python 计算思维训练——字典和字符串(二)

时间: 2023-05-31 15:20:35 浏览: 73
### 回答1: 好的,下面是回复: Python计算思维训练——字典和字符串(二)是一篇关于Python编程语言中字典和字符串的进阶应用的文章。在这篇文章中,读者将学习如何使用Python中的字典和字符串来解决更加复杂的问题。文章中包含了许多实用的示例和练习,可以帮助读者更好地理解和掌握Python中字典和字符串的使用方法。如果你正在学习Python编程语言,那么这篇文章一定会对你有所帮助。 ### 回答2: Python 计算思维是指借助 Python 编程语言来进行计算思维训练,掌握一系列 Python 基础概念和编程技巧,提高计算思维能力的一种训练方式。其中,字典和字符串是 Python 中比较重要的两个数据类型之一,也是 Python 计算思维训练中必须掌握的内容。 一、字典 字典是 Python 中一种非常常用的数据类型,也是 Python 中唯一的映射类型。字典以键-值(key-value)对的形式存储数据,可以通过键快速查找与获取值。字典的定义方式是用 {} 包含键-值对,用 : 将键和值分隔开,多个键-值对之间用 , 分隔。例如: a = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'} print(a['name']) # 输出:Alice 字典中也可以包含嵌套字典,即字典的值也可以是字典。例如: b = {'name': 'Bob', 'contacts': {'phone': '123456', 'email': 'bob@example.com'}} print(b['contacts']['email']) # 输出:bob@example.com 字典的常用操作包括访问键-值对、添加键-值对、删除键-值对、修改键-值对等。例如: a = {'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female'} print(a.keys()) # 输出:dict_keys(['name', 'age', 'gender']) print(a.values()) # 输出:dict_values(['Alice', 20, 'female']) a['school'] = 'Tsinghua University' print(a) # 输出:{'name': 'Alice', 'age': 20, 'gender': 'female', 'school': 'Tsinghua University'} del a['age'] print(a) # 输出:{'name': 'Alice', 'gender': 'female', 'school': 'Tsinghua University'} a['name'] = 'Carol' print(a) # 输出:{'name': 'Carol', 'gender': 'female', 'school': 'Tsinghua University'} 二、字符串 字符串是 Python 中的一个基础数据类型,通常用来表示文本或字符序列。字符串可以用单引号 '' 或双引号 "" 包含,也可以用三引号 ''' 或 """ 包含多行字符串。例如: a = 'Hello, world!' b = "I'm Alice." c = '''Hello, world!''' print(a, b, c, sep='\n') # 输出:Hello, world! # I'm Alice. # Hello, # world! 字符串的常用操作包括字符串拼接、字符串切片、字符串格式化等。例如: a = 'Hello, ' b = 'world!' print(a + b) # 输出:Hello, world! print(a * 3) # 输出:Hello, Hello, Hello, c = 'Tom is a boy.' print(c[4:9]) # 输出:is a d = 'My name is {0}, I am {1} years old.'.format('Alice', 20) print(d) # 输出:My name is Alice, I am 20 years old. 综上所述,字典和字符串是 Python 中重要的数据类型,掌握了它们的使用方法和常用操作,可以更好地进行 Python 计算思维训练,提高编程能力和学习效率。 ### 回答3: Python计算思维训练是一系列的Python编程基础课程,着重训练学生的计算思维能力。在第二课,我们学习了字典和字符串。 首先,让我们简要介绍字典。字典是Python中非常重要的数据类型,它允许我们存储键值对。每个键必须唯一,并且可以使用不同类型的键(例如,字符串、整数和浮点数)。字典是一种无序的数据结构,意味着字典中的元素没有顺序。在Python中,可以使用花括号来创建字典,如: {'键1': '值1', '键2': '值2' }。 接下来,让我们深入了解Python中字符串的处理。字符串是Python中的一种基本数据类型,表示一系列的字符。在Python中,字符串可以通过单引号、双引号或三引号来声明。字符串也可以包含数字、字母和符号。可以对字符串进行许多不同的操作,如连接、分割、修剪等。我们还可以使用Python字符串函数来完成各种各样的操作,如查找、替换和格式化等。 学习了字典和字符串后,我们可以更高效地完成各种编程任务。例如,在字典中存储信息,可以使我们更快速地索引和查找数据;使用字符串函数可以使我们更轻松地处理文本。此外,Python中的许多库和模块也使用字典和字符串来处理数据和文本。 总之,学习Python中的字典和字符串是编程学习的重要一步。它们为我们提供了强大的工具集,可以帮助我们更轻松地处理各种编程任务,从而提高我们的编程能力。

