result.json到csv python

时间: 2023-04-05 15:00:51 浏览: 143
PDF

Python 解析库json及jsonpath pickle的实现

可以使用 pandas 库中的 read_json() 和 to_csv() 方法将 result.json 文件转换为 csv 格式。具体代码如下： ```python import pandas as pd # 读取 json 文件 df = pd.read_json('result.json') # 将数据保存为 csv 文件 df.to_csv('result.csv', index=False) ``` 其中，read_json() 方法用于读取 json 文件并将其转换为 pandas 的 DataFrame 对象，to_csv() 方法则将 DataFrame 对象保存为 csv 文件。需要注意的是，to_csv() 方法中的 index=False 参数表示不保存行索引。
阅读全文

相关推荐

-

Python3实现CSV数据驱动的接口自动化测试

- 安装必要的Python库：csv用于读写CSV文件，json处理JSON数据，requests用于发起HTTP请求，unittest用于组织和执行测试用例。 - 创建CSV文件，例如"data.csv"，包含API的URL、参数和预期结果。 - 编写reader_CSV...
-

Python库pyidw-0.0.63发布，增强数据处理能力

库可以是官方提供的标准库，如csv、json、os、sys等，也可以是第三方库，这些库需要通过包管理器pip进行安装。 ### pyidw库具体介绍 根据文件名pyidw-0.0.63.tar.gz，我们可以推断这是一个Python第三方库，用于...

将下面的result.csv文件转为python4.json文件保存

可以使用Python中的pandas库来读取csv文件，并将其转换为json格式，代码如下： python import pandas as pd # 读取csv文件 ...这段代码将会把result.csv文件转换为python4.json文件，并保存在当前目录下。
pdf

Python 3.x读写csv文件中数字的方法示例

在Python 3.x中，处理CSV（Comma-Separated Values）文件是常见的任务，尤其在数据处理和分析中。CSV文件是一种简单的文本文件，其中数据以逗号分隔，可以方便地用作数据交换格式。这篇教程将详细介绍如何在Python 3...

用python将下面的result.csv文件转为python4.json文件保存。 注意：保存为多行的形式，具体参考课上例题的形式输出，见下图。 【 { ”同比“：”120.7” ”城市“：”北京” ”定基“：”121.4” ”环比“：”101.5” }， { ”同比“：”127.3” ”城市“：”上海” ”定基“：”127.8” ”环比“：”101.2” }， { ”同比“：”119.4” ”城市“：”广州” ”定基“：”120” ”环比“：”101.3” } 】

with open('result.csv', 'r') as file: reader = csv.DictReader(file) data = [] for row in reader: data.append({ "同比": row["同比"], "城市": row["城市"], "定基": row["定基"], "环比": row["环比...

pythoncsv转json_使用Python将CSV转换为JSON（以特定格式）

你可以使用 Python 中的 csv 和 json 模块来将 CSV 转换为 JSON。以下是一个示例代码，可以将 CSV 文件转换为以特定格式的 JSON： python import csv import json # 读取 CSV 文件 with open('example.csv') as...

python逐行读取json的csv文件

要逐行读取CSV文件并解析其中的数据，可以使用Python的csv模块。首先，你需要导入csv模块并打开CSV文件。这可以通过以下代码实现： import csv filename = 'guangzhou-2017.csv' with open(filename) as f: ...

