xlrd中有sheet_by_name函数吗

时间: 2023-02-10 22:16:17 浏览: 184
TXT

Excel中sheet名获取

star3星 · 编辑精心推荐
是的，xlrd库中确实有sheet_by_name函数。这个函数可以通过工作簿中指定的工作表名称来获取工作表。使用方法如下： ``` import xlrd # 打开Excel文件 workbook = xlrd.open_workbook('filename.xls') # 通过工作表名称获取工作表 worksheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1') ``` 在上面的代码中，'filename.xls'是要打开的Excel文件的文件名，'Sheet1'是要获取的工作表的名称。
阅读全文

相关推荐

pdf

pandas read_excel()和to_excel()函数解析

本文将深入解析pandas中的read_excel()和to_excel()这两个关键函数，帮助你更好地理解和运用它们。 首先，我们来看read_excel()函数，它是用来从Excel文件中读取数据并转换为DataFrame对象的。io参数是...
pdf

Python中的xlrd模块使用原理解析

- sheet = book.sheet_by_index(index)/sheet = book.sheet_by_name(name)：通过索引或名称获取Sheet对象。 - sheet_names = book.sheet_names()：获取所有Sheet的名称列表。 - book.sheet_loaded(sheet_...

old_f = f'4-徐州移动-模板-用量.xlsx' wbrd = xlrd.open_workbook(old_f) sheets = wbrd.sheet_names() sheet = wbrd.sheet_by_name(sheets[0]) 这段代码解释

这段代码是用于打开一个名为"4-徐州移动-模板-用量.xlsx"的Excel文件，并读取其中的...4. 调用wbrd对象的sheet_by_name方法，传入sheets[0]作为参数，获取Excel文件中第一个表格的内容，并将其返回值赋值给变量sheet。

解释这段代码data = xlrd.open_workbook(r'data/data.xlsx') table = data.sheet_by_name('data_en')

接下来，使用sheet_by_name函数从data变量中选择名为"data_en"的工作表，并将其存储在table变量中。 因此，这段代码的作用是打开Excel文件"data.xlsx"中名为"data_en"的工作表，以便对其进行操作。

优化下这段代码 import xdrlib, sys import xlrd import matplotlib.pyplot as plt class ReadExcel: def __init__(self, file, sheet_name, g_ranklist, ranklist, ranklist2): self.file = file self.sheet_name = sheet_name self.colnameindex =

sheet = workbook.sheet_by_name(self.sheet_name) return sheet except FileNotFoundError: print("File not found.") return None except xlrd.biffh.XLRDError: print("Sheet not found.") return None ...

怎么获得 ymltext = open_yml() file_path = ymltext['excel_path'] sheet_name = ymltext['open_excel_sheet_name'] "打开excel文件" def get_test_data(file_path, sheet_name): # 打开Excel文件并获取工作簿对象 workbook = xlrd.open_workbook(file_path) # 获取指定的工作表对象 sheet = workbook.sheet_by_name(sheet_name) # 获取行数和列数 rows = sheet.nrows cols = sheet.ncols # 定义一个空列表，用于存储测试数据 test_data = [] # 遍历每一行数据 for i in range(1, rows): # 定义一个字典，用于存储每一行数据 row_data = {} # 遍历每一列数据 for j in range(cols): # 获取单元格的值并添加到字典中 key = sheet.cell_value(0, j) value = sheet.cell_value(i, j) row_data[key] = value #将每一行数据添加到测试数据列表中 test_data.append(row_data) # 返回测试数据列表 return test_data里面返回的值并带到 def send_request(url, method, headers, params=None, data=None, json=None): # 发送HTTP请求并获取响应结果 response = requests.request(method=method, url=url, headers=headers, params=params, data=data, json=json) # 获取响应状态码和响应内容 status_code = response.status_code content = response.text # 将响应状态码和响应内容添加到字典中 result = {'status_code': status_code, 'content': content} # 返回响应结果字典 return result方法里面

在这个例子中，先使用open_yml()函数打开一个YAML文件，然后从中获取Excel文件路径和工作表名称，然后把这两个参数传给get_test_data()函数来读取Excel文件中的测试数据，最后把测试数据传给send_request()...