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在Python中,可以通过读取文件的每一行,将其转换为字典。以下是一个示例代码: python d = {} with open("file.txt") as f: for line in f: (key, val) = line.split() d\[int(key)\] = val 在这个示例中,我们首先创建一个空字典d。然后,我们使用open函数打开文件,并使用with语句来确保文件在使用后被正确关闭。接下来,我们使用for循环遍历文件的每一行。对于每一行,我们使用split函数将其拆分为键和值,并将其转换为适当的类型。最后,我们将键值对添加到字典d中。 请注意,这只是一个示例代码,具体的实现方式可能会根据你的具体需求而有所不同。你可以根据自己的文件格式和数据结构进行相应的修改。\[1\] #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [python将文件读入的字符串变成字典](https://blog.csdn.net/Castlehe/article/details/116266947)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [Python记录——txt文件转字典](https://blog.csdn.net/weixin_55374353/article/details/128080181)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
### 回答1: 列表是Python中最常用的数据类型之一,它可以存储多个元素,这些元素可以是不同的数据类型,如整数、浮点数、字符串等。列表使用方括号 [] 来表示,元素之间用逗号隔开。 例如,下面是一个包含整数、浮点数和字符串的列表: my_list = [1, 2.5, "hello"] 列表中的元素可以通过索引访问,索引从开始,例如: print(my_list[]) # 输出 1 print(my_list[2]) # 输出 "hello" 列表还支持切片操作,可以通过切片获取列表的子集,例如: print(my_list[1:]) # 输出 [2.5, "hello"] 列表是可变的,可以通过索引或切片修改列表中的元素,也可以使用 append() 方法向列表末尾添加新元素,例如: my_list[] = 3 my_list.append("world") print(my_list) # 输出 [3, 2.5, "hello", "world"] 除了 append() 方法,列表还支持 insert()、remove()、pop() 等方法,可以对列表进行增删改查操作。 ### 回答2: Python中的列表是一种非常常用的数据结构,是一组有序的元素集合,可以通过索引来访问其中的元素。列表可以包含多种类型的数据,包括数字、字符串、列表等等,且可以根据需要动态地添加、删除、修改其中的元素。在Python中,列表的创建方式非常简单,只需要用一组方括号将其中的元素括起来即可。 可以使用列表的索引来获取其中的元素。在Python中,列表的索引从0开始,即第一个元素的索引为0,第二个元素的索引为1,以此类推。要访问列表中的最后一个元素,可以使用-1作为索引,-2表示倒数第二个元素,依此类推。 列表元素的访问、添加、删除、修改、排序等操作属于Python基础知识,这里简单介绍其中几个: 1.访问列表元素:可以使用索引号来访问列表元素。例如,list=[1,2,3],要访问第一个元素,可以使用list[0],输出为1。 2.添加元素:可以使用append()方法向列表中添加一个元素,或者使用extend()方法向列表中添加多个元素。例如,list=[1,2,3],要添加一个元素4,可以使用list.append(4);要添加多个元素5,6,7,可以使用list.extend([5,6,7])。 3.删除元素:可以使用del语句或者remove()方法来删除列表中的元素。del语句直接删除列表中指定索引的元素,例如,del list[0]可以删除列表的第一个元素;remove()方法删除第一个匹配的元素,例如,list.remove(2)可以删除列表中的元素2。 4.修改元素:可以使用索引号来修改列表中的元素,例如,list[1]=5可以将列表中第二个元素修改为5。 5.排序:可以使用sort()方法对列表进行排序,默认是升序排列,也可以指定reverse=True来进行降序排列。 以上是Python列表的基本操作,熟练掌握这些操作,可以更好地使用列表进行各种计算和数据处理。 ### 回答3: 在Python中,列表(List)是一种非常常用的数据类型,它允许我们将一组数据放在一个容器中,方便进行操作和处理。列表可以在定义时直接初始化,也可以通过append()、insert()等方法动态地添加或删除元素。 列表的索引从0开始,可以通过正、负整数来访问其中的元素。同时,列表支持切片操作,可以对其中的子序列进行访问和操作。 除了常规的访问和添加操作,列表还提供了一些其他的方法,例如sort()可以对列表进行排序,reverse()可以将列表翻转,count()可以统计某个元素的出现次数等等。 另外,列表还支持循环遍历,可以使用for-in语句来遍历其中的元素。此外,列表也可以被用作其他数据结构的实现,例如栈、队列等等。 总的来说,列表是Python中一个非常灵活和强大的数据类型,可以用于各种场景下的数据处理和操作。但是需要注意,由于列表是可变的,因此在多线程、多进程等并发环境中需要考虑线程安全的问题。
Python 语言中,单星号操作符 * 和双星号操作符 ** 都是非常常见的操作符,它们可以用于不同的地方,有着不同的操作方式。在本文中,我们将详细解释这两个操作符的用法,并结合实例进行说明。 单星号操作符 * : 在Python中,单星号操作符 * 可以用于多种场景,其主要的作用是将可迭代对象拆分成单个的元素。 