import re import os import json masscan_path = "D:/0.脚本小子/Tools/masscan/masscan.exe" masscan_parser_path = "../Tools/Masscan-to-CSV/masscan_xml_parser.py" nmap_parser_path = "../Tools/Nmap-Scan-to-CSV/nmap_xml_parser.py" port_list_path = "./dict/ports-http-iamthefrogy.txt" port_list_fp = open(port_list_path, "r") port_list = port_list_fp.readline().strip() port_list_fp.close() # 判断IP是否符合规范 def check_ip(data): ip_pattern = re.compile(r'((2(5[0-5]|[0-4]\d))|[0-1]?\d{1,2})(\.((2(5[0 - 5] | [0 - 4]\d)) | [0 - 1]?\d{1, 2})){3}') result = ip_pattern.match(data) if result is None: return None else: return result.group(0) def filter_ip(): ip_filepath = "./result/ip.txt" # IP数据保存路径 ip_fp = open(ip_filepath, 'r') ip_list = ip_fp.readlines() ip_fp.close() ip_fp = open(ip_filepath, 'w') for ip in ip_list: ip = check_ip(ip) if ip is not None: ip_fp.write(ip + '\n') ip_fp.close() # NMap: csv -> json，提取IP和端口的映射 def read_nmap(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/nmap/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[4] if ip != "IP": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/nmap/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行nmap命令将数据保存为xml与csv格式 def nmap(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "nmap -Pn -p {} -oX {} -iL {}".format(port_list, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/ip.txt") os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( nmap_parser_path, "./result/nmap/" + save_name + ".xml", "./result/nmap/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_nmap(save_name) # Masscan: csv -> json，提取IP和端口的映射 def read_masscan(data_name): ip2port = {} for item in open("./result/masscan/" + data_name + '.csv'): if item.count(',') > 5: ip = item.strip().split(',')[0] port = item.strip().split(',')[3] if ip != "IpAddr": if ip in ip2port.keys(): ip2port[ip].append(port) else: ip2port[ip] = [port] with open("./result/masscan/" + data_name + '.json', "w") as json_fp: json.dump(ip2port, json_fp) # 执行masscan命令将数据保存为xml与csv格式 def masscan(save_name, need_scan=True): if need_scan: cmd = "{} -iL {} -Pn -p {} -oX {}".format( masscan_path, "./result/ip.txt", port_list, "./result/masscan/" + save_name + ".xml" ) os.system(cmd) cmd = "python3 {} -f {} -csv {}".format( masscan_parser_path, "./result/masscan/" + save_name + ".xml", "./result/masscan/" + save_name + ".csv" ) os.system(cmd) read_masscan(save_name) # 端口探测主函数 def search_port(conf, filename): filter_ip() if conf['use_nmap']: nmap(filename) if conf['use_masscan']: masscan(filename) if __name__ == '__main__': filter_ip() fp = open("./config.json", "r", encoding="utf-8") conf_json = json.load(fp) config = conf_json['ports'] search_port(config, '2023_1_8')

这段代码在导入 re、os、json 三个模块，并定义了 masscan_path、masscan_parser_path、nmap_parser_path、port_list_path 四个变量。masscan_path 变量定义了 masscan 程序的路径，masscan_parser_path 变量定义了 ...
zip

NumberStatusValidation：:snake:-Python 3：Rest Api，Json，Pandas，CSV

:snake: -使用python开玩笑-终端号码验证通过邮政申请电子邮件API验证已生效的部分有效状态的CSV证书，以及通过CSV验证已生效的部分有效的CSV证书。 Suportadaversão3 de Python： 声望： pip install pandaspip ...

python将json输出为csv文件

你可以使用以下代码将JSON文件输出为CSV文件： python import json import csv # 读取JSON文件 with open('input.json', 'r') as f: data = json.load(f) # 提取数据 header = list(data\[0\].keys()) rows =...

根据下面的代码，把json结果解析成表头为：external_userid、status、takeover_time格式的文件：import requests import pandas as pd import itertools access_token = "your_access_token" handover_userids = ["user1", "user2", "user3", "user4", "user5"] takeover_userids = ["user6", "user7", "user8", "user9", "user10"] url = "https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/externalcontact/transfer_result?access_token=" + access_token headers = { "Content-Type": "application/json", "Authorization": "Bearer {}".format(access_token) } json_results = [] combinations = list(itertools.product(handover_userids, takeover_userids)) for handover_userid, takeover_userid in combinations: json_data = { "handover_userid": handover_userid, "takeover_userid": takeover_userid } response = requests.post(url, headers=headers, json=json_data) json_result = response.json() json_results.append(json_result) df = pd.DataFrame(json_results) print(df)

要将 JSON 结果解析为以 "external_userid"、"status" 和 "takeover_time" 为表头的文件，你可以使用 pandas 库的 to_csv() 函数将 DataFrame 对象保存为 CSV 文件。在保存之前，你需要对 DataFrame 进行一些处理...

