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RSS订阅原创 Tensorflow安装在导入模块时会出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块的问题
失败经验： 1.安装keras成功，在pycharm中运行的时候提示需要tensorflow的版本要2.2.0以上 2.tensorflow安装成功后运行出现ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块的问题 3.试了很久，也失败了很多次，后面结合网友说的，终于成功安装了tensorflow和keras。下面是我的成功经验，供大家参考一下。 成功经验： 下载anaconda3 Python版本：Tensorflow（python3.6.2） Tensorflow版本：2.0.
2020-07-10 16:36:14
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原创 安装pywinauto成功，在pycharm导入模块失败的解决办法
1.我是直接从网上下载pywinauto 0.6.8 ，然后放到anaconda3文件夹下，因为我pycharm交互环境用的是anaconda的python版本。然后打开cmd，定位到刚刚下载并解压的文件夹下，我这里是cd /d C:\Users\Lenovo\anaconda3\dist\pywinauto-0.6.8，然后可以使用dir查看该文件夹下的目录，会发现有一个setup.py,然后使用python setup.py install进行安装，如果在安装过程中有提示安装six和comtypes，可
2020-06-29 15:31:03
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原创 Pandas合并concat
df1=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*0,columns=['a','b','c','d'],index=[1,2,3]) df2=pd.DataFrame(np.ones((3,4))*1,columns=['b','c','d','e'],index=[2,3,4]) print(df1) print(df2) a b c d 1 0.0 0.0 0.0 0.0 2 0.0 0.0 0.0 0.0 3 0.0 0.0 0.0 0.0
2020-05-19 17:08:56
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原创 pandas导入和导出
data=pd.read_csv('student.csv')#要放在python文件夹下 print(data) data.to_pickle('student.pickle') student No 0 lily 1 1 coco 2
2020-05-18 18:12:55
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原创 Pandas处理丢失数据
dates= pd.date_range('20130101',periods=6) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D']) df.iloc[0,1]=np.nan df.iloc[1,2]=np.nan print(df) A B C D 2013-01-01 0 NaN 2.0 3 2013-01-02 4 5.0
2020-05-18 17:54:04
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原创 Pandas设置值
dates= pd.date_range('20130101',periods=6) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=['A','B','C','D']) A B C D 2013-01-01 0 1 2 3 2013-01-02 4 5 6 7 2013-01-03 8 9 10 11 2013-01-04 12 13 14 1
2020-05-13 19:37:24
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原创 Pandas选择数据
dates= pd.date_range('20130101',periods=6) print(dates) DatetimeIndex([‘2013-01-01’, ‘2013-01-02’, ‘2013-01-03’, ‘2013-01-04’, ‘2013-01-05’, ‘2013-01-06’], dtype=‘datetime64[ns]’, freq=‘D’) df=pd.DataFrame(np.arange(24).reshape(6,4),index=dates,columns=[
2020-05-13 17:45:49
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原创 Numpy的copy & deep copy
a = np.arange(4) print(a) [0 1 2 3] b = a c = a d = b [0 1 2 3] [0 1 2 3] [0 1 2 3] [0 1 2 3] a[0]=11 print(a) print(b) print(c) print(d) [11 1 2 3] [11 1 2 3] [11 1 2 3] [11 1 2 3] ...
2020-05-06 20:37:18
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原创 Numpy的array分割
A = np.arange(12).reshape((3,4)) print(A) [[ 0 1 2 3] [ 4 5 6 7] [ 8 9 10 11]] print(np.split(A,2,axis=1))#纵向分成两列 [array([[0, 1], [4, 5], [8, 9]]), array([[ 2, 3], [ 6, 7], [10, 11]])] pr...
2020-05-06 17:25:24
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原创 Numpy的array的合并
A = np.array([1,1,1]) B = np.array([2,2,2]) C = np.vstack((A,B)) #vertical stack D = np.hstack((A,B)) #horizontal stack print(C) print(D) print(A.shape,C.shape,D.shape) [[1 1 1] [2 2 2]] [1 1 1 2 2 ...
2020-05-06 16:54:26
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原创 Numpy的索引
import numpy as np A=np.arange(3,15) print(A) print(A[3]) [ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14] 6 #转成二维 B = np.arange(3,15).reshape((3,4)) print(B) [[ 3 4 5 6] [ 7 8 9 10] [11 12 13 14]] #查找第...
2020-04-30 17:54:53
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原创 Numpy的基础练习2
import numpy as np A = np.arange(14,2,-1).reshape(((3,4))) print(A) [[14 13 12 11] [10 9 8 7] [ 6 5 4 3]] #最小值的索引 print(np.argmin(A)) 11 #三种求平均值的方法 print(np.mean(A)) print(A.mean()) print(np...
2020-04-30 15:31:42
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空空如也
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