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python笔记(002)----函数嵌套、filter()函数、一输入多个整数(空格分隔)、多维列表输入

print(a[0][1]) for i in range(9): print((i)) 函数调用,多值返回----嵌套未写与c相似语法 def sum(n=0,*a): #注意点:变量值只是局部作用域...s.append(a[i]+1) # s[i]=s[i]+a[i]+1 return n+1,s a=[1,2,3,4] x,s=sum(5,*a) print("返回...:",x,s) print(sum(*a),'\n',a) #这里只传了一个列表a过去,但是第一个是默认参数,需要一个(对于*a这样可变参数规定必须在他们后面、...#所以,默认把列表第一个给了n filter()函数 用法 filter(function, iterable) 第一个是判断函数,对第二个可迭代对象(列表、元组)逐个进行判断,满足留下,最后返回满足部分...: ('1111', ) 输入一个整型数字 x=1 y=int(input("请输入:")) print(type(x),type(y)) 一输入多个整数

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【黄啊码】如何将制表符分隔文件转换为CSV

我有一个制表符分隔文件,有超过2亿。 什么是最快方式在Linux中将其转换为CSV文件? 这个文件确实有多行标题信息,我需要在路上去除,但标题行数是已知。...以下是一个Python脚本,它从stdin中取出TSV,并将CSV写入stdout: import sys import csv tabin = csv.reader(sys.stdin, dialect...对于正在分析其他选项卡的人来说,库实际上允许你设置任意分隔符。...这里是我修改版本来处理pipe道分隔文件: import sys import csv pipein = csv.reader(sys.stdin, delimiter='|') commaout...你提到你知道多less标题,所以使用正确数字你自己情况。 有了这个,你也不需要调用任何其他外部命令。 只有一个awk命令可以完成这项工作。 另一种方式,如果你有空白列,你在乎。

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linux编程|for循环种读取列表出现特殊处理方式以及关于IFS分隔解读

/bin/bashfor test in alabama alaska arizona washintoDCdo echo Now going to $testdone当列表中存在特殊字符...12Alasaka 12Arizona 124Arkansas 245Colorado 235Connecticut 324Delaware 23Florida 255Georgia 234我们要读取每一作为一个应该是...,可以指定一个分隔符或者多个分隔符,而在具体分割过程中也是可以按照多个分隔符进行分割,如下:#!...2.3 混淆点针对IFS分隔设置可以有多种方式:a、IFS='\n';b、IFS="\n";c、IFS=\$"\n";d、IFS=\$'\n'我们使用hexdump命令来看下如此方式究竟有何不同:...,前三种方式设置,转换为16进制都是两个字符,一个是5c,一个是n,也就是设置以后是文本\n,而不是换行符,而第四种设置方式才是真正换行符,所以,在设置IFS分隔时候要注意单引号和双引号区别

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Excel应用实践05:分页单独打印Excel表中指定数据

学习Excel技术,关注微信公众号: excelperfect 在上一篇文章《Excel应用实践04:分页单独打印Excel表中数据》中,我们编写了一段简单VBA代码,能够快速将工作表中每行数据放置到表格模板中依次打印出来...现在问题是,我只想打印其中,或者从第m到第n数据,这如何实现呢? 示例数据工作表、打印样式和要打印表格模板工作表分别如下图1、图2和图3所示。...图3:表格模板工作表 使用输入框打印指定行数据 如果要打印指定数据,可以简单地使用Application对象InputBox方法,用来让用户输入要打印行号。...On Error Resume Next '获取数据 lStartRow = CLng(txtStartRow.Text) lEndRow = CLng(txtEndRow.Text...,可以在文本框中依次输入要打印起始行行号和结束行行号,来打印处于这两之间数据。

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pandas删除某列有空_drop

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君。 0.摘要 dropna()方法,能够找到DataFrame类型数据(缺失),将空所在/列删除后,将新DataFrame作为返回返回。...如果该行/列中,非空元素数量小于这个,就删除该行/列。 subset:子集。列表,元素或者列索引。...如果axis=0或者‘index’,subset中元素索引;如果axis=1或者‘column’,subset中元素索引。...由subset限制子区域,是判断是否删除该行/列条件判断区域。 inplace:是否原地替换。布尔,默认为False。如果True,则在原DataFrame上进行操作,返回None。...', how='all', subset=[0,5,6,7])) 设置子集:删除第5、6、7存在空列 # 设置子集:删除第5、6、7存在空列 print(d.dropna(axis=1,

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代码多少钱?

