨率。
3. 使用 `winreg.QueryValueEx()` 获取当前刷新率。
4. 定义新的分辨率和刷新率。
5. 使用 `pyautogui.click()` 模拟鼠标点击开始菜单。
6. 使用 `pyautogui.click()` 模拟鼠标点击设置。
7. 使用 `pyautogui.click()` 模拟鼠标点击显示设置。
8. 使用 `pyautogui.click()` 模拟鼠标点击分辨率下拉菜单。
9. 使用 `pyautogui.typewrite()` 模拟键盘输入新的分辨率。
10. 使用 `pyautogui.click()` 模拟鼠标点击刷新率下拉菜单。
11. 使用 `pyautogui.typewrite()` 模拟键盘输入新的刷新率。
12. 使用 `pyautogui.click()` 模拟鼠标点击应用设置按钮。

请注意，代码中的一些坐标需要根据您计算机上的实际情况进行替换。

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import pandas as pd import numpy as np import winreg from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import Ridge###导入岭回归算法 from sklearn.metrics import r2_score import winreg real_address = winreg.OpenKey(winreg.HKEY_CURRENT_USER,r'Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Explorer\Shell Folders',) file_address=winreg.QueryValueEx(real_address, "Desktop")[0] file_address+='\\' file_origin=file_address+"\\源数据-分析\\D:\PC2\study python\salary.csv"#设立源数据文件的桌面绝对路径 house_price=pd.read_csv(file_origin)#https://www.kaggle.com/altavish/boston-housing-dataset house_price.isnull().sum() house_price1=house_price.dropna().reset_index() del house_price1["index"] house_price[house_price==0].count() train=house_price1.drop(["MEDV"],axis=1) X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(train,house_price1["MEDV"],random_state=1) #将MEDV划分为预测值，其它的属性划分为特征值，并将数据划分成训练集和测试集。 ridge=Ridge(alpha=10)#确定约束参数 ridge.fit(X_train,y_train) print("岭回归训练模型得分："+str(r2_score(y_train,ridge.predict(X_train))))#训练集 print("岭回归待测模型得分："+str(r2_score(y_test,ridge.predict(X_test))))#待测集

这段代码是一个使用岭回归算法进行房价预测的示例。代码中先导入了所需的库，包括pandas、numpy、sklearn等。然后通过winreg库获取桌面路径并读取源数据文件（csv格式），对数据进行处理，包括处理缺失值和划分训练集和测试集。接下来使用Ridge函数创建岭回归模型，并通过fit函数对模型进行训练。最后输出训练集和测试集的R^2得分，评估模型的性能。

需要注意的是，代码中的文件路径和数据处理部分可能需要根据实际情况进行修改。另外，alpha参数是岭回归的超参数，用于控制正则化的程度。在代码中设置为10，你可以根据实际情况进行调整。

import winreg import os def add_to_startup(file_path: str): key = winreg.HKEY_CURRENT_USER key_value = "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run" with winreg.OpenKey(key, key_value, 0, winreg.KEY_WRITE) as key_handle: winreg.SetValueEx(key_handle, "My Program", 0, winreg.REG_SZ, file_path) if __name__ == "__main__": file_path = os.path.abspath("C:/Users/Administrator/Desktop/python_work/已打包可用/周日计划表格/aa.exe") add_to_startup(file_path)关闭开机自动启动

你想知道如何关闭开机自动启动吗？可以使用以下代码实现：

1. 首先，打开注册表编辑器，按下 "Win + R" 组合键，输入 "regedit" 并按下 "Enter" 键。

2. 在注册表编辑器中，导航到以下路径：

HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run

3. 找到要删除的程序的键值，并将其删除即可。注意，只删除键值，不要删除整个 "Run" 键。

4. 关闭注册表编辑器并重启电脑，程序将不再自动启动。

另外，如果你想在程序中实现关闭开机自动启动的功能，可以使用以下代码：

import winreg

def remove_from_startup():
key = winreg.HKEY_CURRENT_USER
key_value = "Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Run"
with winreg.OpenKey(key, key_value, 0, winreg.KEY_WRITE) as key_handle:
try:
winreg.DeleteValue(key_handle, "My Program")
print("已成功关闭开机自动启动")
except:
print("未找到要删除的键值")

if __name__ == "__main__":
remove_from_startup()