mport sys; print('Python %s on %s' % (sys.version, sys.platform)) sys.path.extend(['D:\\2345Downloads\\项目管理', 'D:/2345Downloads/项目管理'])

时间: 2024-04-06 20:35:07 浏览: 180
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Eclipse中引入com.sun.image.codec.jpeg包报错的完美解决办法

这段代码的作用是将指定路径添加到Python的模块搜索路径中，以便在程序中导入指定路径下的模块。在这个例子中，指定的路径是`D:\\2345Downloads\\项目管理`和`D:/2345Downloads/项目管理`。 该代码通常在程序的开头出现，用于设置Python模块的搜索路径，使得程序可以方便地导入自定义的模块或第三方库。在搜索路径中，Python会按照路径的顺序查找模块，找到第一个匹配的模块后就会停止搜索。 需要注意的是，添加搜索路径可能会导致与系统自带的模块或库发生命名冲突，因此需要谨慎使用。另外，一般情况下，不建议将文件路径添加到搜索路径中，而是通过相对路径或绝对路径引用文件。
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帮我看看下面代码哪里错了：mport os,sys,torch # sys.path.append(os.path.dirname()) import numpy as np import scipy from scipy import ndimage import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt from keras.applications.resnet50 import ResNet50 from tensorflow.keras.preprocessing import image from tensorflow.keras.applications.resnet50 import preprocess_input, decode_predictions from PIL import Image import random # from numba import cuda报错：在 '__init__.py' 中找不到引用 'resnet50'

从错误信息来看，可能是你的keras版本过低导致的。请尝试升级你的keras版本，可以通过以下命令升级到最新版本： pip install keras --upgrade 如果还是不行，可以尝试升级tensorflow和keras依赖的库： ...

mport sys import cfg import pygame from modules import * '''定义按钮''' def

import sys import cfg import pygame from modules import * 在程序当中，我们常常会使用一些按钮来进行操作，那么如何定义一个按钮呢？在Python中我们可以使用pygame库来定义一个按钮。 首先，我们需要导入sys、...

mport java.io.FileInputStream报错

这个错误可能是由于以下原因导致的： 1. 文件路径错误：请确保文件路径是正确的，可以尝试使用绝对路径或相对路径来引用文件。 2. 文件不存在：请确保文件存在于指定路径中，可以尝试检查文件路径或使用文件浏览器...

给代码注释 1 mport mathroot_(ab,c):D= b**2- 4*a*Cif D >= 0:r1 = (-b + math.sqrt(D))/2/ar2 = (-b - math.sgrt(D))/2/aprint(f'root1 = (r1), root2 = ir2)')D=Dr1 _real = -b/2/ar1_imag = math.sgrt(D)/2/aprint(f'roots = {r1 real] +- i*{r1_imag)') root_(1,1,1)

这段代码是一个求解一元二...函数内部首先计算判别式 $D=b^2-4ac$，然后判断 $D$ 的正负性。如果 $D\geq 0$，则存在两个实数根 $r_1$ 和 $r_2$，并输出它们的值；如果 $D$，则存在一个共轭复数根 $r_1$，并输出它的值。

mport com.example.model.Customer; import org.apache.ibatis.annotations.Mapper; import org.apache.ibatis.annotations.Param; import java.util.List;这段代码是什么意思

这段代码是Java中的import语句，用于导入一些类或包。其中： ... - org.apache.ibatis.annotations.Mapper是导入了MyBatis框架中的Mapper注解，用于标识一个接口是MyBatis的Mapper接口。 - org.apache.ibatis....

mport javax.swing.BorderFactory; import javax.swing.JButton; import javax.swing.JFrame; import javax.swing.JLabel; import javax.swing.JOptionPane; import javax.swing.JPanel;

这段代码是Java语言中用于创建GUI界面的相关类的导入语句。其中，Swing是Java中的一个GUI工具包，提供了许多常用的图形界面组件，如JFrame、JPanel、JLabel等，可以用来方便地创建用户界面。JOptionPane是Swing中...