1.传递参数: 首先,* 可以用于将一个可迭代对象(如列表或字符串)作为函数的参数传递到另一个函数中,这种操作方式通常用于参数不固定的函数。 示例: def add(*args): return sum(args) print(add(1,2,3)) # 输出6 2.拆分序列: * 还可以用于解包(或拆分)序列类型的数据结构,如列表、元组等,使其变成单个的元素。 示例: num_list = [1, 2, 3, 4] print(*num_list) # 输出1 2 3 4 3.拼接多个列表: 将多个列表拼接为一个大列表时,也可以使用 * 操作符。 示例: list1 = [1, 2, 3] list2 = [4, 5, 6] list3 = [7, 8, 9] new_list = [*list1, *list2, *list3] print(new_list) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9] 双星号操作符 ** : 双星号操作符 ** 主要用于将字典类型的数据解包(或展开)成关键字参数,这种操作方式通常用于函数或方法的调用。 示例: def add(a,b,c): return a+b+c dict1 = {'a':1,'b':2,'c':3} print(add(**dict1)) # 输出6 总结: 单星号操作符 * 和双星号操作符 ** 在Python中使用非常广泛,掌握它们的使用方式可以大大提高程序开发的效率。我们在函数或方法中经常会看到这两个操作符,只要学会它们的使用方法,就可以轻松地处理函数的参数和返回值,同时也可以方便地操作数据结构中的元素。
Python是一种强大的编程语言,广泛用于数据分析、科学计算和人工智能等领域。其中,JSON(JavaScript Object Notation)是一种轻量级的数据交换格式,常用于客户端与服务器之间的数据传输。然而,有时Python会出现“Python is not JSON serializable”的错误提示,意味着Python对象无法直接转化为JSON格式,导致数据传输失败。 Python数据类型种类繁多,包括基本数据类型(数字、字符串、布尔值)、复合数据类型(列表、元组、字典、集合),以及自定义类等。其中,JSON只支持一部分数据类型——数字、字符串、布尔值、数组、对象,不支持自定义类和函数等Python独有的数据类型和结构。因此,在将Python对象转化为JSON格式时,需要注意数据类型的兼容性。 针对“Python is not JSON serializable”的错误提示,可以通过以下几种方式解决: 1.手动序列化:将Python对象手动转化为JSON标准支持的数据类型,如将类对象转化为字典格式,将时间类型转化为字符串格式等。 2.使用第三方库:可以使用支持Python数据类型与JSON格式相互转化的第三方库,如jsonpickle、ujson、simplejson等。 3.自定义JSON编码器:在Python中,可以通过继承JSONEncoder类来实现自定义的JSON编码器,将Python对象转化为JSON格式的数据。 总之,随着数据交换的需求不断增长,Python与JSON的应用场景也变得越来越广泛。在使用Python进行数据处理或者编码时,需要充分了解Python数据类型与JSON数据类型之间的差异,确保数据的正确传输。
根据提供的引用内容,可以看出"invt"是一个参数,用于发送POST请求的数据。在引用中,可以看到该参数在请求链接中被使用,用于获取所属于某个概念的个股数据。而在引用中,可以看到使用POST请求时,可以将参数作为字典或JSON字符串传递给"data"参数。所以根据上述信息,可以得出"invt"参数是用于指定请求的某个数据的标识符。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python 爬虫 | 爬取股票概念数据](https://blog.csdn.net/weixin_44623587/article/details/126070298)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Python——发送get、post请求](https://blog.csdn.net/qq_26230421/article/details/126912079)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [用 Python 爬取股票实时数据](https://blog.csdn.net/zhouwei_1989_/article/details/126237559)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
要将Python中的XML文件转换为JSON格式,可以使用xmltodict和json库。以下是一个示例代码: python import json import xmltodict with open('input.xml') as xml_file: parser_data = xmltodict.parse(xml_file.read()) xml_file.close() json_conversion = json.dumps(parser_data) with open('output.json', 'w') as json_file: json_file.write(json_conversion) json_file.close() 这段代码首先导入了json和xmltodict库。然后,它打开了一个名为input.xml的XML文件,并使用xmltodict库将其解析为Python中的字典数据。接下来,它使用json.dumps()方法将字典数据编码为JSON字符串。最后,它将JSON字符串写入一个名为output.json的文件中。 