....

Python的一些应用 jupyter notebook源码总体思想：扫描文件夹的文件，逐个读取追加入word中。代码：from docx import Documentfrom docx.enum.text import WD_BREAKimport osfrom docx.oxml.ns import qn# 主要用于读取 文件的内容def getContent(file_path): f = open(file_path, 'r', encoding='UTF-8')

使用keras模型from keras.models import load_model model.save('modelxxx.h5')my_model = load_model('modelxxx.h5')pickle包import pickle# 数据处理# 模型训练modelxxx.fit(X,y)f = open('modelxxx.pickle','wb')pickle.dump(modelxxx,f)f.close()#load modelf = o.

Python的一些应用 jupyter notebook源码总体思想：将内容转为dataframe，使用to_csv()函数进行存储，使用read_csv()或read_excel()进行读取代码：import pandas as pd# 假设有文本texttext = ['这是一个文本内容','dsds']# 转为DataFrame格式text = pd.DataFrame(text) '''存储文件'''# 利用dataframe的to_csv存为不同形式的文件 index表

Python的一些应用 jupyter notebook源码总体思想：将列表变为dataframe再进行转存。代码：import pandas as pd# 假设有列表aa = ['An attemped build of gfortran from a fresh', 'With a new download of gfortran the build now fails', 'While bootstrapping I noticed.checking for compiler with P

Python的一些应用 jupyter notebook源码统计一句英文句子的长度：(包括是否去除重复单词)# 假设英文句子为tt ='After updating from 2.0.40 to 2.0.42, all POST-request to the cgi-bin are \ broken, and return the script source-code! GET-request to the same scripts \ function normal.\

声明2个DataFrameimport pandas as pda = pd.DataFrame([[1,2,3]],columns=['a1','a2','a3'])b = pd.DataFrame([[4,5,3]],columns=['b1','b2','b3'])c = pd.DataFrame([[4,5,3]],columns=['a1','a2','a3'])pd.merge(a,c,on='a3') #a3相同的合并为一行，其余不进行合并 相当于交集a.append(b

import pandas as pdlist_a = [1,2,4] # 创建Llistdataframe_b = pd.DataFrame({'a':[1,2,3], 'b':[3,4,5]}) # 创建DataFramedataframe_a = pd.DataFrame(list_a) # list转为DataFramelist_b = list(dataframe_b['a']) # DataFrame转为list# 将

# 训练支持向量机 使用sklearnfrom sklearn import svmx=[[1,2,3],[22,3,4],[2,3,4]] #训练数据y=[1,0,0] #训练数据对应的标签 （现在用0和1表示两类）model= svm.SVC(kernel='linear')model.fit(x,y)# 输出 SVC(C=1.0, break_ties=False, cache_size=200, class_weight=None, coef0=0.0, decis

目的：传入函数/变量，得到相应的函数名/变量名代码：import inspect, re# 提取变量或函数名def varname(p): for line in inspect.getframeinfo(inspect.currentframe().f_back)[3]: m = re.search(r'\bvarname\s*\(\s*([A-Za-z_][A-Za-z0-9_]*)\s*\)', line) if m: return m.gro

DataFrame数据存储为以空格分隔，无表头df.to_csv('my_df.txt', header=None, index=False, sep=" ")

创建字典dic = {"A":0.2,"B":0.3,"A1":0.1}对字典按照key 和value排序 返回一个列表# 获取字典的key和valuekey = dic.keys()value = dic.values()key,value(dict_keys(['A', 'B', 'A1']), dict_values([0.2, 0.3, 0.1]))# 排序# s...

使用Airtest来爬取朋友圈的内容。参考链接，参考链接中的手机滑动的功能在我的实际操作过程不可使用，故对其进行改动。该部分整体代码如下：# -*- encoding=utf8 -*-__author__ = " "from airtest.core.api import *from poco.drivers.android.uiautomation import AndroidU...

删除某一列为空的一行数据代码 data = data.dropna(subset=["列名1","列名2")结果

代码import pandas as pd# 读入ant-nnop.csv文件df=pd.read_csv('ant-nnop.csv', header=None)# drop（[0]）表删除0列d = df.drop([0],axis=1)# d为删除后得到数据，写入1.csv中d.to_csv('1.csv',header=False,index=False)每步结果...

服务端import socket'''创建socket 连接两个参数：socket——family-->socket.AF_INET (ipv4)socket.AF_INET6 (ipv6)socket.AF_UNIX (unix内部传输)socket_type-->socket.SOCKET_STREAM(TCP)socket.SOCKET_DGRAM(UDP...

服务端：import socket'''创建socket 连接两个参数：socket——family-->socket.AF_INET (ipv4)socket.AF_INET6 (ipv6)socket.AF_UNIX (unix内部传输)socket_type-->socket.SOCKET_STREAM(TCP)socket.SOCKET_DGRAM(UD...