沧笙踏歌的博客

在代码中使用了seaborn ，并加载iris数据，结果产生了报错信息如下所示。

requests库中使用response.json()报错：json.decoder.JSONDecodeError: Expecting value

网上有很多教程是用 zipfile 来提取 docx 文件内的图片，这种方法很难准确的获取确定位置的图片。我分析了下源码，终于找到了方法。函数代码如下import docxfrom docx.document import Documentfrom docx.text.paragraph import Paragraphfrom docx.image.image import Imagefrom docx.parts.image import ImagePartfrom docx.oxml.s

import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# 解决保存图像是负号'-'显示为方块的问题plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决中文乱码sns.set_style('whitegrid', {'font.sans-serif': ['simhei','FangSong']})ax = sns.heatmap(data, vmin=-1, vmax=1, center=0, xtic

问题问题不能截图了，在网上找了个别人的，参考ERROR: After October 2020 you may experience errors when installing or updating packages. This is be这个问题出现在我降低numpy的版本以后，再次安装numpy的时候，提出的警告解决在命令后加上--use-feature=2020-resolver即pip install python-openstackclient python-glanceclie

参考解决Cannot find reference ‘xxx’ in init.py - Python / Pycharm在Pycharm中导入某些包后，pycharm会报错Cannot find reference ‘xxx’ in init.py - Python / Pycharm。这个错误不会对程序运行产生影响，但是你将无法通过ctrl+左键跳转到被引用方法的源文件中，也无法查看该方法的文档。这主要是因为包撰写时导入不规范的原因，当然你也可以认为这是Pycharm的一个Bug。问题描述我在使

参考错误D:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\tensorflow\python\framework\dtypes.py:526: FutureWarning: Passing (type, 1) or '1type' as a synonym of type is deprecated; in a future version of numpy, it will be understood as (type, (1,)) / '(1,)type'.

转自：https://www.cnblogs.com/ttj57/p/13588524.htmlcsv文件与txt文件类似，区别点就是在csv文件中，字段间使用“,”或“|”隔开，达到类似与表格的效果。csv文件可以使用记事本打开（打开可见分隔符“,”），也可使用excel打开（打开以表格形式显示，看不见分隔符）。注意：尽量不要使用wps打开，可能会打乱格式。#在操作csv文件时，需要导入csv库，csv是python内置库，无需下载　import csv　#读取csv文件内容#在操作csv文

问题使用nltk.download('wordnet')下载不下来要用的包，导致代码加载资源错误解决离线下载NLTK Datagithub：nltk_data将解压文件后得到的packages文件夹目录下面的所有文件（防止再少什么文件报错）按照下图报错中的目录，随意弄一个，比如C:\nltk_data...

简介pickle提供了一个简单的持久化功能。可以将对象以文件的形式存放在磁盘上。pickle模块只能在python中使用，python中几乎所有的数据类型（列表，字典，集合，类等）都可以用pickle来序列化，pickle序列化后的数据，可读性差，人一般无法识别。常用函数pickle.dump(obj, file[, protocol])　　序列化对象，并将结果数据流写入到文件对象中。参数protocol是序列化模式，默认值为0，表示以文本的形式序列化。protocol的值还可以是1或2，表示以

查看是否支持以及版本号查看windows的GPU及CUDA版本卸载pytorch如果按的与版本不匹配，还需要卸载了pip uninstall torch使用pip安装（未成功）官网生成命令安装pytorch官网命令pip install torch===1.7.0 torchvision===0.8.1 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html查看pip当前源：pip confi

import torch# 判断pytorch是否支持GPU加速print (torch.cuda.is_available())

import torchprint(torch.version.cuda)

import torch#返回当前设备索引# torch.cuda.current_device()#返回GPU的数量# torch.cuda.device_count()#返回gpu名字，设备索引默认从0开始# torch.cuda.get_device_name(0)#cuda是否可用# torch.cuda.is_available()# pytorch 查看cuda 版本# 由于pytorch的whl 安装包名字都一样，所以我们很难区分到底是基于cuda 的哪个版本。# p

numpy中reshape函数的三种常见相关用法numpy.arange(n).reshape(a, b) 依次生成n个自然数，并且以a行b列的数组形式显示np.arange(16).reshape(2,8) #生成16个自然数，以2行8列的形式显示Out:array([[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],[ 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15]])mat (or array).reshape(c, -1) 必须是矩阵格式或者数

余弦相似度from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similaritya = [[1, 3, 2,5,6,7], [2, 2, 1,3,4,3],[2,2,2,2,2,2]]b = cosine_similarity(a)print(b)from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similaritya = [[1, 3, 2,5,6,7], [2, 2, 1,3,4,3]]b = cosine_

资料Python-Pandas中Series用法总结series.strpython——pandas.Series.str 字符串操作SeriesSeries相当于一个一维数组，Series显示时的一大好处就是会自动对齐定义一个只有一列的数据，可以指定键值帮你从0开始标记排序import pandas as pdtemp1 = pd.Series([10,20,30,40])print(temp1)定义个指定角标的列import pandas as pdtemp1 = p

asarrayasarraynumpy.asarray 类似 numpy.array，但 numpy.asarray 参数只有三个，比 numpy.array 少两个。import numpy as npx = [1,2,3]y=np.asarray(x)print(y)import numpy as npx = [1,2,3]y=np.asarray(x,dtype=float)print(y)zeros创建指定大小的数组，数组元素以 0 来填充：dtype不指定就