这个代码报错argument of type 'NoneType' is not iterable，应该怎么改？#成功 import csv import os import json from IPython import display pic_folder_path = "./期末作业-面部数据/face_images/a7" output_list = [] no_result_list = [] for filename in os.listdir(pic_folder_path): if filename.endswith(".jpg"): pic_path = os.path.join(pic_folder_path, filename) result = None while not result or "result" not in result or "face_list" not in json.loads(result)["result"]: result = main(pic_path) # 调用主函数获取结果 result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] if not result_dict: no_result_list.append(filename) for item in result_dict: output_list.append({ "filename": filename, "type": item["emotion"] }) # 输出未能识别结果的图片名称 print("无法识别结果的图片：", no_result_list) # 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["filename", "type"]) # writer.writeheader() writer.writerows(output_list)

这个错误通常是由于函数 main() 返回了 None 值，导致在 json.loads(result)["result"] 和 json.loads(result)["result"]["face_list"] 中的某个地方出现了 NoneType 类型，从而无法进行迭代操作。...

将下列代码改为对上海证券交易所网站公告爬取from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/80.0.3987.159 Safari/537.36" } def download_pdf(url, code, num, date): print(f'开始下载 data/{code}_{date}_{num}.pdf') resp = requests.get(url, headers=headers) with open(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf', 'wb') as f: f.write(resp.content) resp.close() print(f'E:/深交所pdf/{code}_{date}_{num}.pdf 下载完毕！') if __name__ == '__main__': domain = 'http://www.sse.cn' with ThreadPoolExecutor(30) as t: with open('target.csv', 'r') as f: lines = f.readlines() for line in lines: param = list(line.split()) form = { 'seDate': [param[3], param[3]], 'stock': [param[0]], 'channelCode': ['listedNotice_disc'], 'pageSize': '50', 'pageNum': '1' } # 获取文件列表的url get_file_list_url = 'http://www.sse.com.cn/disclosure/listedinfo/announcement/json/announce_type.json?v=0.9715488799747511' resp = requests.post(get_file_list_url, headers=headers, json=form) # resp.encoding = 'utf-8' # print(resp.json()) js = resp.json() resp.close() tot = 0 for data in js['data']: tot += 1 download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={data["id"]}' t.submit(download_pdf, url=download_url, code=param[0], num=tot, date=param[3]) print("下载完毕！！！") # doc_id = '' # download_url = domain + f'/api/disc/info/download?id={"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}' # resp = requests.get(download_url, headers=headers) # with open(f'{"c998875f-9097-403e-a682-cd0147ce10ae"}.pdf', 'wb') as f: # f.write(resp.content) # resp.close()

python from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import requests import json headers = { "user-agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ...

如果我想保存到是filename和emotion里的type，而不是face_token,应该怎么改代码？import csv import os import json from IPython import display pic_folder_path = "./期末作业-面部数据/face_images/a1" output_list = [] for filename in os.listdir(pic_folder_path): if filename.endswith(".jpg"): pic_path = os.path.join(pic_folder_path, filename) result = main(pic_path) # 调用主函数获取结果 if "result" not in result or "face_list" not in json.loads(result)["result"]: continue result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] for item in result_dict: output_list.append({ "face_token": item["face_token"], "emotion": item["emotion"]["type"] }) # 将结果保存为csv文件 with open("output.csv", "a", newline="") as f: writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=["face_token", "emotion"]) #writer.writeheader() writer.writerows(output_list)

if "result" not in result or "face_list" not in json.loads(result)["result"]: continue result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] for item in result_dict: output_list.append({ ...