mport numpy as np import tensorflow as tf from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation, Dropout, Flatten from keras.layers.convolutional import Conv2D, MaxPooling2D from keras.utils import np_utils from keras.datasets import mnist from keras import backend as K from keras.optimizers import Adam import skfuzzy as fuzz import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # 绘制损失曲线 import matplotlib.pyplot as plt import time from sklearn.metrics import accuracy_score data = pd.read_excel(r"D:\pythonProject60\filtered_data1.xlsx") # 读取数据文件 # Split data into input and output variables X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 导入MNIST数据集 # 数据预处理 y_train = np_utils.to_categorical(y_train, 3) y_test = np_utils.to_categorical(y_test, 3) # 创建DNFN模型 start_time=time.time() model = Sequential() model.add(Dense(64, input_shape=(11,), activation='relu')) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=Adam(), metrics=['accuracy']) # 训练模型 history = model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=10, batch_size=128) # 使用DNFN模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) y_pred= np.argmax(y_pred, axis=1) print(y_pred) # 计算模糊分类 fuzzy_pred = [] for i in range(len(y_pred)): fuzzy_class = np.zeros((3,)) fuzzy_class[y_pred[i]] = 1.0 fuzzy_pred.append(fuzzy_class) fuzzy_pred = np.array(fuzzy_pred) end_time = time.time() print("Total time taken: ", end_time - start_time, "seconds")获得运行结果并分析

根据代码，这是一个使用Keras创建DNFN模型，对数据进行分类的代码。数据集使用的是一个Excel文件，通过pandas读取数据，然后分为训练集和测试集。模型使用了三层Dense层，其中第一层有64个神经元，第二层有128个神经...

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pymysql 是一个用于 Python 的 MySQL 连接库，它允许你在 Python 中轻松地与 MySQL 数据库交互。这个模块主要用于数据库连接、执行 SQL 查询以及操作数据库。 导入 pymysql 的基本步骤如下： python # 导入...

mport jieba import wordcloud import numpy as np from PIL import Image star_mask=np.array(Image.open("star.png")) f=open("text.txt","r",encoding="utf-8") t=f.read() f.close() ls=jieba.lcut(t) txt="".join(ls) w=wordcloud.WordCloud(width=1000,height=700, backgroud_color="white", font_path="simhei.ttf", stopwords =wordcloud.STOPWORDS.add("发展"), mask = star_mask) w.generate(txt) w.to_file("out2.png")错哪了

font_path="simhei.ttf", stopwords=STOPWORDS.add("发展"), mask=star_mask) w.generate(txt) w.to_file("out2.png") 注意，这里的 simhei.ttf 字体文件需要根据你的操作系统和字体安装位置进行相应的调整...

python:mport string from zhon.hanzi import punctuation with open('shuihuzhuan.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: txt = f.read() for fh in punctuation: txt = str(txt).replace(fh,' ') print(txt) import jieba # 使用jieba库进行中文分词 words = list(jieba.cut(txt)) # 统计每个两个字以上词语出现的次数 word_count = {} for word in words: if len(word) >= 2: word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1 # 按照词频从大到小排序 word_count_sorted = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True) # 输出前20个结果 top_words = [x[0] for x in word_count_sorted[:20]] print('即将出现前20个词频') for word in top_words: print(f'{word}: {word_count[word]}') # 将结果保存到文件中 with open('shuihuzhuan_word_count.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: for word, count in word_count_sorted: f.write(f"{word}: {count}\n") import matplotlib.pyplot as plt # 取出Top20的词和词频 from pylab import mpl mpl.rcParams["font.sans-serif"] = ["SimHei"] # 设置显示中文字体 mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 设置正常显示符号 plt.figure(figsize=(10, 5)) plt.bar(range(len(top_words)), [word_count[word] for word in top_words], align='center') plt.xticks(range(len(top_words)), top_words, fontsize=12, rotation=45) plt.xlabel(' ',fontsize=14) plt.ylabel(' ',fontsize=14) plt.title('数据来自水浒传', fontsize=16) plt.show()如何理解如何写出来的

