大黄的博客

【代码】Python获取当前工作目录以及改变工作目录。

注意Import json即可。

我们跑代码往往有一个需求，如果代码出错不希望它hang那边或者代码出错一直运行占用系统资源。最近跑Spark SQL发现有的Application总会因为配置参数出错而hang那边半天，就很烦。唯一你需要关注的参数就是timiLimit,它表示你希望你的应用运行多长时间退出，一般最后需要加入杀死应用程序的代码，在runAPP以及killAPP里自定义你的代码即可，亲测可用！

注意我的用户是yellow，所以此处为yellow，这里yellow需要替换为你的当前用户名。X86则复制X86版本的conda下载链接，ARM复制ARM的。这个文件是你当前用户的环境变量，然后在该文件里添加一行（下载完成之后，当前目录下就已经有安装包了，运行安装脚本。首先判断Linux的架构是ARM还是X86，命令为。使用wget命令下载安装包，我的机器是ARM架构的。查看是否配置成功，命令行直接输入conda,出现。一路点击回车，并输入yes，同意安装即可。找到相应的下载链接，

1.OJ环境，以Python3为例if __name__ == "__main__": inputStr=input() print(inputStr)输入12 23 45输出12 23 45即input()相当于读取一行内容，并且类型为string类型。注意需要将str转为你需要的类型2.Python3常用的，字符串转为数字，存到list中if __name__ == "__main__": inputStr=input()

用神经网络做迭代的时候，有些时候迭代次数比较多，等待的时候想看究竟迭代到了哪一次，虽然普通的print输出可以满足我们的需求，但是比较low，这里介绍一种超级简单的进度条安装包tqdm。导入包from tqdm import tqdmfrom colorama import Forefor epoch in tqdm(range(1000),bar_format='{l_bar}%s{bar}%s{r_bar}' % (Fore.CYAN, Fore.RESET)): time.sl

在代码的第一行加入# -*- coding:utf-8 _*-

1.安装命令sudo apt-get install python3-pip2.查看pip3的版本以及对应的python版本pip3 -Vpip 21.1.1 from /usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pip (python 3.7)3.更新pip3sudo pip3 install --upgrade pip4.查看pip3安装的包以及版本pip3 list...

1.安装python3.7sudo apt-get install python3.72.查看python目前的指向ls -l /usr/bin | grep python3.删除原有的python链接sudo rm /usr/bin/python 4.建立新的链接ln -s /usr/bin/python3.7 /usr/bin/python5.测试是否链接成功python --version看到python3.7，则链接成功。...

pandas.DataFrame.shape 返回数据帧的形状用法df为Dataframe格式数据 df.shape 返回df形状(2,3) 2行3列 df.shape[0] 返回行数 de.shape[1] 返回列数。

对list中string类型数据，全部转为int或者float。代码如下str转int if __name__ == '__main__': strList=['222','333','444'] intList = list(map(int, strList)) print(intList) str转float if __name__ == '__main__': strList=['222','333','444'] floatLis.

Django默认连接的时候，是不支持https的，使用https访问的时候，会直接报错。我们用pip安装需要的包pip3 install django-extensionspip3 install django-werkzeug-debugger-runserverpip3 install pyOpenSSL把一下的内容添加到setting.py中的INSTALL_APPs里INSTALLED_APPS = [ 'werkzeug_debugger_runserver',

用pycharm安装R语言比较简单，这里的步骤暂时先跳过，这里安装R的依赖库，如gbm,caret。先找到pycharm中的R tools,然后点击packages。如图所示： 2.点击左上角的加号，查看可获得的包。在manage repositories处添加网址https://cran.r-project.org 之后刷新package list即可，若不添加该网址，安装R语言包的时候可能会报网络连接超时的错误，从而无法下载失败。3.还有一种安装R工具包的方法，手动下载...

最近博主在拷贝list以及dict时候遇到一些坑，后来明白python深拷贝以及浅拷贝的区别浅拷贝，指的是重新分配一块内存，创建一个新的对象，但里面的元素是原对象中各个子对象的引用。对数据采用浅拷贝的方式时，如果原对象中的元素不可变，那倒无所谓；但如果元素可变，浅拷贝通常会出现一些问题，例如list=[1,2,3]copylist=listlist.pop(-1)print(copylist)输出[1, 2]同时对于字典来说，也有这样的情况，如下：dict={"k":"v1"}

当我们用python处理字符串时候，会遇到这样的情况，比如将'a'转化为数字，与c不同的是，转化为数字的用法是，结果输出97.num=ord('a')print(num)ord函数即可，它的解释为，即获取单个字符的ASCIIReturn the Unicode code point for a one-character string.常见字符的ASCII如下所示：48-57 数字0-9 97-122 小写字母a-z反之，使用chr函数，进行数...