对于程序员来讲,提供最根本产品自然是代码,我们现在需要考虑事就是代码价格,平均到基本单位,就是每一代码多少钱?...当下市场,先考虑一下代码语言种类: 使用java语言写代码 使用go语言写代码 使用python语言写一代码 亦或写一sql 甚至调试一个AI模型参数 这些代码它们价格肯定是不一样。...PHP是最好语言?从高维度讲sql man与AI调试师没什么不同,那决定价格最根本因素是什么? 在市场上,决定价格最重要因素是需求 现在写一VB语言会比java语言值钱吗?...除了上面的问题,还需要从客户侧考虑,不能只是埋头写一代码,还得考虑客户需求,这样又需要考虑一些问题: 1、他们真正需求是什么?最需要是什么? 需要程序员?需要35岁以下程序员?...在现如今充满物质喧嚣大环境中,总包、副业刚需、内卷这些词时时充斥我们时,更应该考虑下商业底层逻辑。 我想作为程序员,“我代码多少钱?”,这个问题是最基本商业sense。

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50Python代码识别杨超越

所以哥今天先给大家介绍一个几秒就可以上手的人脸识别案例,下次哥再深入通过原理来介绍 本次文章案例就是使用百度api来进行人脸识别,但凡你学过一点点Python,你就可以借助百度力量来进行人脸识别并检测颜...所以哥利用这个百度开发平台接口,仅50代码做一个颜打分系统给大家分享 1.先看效果图 ?...作为杨超越20年铁粉,非常想看一下她的人脸识别结果,使用百度接口代码可以预测杨超越年龄是22岁,性别女,颜79.95。...不过这个颜可能因为脸角度和光线问题上下波动,所以杨超越打分还可以再提高。 ? 后来,哥用了下自己照片进行颜打分,识别效果还是蛮不错。...如果没学过人工智能只会一点python代码完全可以利用这个接口做一些有意思项目 但是,如果你想去面试一家算法岗位,你要是想说调用百度接口做的人脸识别项目,哥劝你还是尽早转行吧

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MySQL分割一多行思路

自己手动拼 SQL 太蛋疼,而且好几万几十万用户,拼成SQL,复制粘贴也够蛋疼。那么可以考虑将这一分割多行,作为一个字段。...mysql.help_topic 是啥 网上思路是利用 mysql.help_topic 这个记录表,这个表是存储 mysql 各种帮助文档目录,主要因为他有一个从零开始自增 id 字段,所以采用这张表作为帮助表...其实他不是用来干这个。并且,有时候我们精简安装,或者是云服务里面的 mysql,他们这张表里面的内容,是空,所以我们不能靠这张表。 如何自己实现呢?...+----+ | id | +----+ | 0 | | 1 | | 2 | | 3 | | 4 | | 5 | 这样,通过 join 这张表,用 id < ,个数条件,就能得出上面的processed_data...help 表就是里面只有一列 id,从0或者1开始,这里我们从0开始,一直到你,可能最多个数这张表

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2022-05-06:给你一个整数数组 arr,请你将该数组分隔长度最多为 k 一些(连续)子数组。分隔完成后,每个子数组所有都会变为该子数组中

2022-05-06:给你一个整数数组 arr,请你将该数组分隔长度最多为 k 一些(连续)子数组。分隔完成后,每个子数组所有都会变为该子数组中最大。...返回将数组分隔变换后能够得到元素最大和。 注意,原数组和分隔数组对应顺序应当一致,也就是说,你只能选择分隔数组位置而不能调整数组中顺序。...解释: 因为 k=3 可以分隔成 1,15,7 2,5,10,结果 15,15,15,9,10,10,10,和 84,是该数组所有分隔变换后元素总和最大。...若是分隔成 1 2,5,10,结果就是 1, 15, 15, 15, 10, 10, 10 但这种分隔方式元素总和(76)小于上一种。 力扣1043. 分隔数组以得到最大和。...答案2022-05-06: 从左往右尝试模型。0到i记录dpi。 假设k=3,分如下三种情况: 1.i单个一组dpi=i+dpi-1。 2.i和i-1一组。 3.i和i-1和i-2一组。

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使用pandas筛选出指定列所对应

布尔索引 该方法其实就是找出每一中符合条件真值(true value),如找出列A中所有等于foo df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立 ?...这个例子需要先找出符合条件所在位置 mask = df['A'] == 'foo' pos = np.flatnonzero(mask) # 返回是array([0, 2, 4, 6, 7])...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列等于标量,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列属于某个范围内...df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)] 4、筛选出列不等于某个/些 df.loc[df['column_name

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令人激动silverlight 3(behavior)效果

令人激动silverlight 3(behaviors)效果 Mix09大会带来了很多惊喜。...看完了http://videos.visitmix.com/MIX09/C27M又忍不住激动了一把,呵呵    保持激情! 安装完了Blend 3预览版发现behaviors这一栏都是空。...首先到这里下载 ,呵呵这里有好多behaviors。 在我们项目中添加对刚刚下载程序集引用 这时我们再打开控件库behaviors这一栏。 哈  有好多可以使用!...相当简单   有了dragbehavior帮助设计师朋友和轻易做多自己想要效果,比如拖拽,缩放、弹出对话框、全屏 等等,等等。这个dragbehavior库是可以扩充。...一个资源大宝库 behavior 、主题样式、快捷代码片段、简单易懂sample等

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