帮我看一下怎么打印这个方法返回的列表值 import xlrd "打开文件" def open_excel(): testcases=[] wb = xlrd.open_workbook('G:\\接口测试框架\\testpytest\data\\接口测试用例.xls') """ print('sheet的名称：', sheet.name) print('sheet的总行数：', sheet.nrows) print('sheet的总列数：', sheet.ncols) print('接口文档地址：', sheet.row_values(1)[0]) print('API地址：', sheet.row_values(2)) print('用例标题： ',sheet.row_values(3) ) """ sheet = wb.sheet_by_name('论坛接口') rownum = int(sheet.nrows) #print('接口测试用例：',sheet.cell_value()) for i in range(1,rownum): hh=dict(zip(sheet.row_values(0),sheet.row_values(i))) return testcases.append(hh) if __name__ =='__main__': open_excel() print()

sheet = wb.sheet_by_name('论坛接口') rownum = int(sheet.nrows) for i in range(1, rownum): hh = dict(zip(sheet.row_values(0), sheet.row_values(i))) testcases.append(hh) return testcases if __...

import os import re import xlrd import xlwt print("当前路径：", os.getcwd()) file_path = os.getcwd() n = re.split(r'\\', file_path) path = file_path + '\\' + n[5] + ".xls" workbook = xlwt.Workbook(encoding='utf-8') for filename in os.listdir(file_path): if (os.path.splitext(filename)[-1] == ".txt"): data_sheet = workbook.add_sheet(filename[:-4]) data_sheet.write(0, 0, 'No.') data_sheet.write(0, 1, 'test_file_name') data_sheet.write(0, 2, 'rate_ratio') with open(filename, 'r') as f: data = f.readlines() key = 1 sheet_row = 1 while key >= 0: ret = re.search(".bin", data[key]) if ret != None: #print(key) #print(data[key]) #write to excel data_sheet.write(sheet_row, 0, key) data_sheet.write(sheet_row, 1, data[key]) sheet_row = sheet_row + 1 else: break key = key + 1 count = key - 1 count_idx = 1 sheet_row = 1 while key >= 0: ret = re.match("Tensor rate is ", data[key]) if ret != None: #print(count_idx, data[key]) data_sheet.write(sheet_row, 2, data[key][14:]) sheet_row = sheet_row + 1 count_idx = count_idx + 1 key = key + 1 if count_idx > count: break workbook.save(path) 优化上面的代码

3. 使用正则表达式的match()方法代替search()方法，因为search()方法会在整个字符串中查找匹配，而match()方法只会从字符串开头开始匹配。 4. 将重复的代码段抽取为函数，以提高代码的可读性和复用性。 ...

python xlrd.open_workbook函数

- sheet_by_name(name)：根据工作表名称返回一个 Sheet 对象。 - sheet_by_index(index)：根据工作表索引返回一个 Sheet 对象。 - nsheets：返回工作簿中工作表的数量。 - sheet_loaded(sheet_name_or_...

解释代码： t1=wb.sheet_by_name('数据表概况诊断') nvar=t1.cell_value(8,2)

假设Excel文件已经被打开并命名为wb，代码中的第一行通过sheet_by_name函数获取了一个名为“数据表概况诊断”的工作表对象t1。 第二行代码使用了t1的方法cell_value，该方法用于获取单元格的值，括号中的参数8和2...

test_read_xlrd_element_number

worksheet = book.sheet_by_name(sheet_name) rows, cols = range_spec.split(':') row_num = int(rows) col_num = int(cols) if ':' in cols else (col_num + 1) # 如果范围只包含一列，则计数到最后一行 ...