文本文件(.csv文件可以作为文本文件处理）中保存了图书馆藏书信息，每条藏书记录占一行 数据字段说明： LIBRARY_ID：藏馆ID（可能有多个藏馆） REC_CTRL_I：录入编号 BOOK_BARCO：图书条码 DEPARTMENT：所属部门 BOOK_SEARC：索书号 TITLE：图书名称 ISN：ISBN出版号 AUTHORS：作者 PUBLISHER：出版社 PUBDATE_DA：出版时间 BOOK_ATTRI：图书属性 BOOK_STATU：图书状态 写一个程序来读取文本文件(.csv文件可以作为文本文件处理）中的图书馆藏书信息，并将结果输出到result.txt中

好的，您需要使用Python编写一个读取csv文件的程序，然后将结果输出到result.txt文件中。可以按照以下步骤操作： 1. 使用Python自带的csv模块来读取csv文件，具体代码如下： python import csv with open('...

{"code":"200","result":{"302057481046073372":{"302057481046073372":1.0523923348283815,"304479743393312815":0.9959330071167308,"304024895354912851":1.026913867116934,"307989838517305346":1.001794250183725,"304523006938624018":1.022248796233928,"311147024898777163":1.0455741541960053,"304583930458320940":1.0043062129393774,"304478935071223852":0.9977272639845888,"310005069955301460":0.9797846817416752,"304035445505945643":1.026913867116934,"305025908043956252":0.9965310932087248,"302324522575515690":1.026913867116934,"302390854109220868":0.9821770261096512,"305721814351507540":0.9911483187372659,"304019923427037230":1.026913867116934,"349358108339961878":0.9971291793007189,"305753420650786875":0.9910287008664957,"304007366385389620":1.026913867116934,"304069952887947328":1.0208133886827109,"308129789586223120":1.028947360760145}},"message":"成功"}请根据以上json文件的数据格式，用python处理以上json串 处理方式：把,换成_ 把换行去掉。 输出格式：csv格式，表头3列，分别为id，related id， xiangsizhi，且根据xiangsizhi进行倒序排列

然后，它遍历字典并将相关的数据提取到一个 CSV 数据列表中。最后，它根据 "xiangsizhi" 列进行倒序排序，并将数据写入一个名为 "output.csv" 的 CSV 文件中。 请确保在运行代码之前，将 JSON 数据替换为实际的数据...

这个结果输出的可以保存到csv中吗import base64 import urllib import requests import json API_KEY = "GQchk1EqMwsI51DnVLzE6Hsh" SECRET_KEY = "9M4X60ginE4QYmDLZLhw8edP1Nt91g6z" def main(image_path): url = "https://aip.baidubce.com/rest/2.0/face/v3/detect?access_token=" + get_access_token() # image 可以通过 get_file_content_as_base64("C:\fakepath\LIU.jpg",False) 方法获取 image = get_file_content_as_base64(image_path,False) payload = json.dumps({ "image": image, "image_type": "BASE64", "face_field": "emotion" }) headers = { 'Content-Type': 'application/json' } response = requests.request("POST", url, headers=headers, data=payload) print(response.text) return response.text def get_file_content_as_base64(path, urlencoded=False): """ 获取文件base64编码 :param path: 文件路径 :param urlencoded: 是否对结果进行urlencoded :return: base64编码信息 """ with open(path, "rb") as f: content = base64.b64encode(f.read()).decode("utf8") if urlencoded: content = urllib.parse.quote_plus(content) return content def get_access_token(): """ 使用 AK，SK 生成鉴权签名（Access Token） :return: access_token，或是None(如果错误) """ url = "https://aip.baidubce.com/oauth/2.0/token" params = {"grant_type": "client_credentials", "client_id": API_KEY, "client_secret": SECRET_KEY} return str(requests.post(url, params=params).json().get("access_token"))

result_dict = json.loads(result)["result"]["face_list"] output_list = [] for item in result_dict: output_list.append({ "face_token": item["face_token"], "emotion": item["emotion"]["type"] }) # 将...

