python怎么把20180202变成2018-02-02

可以使用Python中的datetime模块来实现这一功能，具体的代码如下：

from datetime import datetime

date_str = '20180202'
date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y%m%d')
formatted_date = date_obj.strftime('%Y-%m-%d')

print(formatted_date)

解释一下代码：

- `datetime.strptime(date_str, '%Y%m%d')` 将日期字符串 `date_str` 解析为一个datetime对象。这里的`%Y%m%d`代表日期格式为年份-月份-日期（例如2018-02-02）。更多关于格式化日期字符串的信息可以看这里：[Python官方文档 - 日期和时间格式说明](https://docs.python.org/3/library/datetime.html#strftime-and-strptime-format-codes)
- `date_obj.strftime('%Y-%m-%d')` 将datetime对象 `date_obj` 转换为一个格式为年份-月份-日期的字符串。

相关问题

python把灰度图像变成0-1灰度图像

可以使用以下代码将灰度图像变成0-1灰度图像：

import cv2

# 读取灰度图像
img_gray = cv2.imread('gray_image.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 将灰度图像转换为0-1灰度图像
img_binary = cv2.threshold(img_gray, 0, 1, cv2.THRESH_BINARY)[1]

# 显示0-1灰度图像
cv2.imshow('0-1 Gray Image', img_binary)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

其中，`cv2.threshold()`函数可以将灰度图像二值化，第一个参数为原始灰度图像，第二个参数为阈值，第三个参数为最大值，第四个参数为二值化方式。在本例中，阈值为0，最大值为1，二值化方式为`cv2.THRESH_BINARY`，即将大于阈值的像素值设为最大值，小于等于阈值的像素值设为0。最终得到的`img_binary`就是0-1灰度图像。

python pandas读取csv utf-8变成gbk

Python中的pandas库可以很方便地读取和处理CSV文件，但在读取CSV文件时可能会出现编码问题。例如，当CSV文件是按照UTF-8编码保存的，但是读取后却变成了GBK编码，这可能是因为pandas库默认的编码方式与CSV文件编码方式不一致所造成的。

为了避免这个问题，可以在读取CSV文件时指定编码方式，例如：

import pandas as pd

# 指定编码方式为UTF-8
df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')

这样，在读取CSV文件时就会按照UTF-8编码方式进行解码，并避免了编码转换错误。

另外，如果CSV文件中包含中文等非ASCII字符，还需确保编辑器或其他工具也使用同样的编码方式来打开和编辑该文件。这样才能确保在读取和处理CSV文件时，中文等非ASCII字符能够正确地显示和处理。