import xlrd import os def f_sig_val(xls_path, output_path): des_xls = xlrd.open_workbook(xls_path + "/" + file_name).sheet_by_index(1) input_sig = [str(des_xls.cell(0, i).value) for i in range(2, des_xls.ncols)] output_sig = [str(des_xls.cell(i, 0).value) for i in range(20, des_xls.nrows)] sig_val = [[str(des_xls.cell(i, j).value) for i in range(20, des_xls.nrows) if str(des_xls.cell(i, j).value) != ""] for j in range(2, des_xls.ncols)] width = [] print(des_xls.nrows) print(des_xls.ncols) for i in input_sig: print(i) for i in output_sig: print(i) print(sig_val) texts = gen_code(input_sig, output_sig, sig_val) write_to_svfile(output_path+"/test.sv", texts, "w") def gen_code(input_sig, output_sig, sig_val): texts = [] for i in range(len(sig_val)): texts.append(4*""+"if ("+input_sig[i]+" == 1)") for j in range(len(sig_val[i])): texts.append(8*""+output_sig[i]+" = "+sig_val[i,j]+";") return texts def write_to_svfile(svfile_name, texts, method): sv_file = open(svfile_name, "%s"%method) for i in texts: sv_file.write(i+"\n") sv_file.close() xls_path = "." output_path = "." file_name = "glb_ctrl_modesel.xlsx" f_sig_val(xls_path, output_path)

具体来说，它首先通过 xlrd 库打开指定路径下的 Excel 文件，然后通过 sheet_by_index() 方法选择要读取的工作表。接着，它从工作表中提取输入信号和输出信号的名称，并将它们存储在 input_sig 和 output_sig 列表中...

Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Administrator\PycharmProjects\pythonProject5\lab.py", line 20, in <module> workbook = xlrd.open_workbook('小课时间安排.xlsx') File "D:\Anaconda\envs\python310\lib\site-packages\xlrd\__init__.py", line 170, in open_workbook raise XLRDError(FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS[file_format]+'; not supported') xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported

这个错误是因为 xlrd 库只支持旧版的 .xls 文件格式，不支持新版的 .xlsx 文件格式。如果你要读取 .xlsx 格式的 Excel 文件，可以使用 openpyxl 或 pandas 库来读取。你可以使用以下命令来安装 ...

错误改正：import matplotlib.pyplot as plt import xlrd import numpy as np plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False wb=xlrd.open_workbook("粮食产量与化肥施用量.xls") sheet = wb.sheet_by_index(0) col_1 = sheet.col_values(1) col_2 = sheet.col_values(2) x=col_1[1:21] ; y=col_2[1:21] plt.figure(figsize=(8,5)) c=[] for i in range(len(col_2)): if(col_2[i]>40000): c.append('blue') else: c.append('red') plt.xlabel('化肥施用量',fontsize=12) plt.ylabel('粮食产量',fontsize=12) plt.scatter(x,y,color=c,marker='o') plt.show()

df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=0, usecols=[1, 2], skiprows=1, nrows=20, names=["化肥施用量", "粮食产量"]) x = np.array(df["化肥施用量"]) y = np.array(df["粮食产量"]) # 设置颜色和标记 colors...

python xlrd.open_workbook(file_contents

xlrd.open_workbook(file_contents) 是 Python 的 ...操作完工作簿后，你可以通过 workbook.sheet_names() 获取工作表列表，workbook.sheet_by_name('Sheet1') 来访问特定的工作表，并进一步读取单元格的数据。

利用pandas库改写import xlrd def main(): # 打开Excel文件 excel_file = xlrd.open_workbook('C:\\Users\\fang\\Desktop\\Python\\2022蓝桥江西省赛.xls') # 获取工作表 sheet = excel_file.sheet_by_name('Sheet1') # 获取行数 rows = sheet.nrows # 初始化一个字典，用来记录每个比赛科目的获奖情况 subject_awards = {} # 循环遍历每行数据，统计每个比赛科目的获奖情况 for i in range(1, rows): # 从第二行开始遍历，忽略表头 if sheet.cell(i, 2).value == '江西理工大学': subject = sheet.cell(i, 4).value.strip() award = sheet.cell(i, 5).value if subject not in subject_awards: subject_awards[subject] = {'一等奖': 0, '二等奖': 0, '三等奖': 0} if award in subject_awards[subject]: subject_awards[subject][award] += 1 # 将结果写入文件 with open('C:\\Users\\fang\\Desktop\\Python\\result2.txt', 'w', encoding='utf8') as file: for subject in subject_awards: file.write('{}:\n'.format(subject)) for award in subject_awards[subject]: file.write('\t{}:{}\n'.format(award, subject_awards[subject][award])) file.write('\n') main()