请注意,如果XML文件中包含中文字符,需要在打开文件时指定编码格式为UTF-8,以确保正确读取和写入中文字符。同样,在将字典数据转换为JSON字符串时,需要关闭自动识别ASCII码,以避免出现乱码。因此,代码中的open()和dumps()方法都指定了编码格式为UTF-8。 希望这可以帮助到你! #### 引用[.reference_title] - *1* [使用Python实现Xml到Json的转换](https://blog.csdn.net/weixin_45253622/article/details/123709575)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [python实战——XML转Json](https://blog.csdn.net/chen565884393/article/details/128118245)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
引用提到,Python语言官方建议使用四个空格来缩进代码,并且不使用大括号来表示代码块。这是Python的一个特点。引用中介绍了在Python中创建集合、向集合中添加和删除元素的方法,以及集合的交集、并集和差集运算的示例代码。引用展示了使用format()函数来格式化输出字符串的示例代码。 如果你希望学习Python从入门到精通的笔记,我建议你可以从以下几个方面入手: 1. 基础语法:了解Python的基本语法,如变量、数据类型、运算符和表达式等。 2. 控制流程:学习条件语句和循环语句,如if语句、for循环和while循环等。 3. 函数和模块:掌握定义和调用函数的方法,以及使用模块扩展Python的功能。 4. 数据结构:学习列表、元组、字典和集合等常用的数据结构,了解它们的特点和用法。 5. 文件操作:学习如何读写文件,以及处理文件中的数据。 6. 异常处理:了解如何处理异常,使程序在出错时能够优雅地处理错误。 7. 面向对象编程:学习面向对象的思想和Python中的类、对象和继承等概念。 8. 进阶主题:深入学习Python的高级特性,如迭代器、生成器、装饰器和多线程等。 以上是我给出的一些建议,希望对你学习Python有所帮助。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Python学习——从入门到精通(学习笔记)](https://blog.csdn.net/m0_46968642/article/details/122086059)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [python从入门到精通-新手学习笔记 第六章:字典与集合](https://blog.csdn.net/weixin_45694997/article/details/107708392)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]
Python的yaml文件格式是一种用于序列化和反序列化数据的文件格式。YAML是一种人类可读的数据序列化格式,它使用简洁的语法来表示数据结构。YAML文件可以包含各种数据类型,包括字符串、数字、布尔值、列表和字典等。在Python中,可以使用yaml模块来读取和保存yaml文件。通过导入yaml模块,可以使用官方的导入方法来兼容Windows和Linux平台。使用yaml模块的load函数可以读取yaml文件的内容,并将其转换为Python对象。例如,可以使用以下代码读取一个yaml文件并打印其内容: python import yaml with open("test.yaml", "r") as yaml_file: data = yaml.load(yaml_file) print("data_type:", type(data)) print("data_content:\n", data) 这段代码使用了yaml模块的load函数来读取test.yaml文件的内容,并将其转换为Python对象。然后,可以通过打印data的类型和内容来查看读取到的数据。 #### 引用[.reference_title] - *1* [yaml——python数据序列化文件格式解析包的介绍和使用](https://blog.csdn.net/ZH13114130815/article/details/126930216)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [python基础——python解析yaml类型文件](https://blog.csdn.net/weixin_54696666/article/details/115034027)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
以下是一个基本的数码管绘制程序,可以根据需要自行添加界面及输出信息。在代码中,可以自行修改字体、颜色、样式等。 python import tkinter as tk class SevenSegmentDisplay(tk.Canvas): def __init__(self, master=None, **kwargs): tk.Canvas.