默认转换方式：num = int(string)把二进制，八进制，十六进制转化为数字，python也提供了内置函数，非常方便，用法分别如下：num1 = int(binaryString,2)num2 = int(octonaryString,8)num3 = int(hexadecimalString,16)...

每次用python处理数据时候，都要特码的搜这些数据类型之间是怎么转换的，这里我直接总结一下。1.numpy与list之间numpy转listlistData=numpyData.tolist()list转numpynumpyData=numpy.array(listData)2.df与list之间df转list#一维的dataFramelistData=dfData.values.tolist()#某列dataFramelistData=df['columnNa

在pycharm上安装pytorch时候，踩了不少坑，终于安装好了。下面是教程：1.安装前的准备工作最好先将conda或者pip的镜像源更换为国内的镜像，否则会报莫名其妙的超时错误或者失败等等。 并且将python版本升级到3.6.2以上，否则python版本过低也会报错，这里可以使用conda创建虚拟环境，选择你想要的python版本。2.确定你的cuda版本cmd命令行查看cuda版本nvidia-smi3.命令行的方式安装去pytorch官网：Start Locall

当时用Conda创建python环境时候，莫名其妙地报了这个错，字面理解就是网络超时。错误原因：默认镜像源访问速度过慢，会导致超时从而导致更新和下载失败。解决方法为：更换conda镜像源为国内镜像源。这里以清华镜像源为例：1.添加清华镜像源（依次执行以下四步命令）conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/conda config --add channel

在采用默认的 pip 安装一些第三方库的时候，由于被墙，经常会出现连接超时的傻逼情况。pip._vendor.urllib3.exceptions.ReadTimeoutError: HTTPSConnectionPool(host='files.pythonhosted.org', port=443): Read timed out.这时候，我们可以通过更换pip的镜像来解决此问题。首先在你电脑的相应文件夹下创建pip目录，比如我的用户名是yellow，需要在C:\Users\yellow目录

安装pytorch时候，需要知道电脑的cuda版本，好多博客介绍的花里胡哨并且复杂的命令，都不好用，并且还贼坑。这里一个命令，即可解决，JJDD。nvidia-smi说明我的cuda版本是11.4,之后参考pytorch官方进行匹配就行。...

导入os库1.判断csv文件是否存在fileName="time_conf.csv"if os.path.exists(fileName): print("file exist!")else: print("file not exist!")2.判断csv文件的内容是否为空os.path.getsize()返回文件的字节数，如果为 0，则代表空。fileName="test.csv"if os.path.getsize(fileName): print.

Python读取CSV数据有两种：1.按行读取csv(使用CSV库）2.按列读取csv(使用Pandas库）下面介绍第一种，逐行读取1.按行读取csv(使用CSV库）代码如下：import csvif __name__ =='__main__': filePath="test.csv" with open(filePath, 'r',encoding="utf-8") as csvfile: reader = csv.reader(csvfile)

python代码中将数据写入CSV表格有两种办法：pandas和CSV。下面我将介绍什么时候适合使用pandas，什么时候适合使用CSV库。主要区别是一个按行存储方便，一个按列存取方便。1.按列存数据（使用pandas）假设第一列为[1,1,1,1],第二列为[2,2,2,2]，第三列的值为[3,3,3]，列名（表头名字）为column1,column2,column3。代码如下：import pandas as pdc1= [1,1,1,1]c2 = [2,2,2,2]c3= [3,3,3,

Ubuntu服务器调用python的matlabPlot画图报错原因是服务器上没有GUI界面。此时需要在头文件中加入前两行。import matplotlib as mplmpl.use('Agg')import matplotlib.pyplot as plt然后把绘制好的文件，保存到某个目录下。plt.savefig("test.pdf") 需要注意的是，图片可以保存为jpg,png,pdf,eps多种格式等等，然后导出到本地即可查看。...