4.python ——在init方法中导入数据

最新推荐文章于 2024-11-18 16:18:53 发布
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分类专栏： Python学习遇到问题 文章标签： Python
原文链接：https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11231213.html
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33. Python包——《跟老吕学Python·新手》
Python老吕的博客
05-01 337
_all__是一个字符串列表，定义了使用时将导入的模块和对象名称。这有助于明确包的公共API。# 在my_package/__init__.py中依赖是指包运行所需的其他包或库。依赖可以是强制性的，也可以是可选的。
python之类class init input
qq_39421203的博客
03-14 556
1 class 在类里面定义函数有一点需要注意：参数列表要添加上self,指类里默认的参数 他会被传递下来 class Calculator: name='calculator' price=100#属性 def add(self,x,y):#函数即功能 print(self.name) result=x+y print(result) def minus(self,x,y): result = x - y
ASP.NET(2):在Init方法中进行控件数据源的绑定
weixin_30954607的博客
07-21 149
应用场景: 控件定义一个属性，如下代码 publicint?DimissionID { get { if(ddlDimission.SelectedValue==Utility.DllShowDefaultValue) returnnull; ...
【知识点】python的__init__详解
热门推荐
weixin_39888010的博客
02-13 3万+
__init__ 方法是 Python 中面向对象编程中类的特殊方法，也称为构造方法，当创建一个类的实例时，__init__ 方法会自动调用。
python __init__（构造函数）方法的使用
weixin_61057398的博客
11-23 437
我们在上一个笔记里面看到过通过一个类里面的方法对实例对象的属性进行赋值，但是这样每次都需要在实例化对象之后，还需要调用这个类里面的方法，这样就会比较麻烦。这个结构还是比较简单的，定义了一个类C，然后实例化类C为c，然后实现c的一些方法。
python模块中的import和__init__.py
qq_43428929的博客
08-03 2052
最近在写python代码，发现对__init__.py这个文件的用法不太熟悉，看网上博客介绍总是云里雾里的，最后发现是对import的用法不太熟悉。故在此先介绍一下import的用法，之后再介绍__init__.py的用法。
Python——调用自定义包（__init__.py）
计算机硕士的博客
07-15 542
Python——调用自定义包（__init__.py）。
Python系列教程235——相对导入
人工智能AI技术
11-18 625
在Python 3.0版本后，它只搜索当前的包，如果当前包中没有名为spam的模块，导入就失败了。如果没有相对导入这么一个技术，那么我们将永远无法导入标准库里的string模块，因为上面的代码首先会找到当前包mypkg中的string。有了相对导入这么一个规定，上面的语句就不会搜索mypkg包，那么就会找到标准库里的string。例如你要导入其它包中的模块，那就不是相对导入，而是绝对导入。上面代码的意思是，从当前包中找到一个名为spam的模块，然后导入里面名为name的变量。这就是为什么要使用相对导入！
小白学 Python 数据分析（4）：Pandas——数据导入
weixin_44020984的博客
06-23 3051
前面几篇我们介绍了 Pandas 的一些基础操作，有同学在后台给小编留言，纯粹的介绍 API 太无聊了，那么，小编这篇就来点有用的东西，希望大家能在以后的工作生活中都用得上。本篇主要介绍如何将数据导入 Pandas 进行一些简单的操作。...
python训练——简单股票数据分析
12-22
- 在Python类的`__init__`方法中，初始化了各种参数，如股票代码列表、开始日期、结束日期、涨幅和平均值的时间跨度、初始资金以及数据保存路径。 - `self.df`、`self.the_code`和`self.change`这些成员变量用于...
