whereis python3.6

如果您是在 Linux 或 Mac OS 系统下，可以在终端中使用以下命令来查找 Python 3.6 的位置：

whereis python3.6

如果 Python 3.6 已经安装在系统中，上述命令将返回 Python 3.6 可执行文件的路径。如果您是在 Windows 系统下，可以在命令提示符或 PowerShell 中使用以下命令来查找 Python 3.6 的位置：

where python.exe

该命令将返回 Python 可执行文件的路径，您可以检查该路径中是否有 Python 3.6 的版本。

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python3.6读取MySQL数据库中图片

在Python 3.6中读取MySQL数据库中的图片，您可以使用以下步骤：

1. 连接到MySQL数据库。您可以使用Python的MySQL驱动程序，如PyMySQL或mysql-connector-python。

2. 执行SELECT查询来获取图像数据。您需要使用BINARY类型来存储图像数据。

3. 使用Python的Pillow库（也称为PIL）将二进制数据转换为图像。Pillow库可以安装使用pip命令。

以下是一个示例代码片段：

import mysql.connector
from PIL import Image
from io import BytesIO

# 连接到MySQL数据库
cnx = mysql.connector.connect(user='username', password='password',
                              host='localhost',
                              database='databasename')
cursor = cnx.cursor()

# 执行SELECT查询
query = ("SELECT image_data FROM images WHERE image_id = %s")
image_id = 1
cursor.execute(query, (image_id,))

# 获取图像数据
image_data = cursor.fetchone()[0]

# 将二进制数据转换为图像
img = Image.open(BytesIO(image_data))
img.show()

# 关闭连接
cursor.close()
cnx.close()

请注意，这只是一个示例代码片段。您需要根据您的实际情况进行修改。

where python

在Python中，"where"函数通常是指NumPy库中的"where"函数。该函数用于根据给定的条件从数组中选择元素。在使用"where"函数时，你需要提供一个条件，然后该函数将返回一个新的数组，其中只包含满足条件的元素。如果条件为真，则返回条件为真的元素，否则返回条件为假的元素。你还可以选择将条件为真的元素替换为一个特定的值，而将条件为假的元素替换为另一个特定的值。这个函数在数据分析和处理中非常常用，可以帮助我们快速筛选和处理数据。

以下是一个使用"where"函数的示例代码：

import numpy as np

y = np.array(range(1, 10))
print(y)
print(np.where(y > 5, 'm_5', 'lq_5'))

在这个示例中，我们创建了一个从1到9的数组"y"，然后使用"where"函数根据条件"y > 5"选择元素。如果元素大于5，则将其替换为'm_5'，否则替换为'lq_5'。最后，我们打印出结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [一文让你彻底弄懂【Python中的where函数】](https://blog.csdn.net/qq_32532663/article/details/125247125)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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