可以使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件，具体改写如下： python import pandas as pd def main(): # 读取Excel文件 ...这样就可以使用pandas库中的函数来读取Excel文件，不需要再使用xlrd库。

xlrd.open_workbook用法

读取完 Excel 文件之后，你可以使用 workbook.sheet_by_index() 或 workbook.sheet_by_name() 方法来访问工作表中的数据。 例如： python import xlrd workbook = xlrd.open_workbook("example.xlsx") # ...

解释pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=None, skiprows=None, skipfooter=0)

- sheet_name: 要读取的工作表的名称或索引。默认为第一个工作表（索引为0）。 - header: 指定哪一行作为列名。默认为0，即使用第一行作为列名。 - index_col: 指定哪一列作为行索引。默认为None，即不使用任何列...

import matplotlib.pyplot as plt import xlutils import openpyxl import numpy as np import xlrd from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import datasets wk = openpyxl.load_workbook("D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xlsx") ws = wk.active data= xlrd.open_workbook('D:\localDirection\细分表格\X(28465-28775)\\531.xls') worksheet = data.sheet_by_name("Sheet1") X = data[:, :2] # #表示我们取特征空间中的4个维度 print(X.shape) # 绘制数据分布图 plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c="red", marker='o', label='see') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show() estimator = KMeans(n_clusters=3) # 构造聚类器 estimator.fit(X) # 聚类 label_pred = estimator.labels_ # 获取聚类标签 # 绘制k-means结果 x0 = X[label_pred == 0] x1 = X[label_pred == 1] x2 = X[label_pred == 2] plt.scatter(x0[:, 0], x0[:, 1], c="red", marker='o', label='label0') plt.scatter(x1[:, 0], x1[:, 1], c="green", marker='*', label='label1') plt.scatter(x2[:, 0], x2[:, 1], c="blue", marker='+', label='label2') plt.xlabel('sepal length') plt.ylabel('sepal width') plt.legend(loc=2) plt.show()

- 第2至9行分别打开 Excel 文件并读取数据，其中第6行使用了 xlrd 库的 sheet_by_name 函数获取工作表“Sheet1”中的数据 - 第10行使用 [:, :2] 将数据集中的前两列数据存储在 X 变量中（注意：应该使用 np.array...

最新推荐

recommend-type

python 实现读取一个excel多个sheet表并合并的方法

本文将详细介绍如何使用Python的`xlrd`和`pandas`库来读取一个包含多个Sheet的Excel文件，并将其内容合并到一个单一的数据帧中。首先，让我们导入必要的库： ```python import xlrd import pandas as pd ``` `xlrd...
recommend-type

声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）

声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目），含有代码注释，新手也可看懂，个人手打98分项目，导师非常认可的高分项目，毕业设计、期末大作业和课程设计高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以直接作为毕设、期末大作业使用，代码都在里面，系统功能完善、界面美观、操作简单、功能齐全、管理便捷，具有很高的实际应用价值，项目都经过严格调试，确保可以运行！ 声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+文档说明（高分项目）声发射定位算法 Matlab 仿真项目源码+
recommend-type