python数据清洗json文件

首先，通过导入json、os、shutil和csv等工具包，可以方便地处理JSON格式的数据、进行文件路径操作、复制文件以及整理数据并进行可视化操作。\[1\]接下来，可以使用getDirList函数来获取指定路径下的所有文件名，并将...

import json import pandas as pd import requests data1 = pd.read_excel('C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject10\\用户信息.xls') head = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:92.0) Gecko/20100101 Firefox/92.0', 'cookie': 'UM_distinctid=17fed3bf7296d4-01aeae5d80942c-1f343371-1fa400-17fed3bf72a1163; __client_id=2ec00f15870204623a78bf6f63f7c99a85774791; CNZZDATA5476811=cnzz_eid%3D1690978113-1633007100-https%253A\%252F\%252Fcn.bing.com\%252F%26ntime%3D1651749421; _uid=0; login_referer=https%3A\%2F\%2Fwww.luogu.com.cn\%2Fuser\%2F387021' } data = requests.get("https://www.luogu.com.cn/fe/api/contest/scoreboard/68651?page=1", headers=head) data.encoding = 'utf-8' json_object = json.loads(data.text) g = dict() rank = dict() ID = {'U197159': 'A', 'U196210': 'B', 'U215461': 'C', 'U197241': 'D', 'U197281': 'E', 'U215474': 'F', 'U197124': 'G', 'U215470': 'H'} idx = 1 for i in json_object['scoreboard']['result']: g[i['user']['name']] = [] rank[i['user']['name']] = idx idx = idx + 1 for j in i['details']: if i['details'][j]['score'] >= 0: g[i['user']['name']].append(ID[j]) for i in range(33): if data1.loc[i, '洛谷账号'] in rank.keys(): data1.loc[i, '排名'] = rank[data1.loc[i, '洛谷账号']] for j in g[data1.loc[i, '洛谷账号']]: data1.loc[i, j] = 'AC' else: data1.loc[i, '排名'] = -1 data1.to_excel('C:\\Users\\Administrator\\PycharmProjects\\pythonProject10\\result.xls', index=False)

这段代码是用来爬取洛谷比赛成绩并将其和本地 Excel 文件中的用户信息进行匹配，最后将结果输出到本地 Excel 文件。但是在代码中出现了一个错误，导致代码无法正常运行。 错误可能是由于代码中引用的文件路径不正确...

