随笔分类 -  Python

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tensorflow 1.0的部分项目配置匹配
摘要：pip install numpy==1.16.0 conda create -n tf-gpu python=3.6 activate tf-gpu pip install tensorflow-gpu==1.13.2 pip install keras==2.1.5 阅读全文
posted @ 2020-05-03 20:14 SteveYu 阅读(197) 评论(0) 推荐(0)
pickle
摘要：Pickle 存储对象 读取对象 阅读全文
posted @ 2020-03-14 18:00 SteveYu 阅读(235) 评论(0) 推荐(0)
Python (zip, lambda, map, shallow copy, deepcopy)
摘要：Python (zip, lambda, map, shallow copy, deepcopy) 1.zip 数据进行绑定到一起 2.lambda, map 进行输入 ：输出简化 传入函数和可迭代对象可以进行依次进行映射执行 3.deepcopy和shallowcopy 赋值传的是引用 shall 阅读全文
posted @ 2020-03-14 17:49 SteveYu 阅读(211) 评论(0) 推荐(0)
十分钟掌握Pandas(上)——来自官网API
摘要：十分钟掌握Pandas(上)——来自官网API 其实不止10分钟，这么多，至少一天 一、numpy和pandas numpy是矩阵计算库，pandas是数据分析库，关于百度百科，有对pandas的介绍。 pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 阅读全文
posted @ 2019-12-01 00:57 SteveYu 阅读(7470) 评论(0) 推荐(6)
Numpy API学习
摘要：Numpy 常用API学习(全) 一、介绍 NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。 NumPy 的前身 Numeric 最早是由 Jim Hugunin 与其它协作者共同开发，20 阅读全文
posted @ 2019-11-30 16:42 SteveYu 阅读(632) 评论(0) 推荐(0)
Anaconda查找源及配置清华镜像
摘要：Anaconda配置清华源 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.ts 阅读全文
posted @ 2019-11-30 03:47 SteveYu 阅读(9062) 评论(0) 推荐(0)
Python day21模块介绍4（logging模块，configparser模块）
摘要：1.日志等级从上往下依次降低 2.上述方法不用，一般用下面的方法 3.也可下面方法设置函数 4.configparser模块 阅读全文
posted @ 2018-08-05 20:45 SteveYu 阅读(205) 评论(0) 推荐(0)
Python day20正则表达式和re方法
摘要：元字符6个函数以及几个元字符1.'.'通配符2.'^'以什么开头3.'$'以什么结尾4.'*'紧挨着的字符0~∞次5.'+'紧挨着的字符1~∞次6.'?'紧挨的字符0次或1次7.'{}' {0,}==* {0,1}==？ {6}==6次8.'*?'惰性匹配，就0次 '*？'就1次9.[]字符集中间是任意一个字符,除了'-','^','\'10.'\d'数字,相当于[0-9] '\D 阅读全文
posted @ 2018-08-03 22:38 SteveYu 阅读(238) 评论(0) 推荐(0)
Python day19 模块介绍3（sys,json,pickle,shelve,xml）
摘要：1.sys模块 2.json模块 3.pickle模块 4.shelve 5.xml 阅读全文
posted @ 2018-08-03 12:37 SteveYu 阅读(189) 评论(0) 推荐(0)
Python day18模块介绍2（使用BASE_DIR修改临时path，os模块）
摘要：1.BASE_DIR修改path（别人导入py项目时不会因为绝对路径无法解释） 2.os模块介绍 阅读全文
posted @ 2018-08-02 14:25 SteveYu 阅读(268) 评论(0) 推荐(0)
Python day17 模块介绍1（time，random）
摘要：module模块和包的介绍（略掉了） 常用模块 阅读全文
posted @ 2018-08-01 22:27 SteveYu 阅读(191) 评论(0) 推荐(0)
Python day16 tag式整体退出技巧
摘要：在写一些服务器时，往往会多层嵌套循环，可利用tag变量实现整体退出功能，代码： 阅读全文
posted @ 2018-08-01 17:36 SteveYu 阅读(225) 评论(0) 推荐(0)
Python day15装饰器基本理论，以及结合全局变量模拟session
摘要：装饰器（decorator）：为其他函数添加附加功能 原则：1.不修改被修饰函数源代码 2.不修改被修饰函数的调用方式 装饰器=高阶函数+函数嵌套+闭包 上述代码是一个装饰器案例，可能看不懂，下面分成三部分进行讲解 1.高阶函数 接收一个函数或者返回一个函数都称为高阶函数 例如： 2.函数中嵌套定义 阅读全文
posted @ 2018-07-31 20:15 SteveYu 阅读(308) 评论(0) 推荐(0)
Python day14迭代器，三元表达式，列表解析以及生成器表达式
摘要：1.迭代器 2.三元表达式 3.列表解析 4.生成器表达式 5.生成器函数 阅读全文
posted @ 2018-07-31 14:03 SteveYu 阅读(204) 评论(0) 推荐(0)
Python day13文件的读写
摘要：# 文件操作 f=open("E:\\1.txt",encoding="GBK")#打开文件 print(f.writable())#是否可写 print(f.read())#读取文件 print(f.readable())#是否可读 f.close() f=open("E:\\1.txt",encoding="GBK") print(f.readline())#读一行 print(f.rea... 阅读全文
posted @ 2018-07-29 16:09 SteveYu 阅读(151) 评论(0) 推荐(0)
Python day12部分内置函数的常见方法
摘要：#内置函数 print(abs(-1))#绝对值 print(all([1,2,'1']))#判断list的真假，都真则真，有一个假也是假 print(any(''))#有一个真就真，全假则假 print(bin(3))#十进制转换二进制 print(bool(''))#空，none，0为false，其他为true print(bytes('你好',encoding='utf-8'))#把字符串... 阅读全文
posted @ 2018-07-29 15:20 SteveYu 阅读(253) 评论(0) 推荐(0)
Python day11 filter函数筛选数据，reduce函数压缩数据的源码详解
摘要：3.map filter reduce的区别（与big data中加工，压缩数据类似） 1.map进去与出来的列表大小是一样的，加工数据 2.filter是筛选列表，筛选数据 3.reduce是将一个列表变成一个值，压缩数据 阅读全文
posted @ 2018-07-29 13:02 SteveYu 阅读(336) 评论(0) 推荐(0)
Python day10 global关键字、函数递归、匿名函数、map函数的用法详解
摘要：一行阶乘（使用到3中的匿名函数） 阅读全文
posted @ 2018-07-29 10:09 SteveYu 阅读(337) 评论(0) 推荐(0)
Python day9函数部分
摘要：函数的学习：函数对于一门编程语言来说挺重要的，尤其是c语言，是完全使用函数来编写的1.函数的定义：逻辑结构化和过程化的一种编程方法 def squre(x): "求一个数的平方 return the square of x" #The function definitions函数的定义时加的注释写在这边 x*=x #函数的主体 return x #... 阅读全文
posted @ 2018-07-28 14:43 SteveYu 阅读(180) 评论(0) 推荐(0)
Python day8常用格式化format类2
摘要：format常用格式化 tp1="i am {},age {},{}".format('LittlePage',18,'boy') tp2="i am {},age {},{}".format(*['LittlePage',18,'boy'])#学过c++的感觉是{}中传入的应该是指针，视频中没讲，自己个人认为 tp3='i am {0},age {1},really{1}'.format(... 阅读全文
posted @ 2018-07-28 13:39 SteveYu 阅读(131) 评论(0) 推荐(0)

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