list comprehension方法实现案例分享

from PIL import Image

input("课程人数已满，请选择其他课程")

os.chdir('C:')

id_input = str(input("请输入管理员账号："))

其实呢，原理很简单，就是使用多变量逻辑回归，将训练28*28图片的灰度值转换成一维矩阵，这就变成了求784个特征向量1个标签的逻辑回归问题。代码如下：

'class': 'logging.StreamHandler', # 打印到屏幕

print('视频时间=%.3f秒' % (int(count) / fps))

validators=[UniqueValidator(queryset=Projects.objects.all(),message='项目名称不能重复'),is_contains_keyword])

根目录下gen_token()拿到的参数： (2, 4)

histb = cv2.calcHist([o], [0], None, [256], [0,255])

province2=ssqdatav3['province2'].to_list()

gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

[pytest]

#打印响应

print("------ 6.返回上级菜单 ------")

self.tray = Tray(self)

r = request.args.get('info', 'hi')

torch.mul：用于同维度矩阵的逐像素点相乘，也即点乘，如维度 (m, n) 的矩阵点乘维度 (m, n) 的矩阵。该方法支持广播，也即支持矩阵和元素点乘；

palette.setBrush(self.backgroundRole(), QtGui.QBrush(self.screen))

def test_add_cart(login): # 把conftest.py文件中的fixture函数传入用例

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（2）rb

1.学习目标

if "stringinput" in metafunc.fixturenames:

im = Image.open("C:\\Users\\mimi\\Desktop\\1.jpg")

visibility_of ：可见，传入元素对象

import json

img[b[0]:b[1],a[0]:a[1],:] = 0 #注意是 行，列（y轴的，X轴）

你可能注意到，其中有 3 列的名字相近：‘course1’,‘course2’,‘course3’。怎么提取这三列呢？这里分享在Kaggle 上看到 一位大神使用的 list comprehension方法。

href = a.xpath('./@href')[0] # 找到 href 属性

#第一片叶子

print(bs.name) # [document] #bs 对象本身比较特殊，它的 name 即为 [document]

WIDTH, HEIGHT = 1600, 900

mysaveas()

import torchvision.models as models

@pytest.fixture

print("用户名已经存在，请重新注册！")

执行结果：

return "a"

print(2)