最新推荐

recommend-type

Font Awesome图标字体库提供可缩放矢量图标,它可以被定制大小、颜色、阴影以及任何可以用CSS的样式

Font Awesome图标字体库提供可缩放矢量图标,它可以被定制大小、颜色、阴影以及任何可以用CSS的样式
recommend-type

EDAfloorplanning

介绍了physical design的floorplanning问题
recommend-type

俄罗斯RTSD数据集实现交通标志实时检测

资源摘要信息:"实时交通标志检测" 在当今社会，随着道路网络的不断扩展和汽车数量的急剧增加，交通标志的正确识别对于驾驶安全具有极其重要的意义。为了提升自动驾驶汽车或辅助驾驶系统的性能，研究者们开发了各种算法来实现实时交通标志检测。本文将详细介绍一项关于实时交通标志检测的研究工作及其相关技术和应用。 ### 俄罗斯交通标志数据集（RTSD） 俄罗斯交通标志数据集（RTSD）是专门为训练和测试交通标志识别算法而设计的数据集。数据集内容丰富，包含了大量的带标记帧、交通符号类别、实际的物理交通标志以及符号图像。具体来看，数据集提供了以下重要信息： - 179138个带标记的帧：这些帧来源于实际的道路视频，每个帧中可能包含一个或多个交通标志，每个标志都经过了精确的标注和分类。 - 156个符号类别：涵盖了俄罗斯境内常用的各种交通标志，每个类别都有对应的图像样本。 - 15630个物理符号：这些是实际存在的交通标志实物，用于训练和验证算法的准确性。 - 104358个符号图像：这是一系列经过人工标记的交通标志图片，可以用于机器学习模型的训练。 ### 实时交通标志检测模型 在该领域中，深度学习模型尤其是卷积神经网络（CNN）已经成为实现交通标志检测的关键技术。在描述中提到了使用了yolo4-tiny模型。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，YOLO4-tiny是YOLO系列的一个轻量级版本，它在保持较高准确率的同时大幅度减少计算资源的需求，适合在嵌入式设备或具有计算能力限制的环境中使用。 ### YOLO4-tiny模型的特性和优势 - **实时性**：YOLO模型能够实时检测图像中的对象，处理速度远超传统的目标检测算法。 - **准确性**：尽管是轻量级模型，YOLO4-tiny在多数情况下仍能保持较高的检测准确性。 - **易集成**：适用于各种应用，包括移动设备和嵌入式系统，易于集成到不同的项目中。 - **可扩展性**：模型可以针对特定的应用场景进行微调，提高特定类别目标的检测精度。 ### 应用场景 实时交通标志检测技术的应用范围非常广泛，包括但不限于： - 自动驾驶汽车：在自动驾驶系统中，能够实时准确地识别交通标志是保证行车安全的基础。 - 智能交通系统：交通标志的实时检测可以用于交通流量监控、违规检测等。 - 辅助驾驶系统：在辅助驾驶系统中，交通标志的自动检测可以帮助驾驶员更好地遵守交通规则，提升行驶安全。 - 车辆导航系统：通过实时识别交通标志，导航系统可以提供更加精确的路线规划和预警服务。 ### 关键技术点 - **图像处理技术**：包括图像采集、预处理、增强等步骤，为后续的识别模型提供高质量的输入。 - **深度学习技术**：利用深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）进行特征提取和模式识别。 - **数据集构建**：构建大规模、多样化的高质量数据集对于训练准确的模型至关重要。 ### 结论 本文介绍的俄罗斯交通标志数据集以及使用YOLO4-tiny模型进行实时交通标志检测的研究工作，显示了在该领域应用最新技术的可能性。随着计算机视觉技术的不断进步，实时交通标志检测算法将变得更加准确和高效，进一步推动自动驾驶和智能交通的发展。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

预测区间与置信区间：机器学习中的差异与联系

# 1. 机器学习中的统计基础 在当今数据驱动的时代，机器学习已经成为了理解大数据的关键途径。在这一章节中，我们将探索机器学习与统计学之间密不可分的关系，重点介绍统计学在机器学习中的核心地位及其应用。我们将从最基本的统计概念入手，为读者建立起机器学习中的统计基础。 ## 1.1 统计学的核心概念 统计学为我们提供了一套强大的工具，用以描述、分析以及从数据中得出结论。核心概念包括均值、方差、标准差等描述性统计指标，它们是理解数据集基本特征的关键。 ## 1.2 统计推断基础 统计推断是建立在概率论基础上的，允许我们在有限的数据样本上做出关于整体的结论。我们将解释置信区间和假设检验等基本概念
recommend-type

基于KNN通过摄像头实现0-9的识别python代码

基于KNN（K-Nearest Neighbors，最近邻算法）实现摄像头实时抓取图像并识别0-9数字的Python代码需要几个步骤，包括数据预处理、训练模型和实际应用。这里是一个简化版本的示例： ```python # 导入必要的库 import cv2 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier import numpy as np # 数据预处理：假设你已经有一个包含手写数字的训练集 # 这里只是一个简化的例子，实际情况下你需要一个完整的图像数据集 # X_train (特征矩阵) 和 y_train (标签) X_train
recommend-type