这段代码是一个Python程序，目的是对《水浒传》这本小说进行中文分词，并统计每个词语出现的次数。程序首先读取《水浒传》这本小说的文本文件，然后通过引入zhon.hanzi库中的中文标点符号和jieba库进行中文分词。...

mport hashlib input_str = input("请输入需要破解的字符串：") m = hashlib.md5() found = False with open('dictionary.txt', 'r') as f: for word in f: word = word.strip() m.update(word.encode('utf-8')) if m.hexdigest() == input_str: print("成功破解，原始字符串为：", word) found = True break if not found: print("未能破解该字符串！")

该程序是一个简单的MD5密码破解程序，需要输入一个需要破解的字符串，然后程序会读取一个字典文件(dictionary.txt)，逐个尝试对该字符串进行MD5加密后的结果是否与字典文件中的某个字符串的MD5加密结果相同，如果...

mport jieba import jieba.posseg as pseg from utils.dbutils import * from question_answer.获取天气情况 import * import re from utils.user_base import * jieba.enable_paddle() def get_loc_list(text): per_list = [] # 人名列表 word_list = jieba.lcut(text) # print(word_list) for word in word_list: if len(word)==1: # 不加判断会爆 continue words = pseg.cut(word, use_paddle=True) # paddle模式 # print(list(words)) word, flag = list(words)[0] if flag=='LOC': # 这里写成LOC是地名 per_list.append(word) per_list = list(set(per_list)) print(per_list) if len(per_list)==0: per_list.append(word_list[0]) return per_list

这段代码是一个函数，用于从文本中提取出地名列表。它使用了jieba库对文本进行分词，并使用了PaddlePaddle深度学习库来进行词性标注。具体来说，它首先将文本进行分词，然后对每个词进行词性标注，最后将词性为“LOC...

解释这行代码mport matplotlib.pyplot as plt

这行代码的作用是导入 matplotlib 库中的 pyplot 模块，并将其命名...matplotlib.pyplot 是一个用于绘制数据图表的 Python 库，它提供了一系列的函数和方法，可以用来创建各种类型的图表，如折线图、散点图、柱状图等。

mport pandas as pd # 创建一个写入器对象，用于将数据帧写入Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('描述统计信息.xlsx') # 循环遍历每个数据帧，将每个数据帧的描述统计信息写入Excel文件 for i, df in enumerate(dfs): df_desc = df.describe() sheet_name = '描述统计信息{}'.format(i+1) df_desc.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name) print(df_desc) # 保存Excel文件并关闭写入器对象 writer.save() writer.close()如何保存到表格

python import pandas as pd # 创建一个数据帧 df = pd.DataFrame({'列1': [1, 2, 3], '列2': [4, 5, 6]}) # 创建一个写入器对象，用于将数据帧写入Excel文件 writer = pd.ExcelWriter('数据帧.xlsx') # 将...

2023/5/31 16:01:36 mport requests url = "https://swa.apple.com:443/api/v1.0/external/authEntityRequests" pem = r"D:\bob_porject\ibeelink-apple-mfi\ibeelink-application\src\main\java\com\bob\ibeelink\apple\mfi\application\service\impl\MFi-gSccDMIpR_e_vXRs9QEXDA.cert.pem" key = r"D:\bob_porject\ibeelink-apple-mfi\ibeelink-application\src\main\java\com\bob\ibeelink\apple\mfi\application\service\impl\test.key" data = { "ppid": "988616-546718", "requested_auth_entity_count": 10 } headers = {"Accept": "application/json", "Content-Type": "application/json"} res = requests.post(url, json=data, headers=headers, cert=(pem, key), ) print(res.text) 请将上述代码转为springboot2.5.14与JDK1.8版本的代码

String json = String.format("{\"ppid\": \"%s\", \"requested_auth_entity_count\": %d}", ppid, count); // 加载证书 KeyStore keystore = KeyStore.getInstance(KeyStore.getDefaultType()); keystore.load...

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