Android圆角进度条控件的设计与应用

资源摘要信息:"Android-RoundCornerProgressBar" 在Android开发领域，一个美观且实用的进度条控件对于提升用户界面的友好性和交互体验至关重要。"Android-RoundCornerProgressBar"是一个特定类型的进度条控件，它不仅提供了进度指示的常规功能，还具备了圆角视觉效果，使其更加美观且适应现代UI设计趋势。此外，该控件还可以根据需求添加图标，进一步丰富进度条的表现形式。 从技术角度出发，实现圆角进度条涉及到Android自定义控件的开发。开发者需要熟悉Android的视图绘制机制，包括但不限于自定义View类、绘制方法（如`onDraw`）、以及属性动画（Property Animation）。实现圆角效果通常会用到`Canvas`类提供的画图方法，例如`drawRoundRect`函数，来绘制具有圆角的矩形。为了添加图标，还需考虑如何在进度条内部适当地放置和绘制图标资源。 在Android Studio这一集成开发环境（IDE）中，自定义View可以通过继承`View`类或者其子类（如`ProgressBar`）来完成。开发者可以定义自己的XML布局文件来描述自定义View的属性，比如圆角的大小、颜色、进度值等。此外，还需要在Java或Kotlin代码中处理用户交互，以及进度更新的逻辑。 在Android中创建圆角进度条的步骤通常如下： 1. 创建自定义View类：继承自`View`类或`ProgressBar`类，并重写`onDraw`方法来自定义绘制逻辑。 2. 定义XML属性：在资源文件夹中定义`attrs.xml`文件，声明自定义属性，如圆角半径、进度颜色等。 3. 绘制圆角矩形：在`onDraw`方法中使用`Canvas`的`drawRoundRect`方法绘制具有圆角的进度条背景。 4. 绘制进度：利用`Paint`类设置进度条颜色和样式，并通过`drawRect`方法绘制当前进度覆盖在圆角矩形上。 5. 添加图标：根据自定义属性中的图标位置属性，在合适的时机绘制图标。 6. 通过编程方式更新进度：在Activity或Fragment中，使用自定义View的方法来编程更新进度值。 7. 实现动画：如果需要，可以通过Android的动画框架实现进度变化的动画效果。 标签中的"Android开发"表明，这些知识点和技能主要面向的是Android平台的开发人员。对于想要在Android应用中实现自定义圆角进度条的开发者来说，他们需要具备一定的Android编程基础，并熟悉相关的开发工具和库。 在"RoundCornerProgressBar-master"压缩包文件的文件名称列表中，我们可以推测这个资源包含了完整的项目代码，包括源代码、资源文件、布局文件、可能的示例代码以及必要的文档说明。开发者通过下载和解压缩这个包，可以得到一个完整的项目，从而可以直接查看代码实现细节，或是将其集成到自己的项目中。 最终，对于希望使用"Android-RoundCornerProgressBar"的开发者，关键在于理解自定义View的创建过程、圆角图形的绘制技术，以及如何在Android应用中集成和使用这些自定义控件。通过上述知识点的学习和实践，开发者能够掌握在Android应用中创建美观且功能丰富的用户界面所需的技能。
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

【R语言lattice包实战】：从案例到技巧，图形制作不再难

![R语言数据包使用详细教程lattice](http://pfister.ee.duke.edu/images/Nguyen-arxiv11-fig2.jpg) # 1. R语言与lattice包概述 R语言作为统计分析领域内广泛应用的编程语言，凭借其强大的图形功能而受到数据科学家的青睐。在R语言中，lattice包是绘图系统的重要组成部分，它基于trellis图形系统设计，能够高效地创建多变量条件图。本章节将引导读者对lattice包有一个初步的了解，并概述其功能和应用范围。 ## 1.1 R语言中的图形系统 R语言提供了一系列的图形系统，基础图形系统（base graphics）是其
recommend-type

输入正整数n.打出长度为n的菱形

好的，以下是打印菱形的代码实现： ``` #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int n, i, j; printf("请输入一个正整数n："); scanf("%d", &n); if(n % 2 == 0) { // 如果输入的n是偶数，将其加1变成奇数 n++; } for(i = 0; i < n / 2 + 1; i++) { for(j = 0; j < n / 2 - i; j++) { printf(
recommend-type