易语言开发的文件批量改名工具使用Ex_Dui美化界面

资源摘要信息:"文件批量改名工具-易语言"是一个专门用于批量修改文件名的软件工具，它采用的编程语言是“易语言”，该语言是为中文用户设计的，其特点是使用中文作为编程关键字，使得中文用户能够更加容易地编写程序代码。该工具在用户界面上使用了Ex_Dui库进行美化，Ex_Dui是一个基于易语言开发的UI界面库，能够让开发的应用程序界面更美观、更具有现代感，增加了用户体验的舒适度。 【易语言知识点】: 易语言是一种简单易学的编程语言，特别适合没有编程基础的初学者。它采用了全中文的关键字和语法结构，支持面向对象的编程方式。易语言支持Windows平台的应用开发，并且可以轻松调用Windows API，实现复杂的功能。易语言的开发环境提供了丰富的组件和模块，使得开发各种应用程序变得更加高效。 【Ex_Dui知识点】: Ex_Dui是一个专为易语言设计的UI（用户界面）库，它为易语言开发的应用程序提供了大量的预制控件和风格，允许开发者快速地制作出外观漂亮、操作流畅的界面。使用Ex_Dui库可以避免编写繁琐的界面绘制代码，提高开发效率，同时使得最终的软件产品能够更加吸引用户。 【开源大赛知识点】: 2019开源大赛（第四届）是指在2019年举行的第四届开源软件开发竞赛活动。这类活动通常由开源社区或相关组织举办，旨在鼓励开发者贡献开源项目，推广开源文化和技术交流，提高软件开发的透明度和协作性。参与开源大赛的作品往往需要遵循开放源代码的许可协议，允许其他开发者自由使用、修改和分发代码。 【压缩包子文件的文件名称列表知识点】: 文件名称列表中包含了几个关键文件： - libexdui.dll：这显然是一个动态链接库文件，即DLL文件，它是由Ex_Dui库提供的，用于提供程序运行时所需的库函数和资源。DLL文件可以让程序调用相应的函数，实现特定的功能。 - 文件批量改名工具.e：这可能是易语言编写的主程序文件，带有.e扩展名，表明它是一个易语言源代码文件。 - Default.ext：这个文件名没有给出具体扩展名，可能是一个配置文件或默认设置文件，用户可以通过修改它来自定义软件的行为。 - Source：这可能是一个包含易语言源代码的目录，里面应该包含了文件批量改名工具的源代码，供开发者阅读和学习。 - Res：这个目录通常用于存放资源文件，如图形、声音等。在易语言项目中，Res目录下可能存放了程序运行所需的各种资源文件。 通过对标题、描述、标签以及文件名列表的分析，我们可以了解到这款文件批量改名工具采用了易语言编程，并且界面通过Ex_Dui库进行美化。它可能被提交到了2019年第四届开源大赛中，是开发者为用户提供的一个实用工具，用于提高处理文件时的效率。
recommend-type

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
recommend-type

【机器学习预测区间入门】：从概念到实现

![【机器学习预测区间入门】：从概念到实现](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6158c68b161eeaac6798855e68661dc2.png) # 1. 机器学习预测区间的概念理解 在数据科学和机器学习中，预测区间是衡量模型预测不确定性和精确性的重要工具。**预测区间**是一个围绕预测值的范围，它提供了一个概率区间，旨在包含未来观测值的概率，表明模型预测的可信度。 预测区间的概念易于理解，比如在天气预报中，预报员会给出一个温度预测范围，而不是单一的数字，这个范围就是一种预测区间。它表明了在一定置信水平下，未来观测值可能落在的区间内。
recommend-type

如何修改QSpinBox的文字颜色？

在PyQt5中，你可以使用`setFontColor()`方法来修改QSpinBox内文字的颜色。下面是一个示例，展示了如何将QSpinBox的文字颜色改为红色： ```python from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QSpinBox from PyQt5.QtGui import QColor, QFont app = QApplication([]) # 创建一个QSpinBox实例 spin_box = QSpinBox() # 创建一个字体对象，并设置颜色 font = QFont() font