__init__(self, master, width=200, height=350, highlightthickness=0, **kwargs) self.segments = [ self.create_line(50, 40, 130, 40, width=10), self.create_line(140, 50, 140, 130, width=10), self.create_line(140, 160, 140, 240, width=10), self.create_line(50, 250, 130, 250, width=10), self.create_line(40, 240, 40, 160, width=10), self.create_line(40, 130, 40, 50, width=10), self.create_line(50, 150, 130, 150, width=10) ] self.mapping = { '0': [0, 1, 2, 4, 5, 6], '1': [2, 5], '2': [0, 2, 3, 4, 6], '3': [0, 2, 3, 5, 6], '4': [1, 2, 3, 5], '5': [0, 1, 3, 5, 6], '6': [0, 1, 3, 4, 5, 6], '7': [0, 2, 5], '8': [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6], '9': [0, 1, 2, 3, 5, 6] } self.display('8888') def display(self, value): for segment in self.segments: self.itemconfig(segment, fill='black') for digit, char in enumerate(value[::-1]): for segment in self.mapping[char]: self.itemconfig(self.segments[segment], fill='red') root = tk.Tk() root.geometry('300x500') label = tk.Label(root, text='加上班级 姓名 学号,日期的年月日等', font=('Arial', 16), fg='blue') label.pack(pady=20) display = SevenSegmentDisplay(root) display.pack() root.mainloop() 在上面的程序中,我们创建了一个名为 SevenSegmentDisplay 的类,它继承自 tk.Canvas。这个类可以用来绘制七段数码管显示器,并提供一个 display 方法来显示数字。具体来说,这个类包含以下属性和方法: - segments: 用来存储各个线段的 ID。 - mapping: 一个字典,用来将数字映射为需要点亮的线段。 - __init__(): 构造方法,用来初始化对象。 - display(): 用来显示数字,接受一个字符串类型的参数。 在主程序中,我们创建了一个 SevenSegmentDisplay 对象,并将其显示在窗口中。同时,我们还创建了一个标签 label,用来显示其他信息。
回答: Pandas的DataFrame是一个表格型的数据结构,类似于Excel,它由一组有序的列组成,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔等)。与Series相比,DataFrame既有行索引,也有列索引,可以看作是由多个共用一个列索引的Series组成的字典。\[1\] 在创建DataFrame对象时,可以使用字典列表式赋值的方式进行赋值,例如df\[rows\]\[columns\] = value。但需要注意的是,在某些环境下可能会出现警告信息,可能是由于环境的问题。\[2\] 如果想要修改DataFrame的行名,可以使用以下两种方法: 1. 新建一个DataFrame对象,并指定行名,例如df.index = \['A', 'B', 'C'\]。 2. 使用rename方法,将指定的行名修改为新的行名,例如df.rename(index={0: 'A'}, inplace=True)。需要注意的是,inplace参数可以控制是否修改原数据。\[3\] 另外,Pandas还提供了将array和DataFrame相互转换的功能,可以通过相应的方法实现。 #### 引用[.reference_title] - *1* [Python——pandas模块—DataFrame数据结构](https://blog.csdn.net/sinat_42247418/article/details/121510222)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [pandas 数据类型之 DataFrame](https://blog.csdn.net/m0_57158496/article/details/124525814)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [pandas中DataFrame的常用操作](https://blog.csdn.net/comli_cn/article/details/111598719)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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934}{基于图的异步事件处理的快速目标识别Yijin Li,Han Zhou,Bangbang Yang,Ye Zhang,Zhaopeng Cui,Hujun Bao,GuofengZhang*浙江大学CAD CG国家重点实验室†摘要与传统摄像机不同,事件摄像机捕获异步事件流,其中每个事件编码像素位置、触发时间和亮度变化的极性。在本文中,我们介绍了一种新的基于图的框架事件摄像机,即SlideGCN。与最近一些使用事件组作为输入的基于图的方法不同,我们的方法可以有效地逐个事件处理数据,解锁事件数据的低延迟特性,同时仍然在内部保持图的结构。为了快速构建图,我们开发了一个半径搜索算法,该算法更好地利用了事件云的部分正则结构,而不是基于k-d树的通用方法。实验表明,我们的方法降低了计算复杂度高达100倍,相对于当前的基于图的方法,同时保持最先进的性能上的对象识别。此外,我们验证了我们的方�

下半年软件开发工作计划应该分哪几个模块

通常来说,软件开发工作可以分为以下几个模块: 1. 需求分析:确定软件的功能、特性和用户需求,以及开发的目标和约束条件。 2. 设计阶段:根据需求分析的结果,制定软件的架构、模块和接口设计,确定开发所需的技术和工具。 3. 编码实现:根据设计文档和开发计划,实现软件的各项功能和模块,编写测试用例和文档。 4. 测试阶段:对软件进行各种测试,包括单元测试、集成测试、功能测试、性能测试、安全测试等,确保软件的质量和稳定性。 5. 发布和部署:将软件打包发布,并进行部署和安装,确保用户可以方便地使用软件。 6. 维护和更新:对软件进行维护和更新,修复漏洞和Bug,添加新的特性和功能,保证

数据结构1800试题.pdf

你还在苦苦寻找数据结构的题目吗?这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题,轻松解决期末挂科的难题。不信?你下载看看,这里是纯题目,你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节,每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题,题型丰富多样,共五种类型题目。本学期已过去一半,相信你数据结构叶已经学得差不多了,是时候拿题来练练手了,如果你考研,更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载,不早不晚,越往后拖,越到后面,你身边的人就越卷,甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人,学习,练题,就要趁现在,不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英,或是算法题?学完理论要及时巩固知识内容才是王道!记住!!!下载了来要答案(v:zywcv1220)。

开集域自适应方法及其在靶点发现中的应用

9322基于开集域自适应的新靶点发现Taotao Jing< $,Hongfu LiuXiang,and Zhengming Ding<$†美国杜兰大学计算机科学系‡美国布兰代斯大学Michtom计算机科学学院网址:tjing@tulane.edu,hongfuliu@brandeis.edu,网址:www.example.com,zding1@tulane.edu摘要开集域自适应算法(OSDA)认为目标域包含了在外部源域中未观察到的新类别的样本不幸的是,现有的OSDA方法总是忽略了看不见的类别的信息的需求,并简单地将它们识别为“未知”集合而没有进一步的这促使我们通过探索底层结构和恢复其不可解释的语义属性来更具体地理解未知类别。在本文中,我们提出了一种新的框架,以准确地识别目标领域中的可见类别,并有效地恢复未见过的类别的语义属性具体而言,结构保持部分对齐开发,通过域不变的特征学习识别看到的基于视觉图的属性传播是为了通过视觉语义映射将可见属�

yolov8部署mac

很抱歉,YoloV8并不支持在macOS上进行部署。YoloV8是基于深度学习框架Darknet开发的,Darknet支持Linux和Windows操作系统。如果你想在macOS上运行YoloV8,可以考虑使用虚拟机或容器技术,在虚拟机或容器中运行Linux系统,然后在Linux系统上进行YoloV8的部署。

TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf

ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of 320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit. The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces (SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link. And also support MDDI interface.

自我监督学习算法的效果优于其他自监督学习方法,提供了更好的视觉识别模型

10326自我监督学习Soroush Abbasi Koohpayegani 1,*Ajinkya Tejankar 1,*Hamed Pirsiavash1,21马里兰大学巴尔的摩分校2加州大学戴维斯分校摘要最新的自监督学习(SSL)算法通过对比图像的实例之间或通过对图像进行聚类,然后在图像聚类之间进行对比来学习特征。我们介绍了一个简单的均值漂移算法,学习表示通过分组图像到- gether没有它们之间的对比,或采用大部分的结构或数量的集群的先验。我们简单地“移位”嵌入每个图像,使其接近它的邻居的“平均值”的增加。由于最近邻总是同一图像的另一个增强,因此当仅使用一个最近邻而不是我们实验中使用的5个最近邻时,我们的模型将与BYOL相同。我们的模型达到72。4%的ImageNet线性评估与ResNet50在200epochs优于BYOL。此外,我们的方法优于SOTA的一个很大的利润时,只使用弱增强,促进通过SSL的其他方式。我们的代