Python __init__.py文件（初始化模块导入、动态导入、包的初始化代码、自定义包路径、构建命名空间包）（动态导入与静态导入区别）
Dontla的博客
10-08 5220
利用的__path__属性，可以动态修改包的搜索路径，这对于在运行时添加源文件目录到包中特别有用。import os# 假设有额外的模块目录通过在中修改__path__，你可以灵活地管理和扩展包的结构，实现模块的组织和加载更加符合项目的需要，特别是在大型项目中或者需要动态加载资源的情况下非常有用。这种方法提供了极大的灵活性，使得包可以跨越多个目录而不受传统文件结构的限制。
python 在init方法中导入数据
weixin_30878361的博客
07-23 402
转载于:https://www.cnblogs.com/fanweisheng/p/11231213.html
python 中 __init__ 文件的作用
你不是叶秋的博客
08-15 6643
__init__文件的作用
Python中的__init__.py的高级用法
weixin_43054437的博客
12-07 3003
Python中的__init__.py的高级用法
Python中__init__.py文件的作用学习笔记
weixin_45928096的博客
09-22 4335
`__init__.py`文件的一个主要作用是将文件夹变为一个Python模块，Python中的每个模块的包中，都有`__init__.py` 文件。 python在解释包的时候会给本模块下的所有文件建立一个索引放在当前路径下的`__init__.py`文件中，如果没有文件索引，即使import了指定的包，解释器还是找不到这个模块下的文件。如果一个文件夹下没有`__init__.py`文件，不会被当做一个模块。
python __init__.py的相关知识点
电脑编程入门
04-03 1224
python中的Module是比较重要的概念。常见的情况是，事先写好一个.py文 件，在另一个文件中需要import时，将事先写好的.py文件拷贝 到当前目录，或者是在 sys.path 中增加事先写好的.py文件所在的目录，然后import。这样的做法，对于少数文件是可行的，但如果程序数目很 多，层级很复杂，就很吃力了。 有没有办法，像Java的Package一样，将多个.py文件组织...
python中导入包中的__init__文件夹的一个重要作用（去年对文件名的导入）
ningyanggege的博客
04-12 3114
问题来源：使用bayes包时，发现可以直接导入包名然后跳过文件名，直接引入文件中定义类； 假如说包名为bayes_opt，该文件夹目录下，存在一个文件名为bayesian_optimization；该文件中定义一个类名为BayesionOptimization; 在应用程序中可以直接导入 from bayes_opt import BayesianOptimization 可以看到直接跃...
python 导入包 init_python常用模块：包的使用、init作用、相对导入绝对导入与内置函数...
weixin_39737764的博客
12-08 768
本文目录：一、包的详解1、包是什么包其实也是一个模块，只不过是一个大的模块下包含一堆模块的载体本质上也是一个文件夹，与普通文件的区别在于其中包含一个init的文件2、包的作用包的作用就是提高代码的可读性和扩展性3、怎么使用包创建一个package文件夹，在该文件下创建多个文件使用包和调用模块一样，import 包名4、init文件的作用模块调用会发生一下三种情况：1.会创建一个名称空间2.会执行模...
Python中module文件夹里__init__.py的功能
VisualCortex
02-24 4155
一般来说，需要引用python模块，可以用如下形式： import xxx import xxx as xx from xxx import xx 比如我们引入numpy模块： In [21]: import numpy In [22]: numpy Out[22]: <module 'numpy' from '/home/chia/anaconda2/lib/python2.7/sit...
怎么在pycharm中导入数据集
最新发布
12-30
### 如何在PyCharm中导入数据集 #### 使用`torch.utils.data.Dataset`和`DataLoader` 对于机器学习项目，特别是使用PyTorch框架时，可以通过定义自定义类继承`Dataset`来创建特定的数据集，并利用`DataLoader`管理这些数据。下面是一个简单的例子说明如何实现这一点： ```python from torch.utils.data import Dataset, DataLoader import torch class CustomChatDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): x, y = self.data[idx] return torch.LongTensor(x), torch.LongTensor([int(y)]) dataset_example = [(x_data, label) for x_data, label in zip(range(10), range(10))] chat_dataset = CustomChatDataset(dataset_example) dataloader_example = DataLoader(chat_dataset, batch_size=2, shuffle=True, num_workers=0)[^1] ``` 这段代码展示了怎样构建一个基于对话的简单数据集实例并将其封装到`DataLoader`中以便于后续模型训练。 #### 导入外部CSV文件作为数据源 如果想要从CSV文件读取数据，则可以借助Pandas库完成此操作。这里给出一段示范性的Python脚本，它可以从网络上下载企鹅数据集并展示前几条记录[^4]: ```python import pandas as pd url = "https://github.com/allisonhorst/palmerpenguins/raw/5b5891f01b52ae26ad8cb9755ec93672f49328a8/data/penguins_size.csv" penguin_df = pd.read_csv(url) print(penguin_df.head()) ``` 上述方法适用于任何结构化的表格型数据集，只需更改URL指向目标资源即可。 #### 配置环境变量以访问本地路径下的数据集 当涉及到图像或其他类型的二进制文件时，可能需要指定确切的存储位置。例如，在LabelMe工具链下工作时，应该知道该软件包的具体安装目录，从而能够正确加载关联的数据文件[^3]。 另外，针对某些计算机视觉任务准备好的VOC2007风格的数据集布局也值得注意。确保遵循标准格式——即包含`Annotations`, `ImageSets`, 和 `JPEGImages`子目录——可以帮助避免潜在的问题[^5]。
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