mui框架实现带侧边栏的响应式布局

资源摘要信息:"mui实现简单布局.zip" mui是一个基于HTML5的前端框架，它采用了类似Bootstrap的语义化标签，但是专门为移动设备优化。该框架允许开发者使用Web技术快速构建高性能、可定制、跨平台的移动应用。此zip文件可能包含了一个用mui框架实现的简单布局示例，该布局具有侧边栏，能够实现首页内容的切换。 知识点一：mui框架基础 mui框架是一个轻量级的前端库，它提供了一套响应式布局的组件和丰富的API，便于开发者快速上手开发移动应用。mui遵循Web标准，使用HTML、CSS和JavaScript构建应用，它提供了一个类似于jQuery的轻量级库，方便DOM操作和事件处理。mui的核心在于其强大的样式表，通过CSS可以实现各种界面效果。 知识点二：mui的响应式布局 mui框架支持响应式布局，开发者可以通过其提供的标签和类来实现不同屏幕尺寸下的自适应效果。mui框架中的标签通常以“mui-”作为前缀，如mui-container用于创建一个宽度自适应的容器。mui中的布局类，比如mui-row和mui-col，用于创建灵活的栅格系统，方便开发者构建列布局。 知识点三：侧边栏实现 在mui框架中实现侧边栏可以通过多种方式，比如使用mui sidebar组件或者通过布局类来控制侧边栏的位置和宽度。通常，侧边栏会使用mui的绝对定位或者float浮动布局，与主内容区分开来，并通过JavaScript来控制其显示和隐藏。 知识点四：首页内容切换功能 实现首页可切换的功能，通常需要结合mui的JavaScript库来控制DOM元素的显示和隐藏。这可以通过mui提供的事件监听和动画效果来完成。开发者可能会使用mui的开关按钮或者tab标签等组件来实现这一功能。 知识点五：mui的文件结构 该压缩包文件包含的目录结构说明了mui项目的基本结构。其中，"index.html"文件是项目的入口文件，它将展示整个应用的界面。"manifest.json"文件是应用的清单文件，它在Web应用中起到了至关重要的作用，定义了应用的名称、版本、图标和其它配置信息。"css"文件夹包含所有样式表文件，"unpackage"文件夹可能包含了构建应用后的文件，"fonts"文件夹存放字体文件，"js"文件夹则是包含JavaScript代码的地方。 知识点六：mui的打包和分发 mui框架支持项目的打包和分发，开发者可以使用其提供的命令行工具来打包项目，生成可以部署到服务器的静态资源。这一步通常涉及到资源的压缩、合并和优化。打包后，开发者可以将项目作为一个Web应用分发，也可以将其打包为原生应用，比如通过Cordova、PhoneGap等工具打包成可在iOS或Android设备上安装的应用。 知识点七：mui的兼容性和性能优化 mui框架对老旧设备也做了兼容性考虑，保证应用在低端设备上也有较好的性能表现。性能优化方面，mui提供了多种工具和最佳实践，例如使用懒加载、避免全局变量污染、减少DOM操作等策略来提高应用的运行速度和用户体验。 以上内容是根据标题、描述以及文件名称列表推测出的关于mui实现简单布局的知识点。开发者可以通过分析和实践上述知识点来更好地理解和运用mui框架，从而构建出高效且用户友好的移动应用界面。
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

【交互式图形】：Shiny应用中lattice包的巧妙应用指南

![R语言数据包使用详细教程lattice](https://blog.morrisopazo.com/wp-content/uploads/Ebook-Tecnicas-de-reduccion-de-dimensionalidad-Morris-Opazo_.jpg) # 1. Shiny与lattice包基础介绍 在数据科学与统计分析的世界中，可视化是一个至关重要的环节，它能够帮助我们直观地理解数据、展示研究成果并有效地传达信息。R语言作为数据分析领域的一个重要工具，其强大的图形能力得到了广泛的认可。在R语言家族中，`lattice`包和`Shiny`应用框架尤其受到关注。本章我们将简
recommend-type

安装包部署到docker中

安装包部署到Docker容器中通常包含以下几个步骤： 1. **准备镜像**：首先，你需要有一个基础的Dockerfile，这个文件描述了如何从基础镜像创建一个新的镜像，并在其中安装所需的软件和服务。例如，你可以基于官方的`alpine`或`ubuntu`等轻量级镜像开始。 ```Dockerfile # 使用官方的Python运行时作为基础镜像 FROM python:3.8-slim # 设置工作目录 WORKDIR /app # 将应用源码复制到容器内 COPY . . # 安装依赖 RUN pip install -r requirements.txt # 暴露端口 EXP