[其它] python 返回列表中某个值的索引方法

说明：如下所示： list = [5,6,7,9,1,4,3,2,10] list.index(9) out:3 同时可以返回列表中最大值的索引list.index(max(list)) 最小值索引list.index(min(list)) 以上这篇python 返回列表中某个值的索引方法就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:python获取元素在数组中索引号的方法Python打印输
<weixin_38678796> 上传 | 大小：25kb

[其它] 删除DataFrame中值全为NaN或者包含有NaN的列或行方法

说明：如果存在以下DataFrame 年龄 性别 手机号 0 2 男 NaN 1 3 女 NaN 2 4 NaN NaN 删除NaN所在的行： 删除表中全部为NaN的行 df.dropna(axis=0,how='all') 删除表中含有任何NaN的行 df.dropna(axis=0,how='any') #drop all rows that have any NaN values 删除NaN所在的列：
<weixin_38516863> 上传 | 大小：27kb

[其它] numpy给array增加维度np.newaxis的实例

说明：如下所示： a[:, np.newaxis] # 给a最外层中括号中的每一个元素加[] a[np.newaxis, :] # 给a最外层中括号中所有元素加[] 以上这篇numpy给array增加维度np.newaxis的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。 您可能感兴趣的文章:numpy:np.newaxis 实现将行向量转换成列向量np.newaxis 实现为 numpy.ndarray(多维
<weixin_38601446> 上传 | 大小：25kb

[其它] AOV碳足迹排查《PAS 2050规范》方案

说明：这是整理发布的一款AOV碳足迹排查《PAS 2050规范》方案，AOV碳足迹排查《PAS 2050规范》方案能...该文档为AOV碳足迹排查《PAS 2050规范》方案，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
<weixin_38738506> 上传 | 大小：6mb

[其它] 中国石化某股份有限公司ERP运行管理制度

说明：相信来查找中国石化某股份有限公司ERP运行管理制度的你对于这一行业多少也有些了解，而中国石化某股份有...该文档为中国石化某股份有限公司ERP运行管理制度，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
<weixin_38641111> 上传 | 大小：178kb

[其它] 在IPython中进行Python程序执行时间的测量方法

说明：在写MATLAB的脚本的时候我时长会用tic、toc进行一下程序运行时间的测量。在Python中偶尔也会测试下，但是基本上都是靠使用time模块。接触了IPython之后突然间发现，原来程序执行时间的测试可以如此简单！ 在IPython中，程序执行时间的测试是通过魔术函数来实现。这个功能的魔术函数有两个，一个是time，还有一个是timeit。后面这个功能与前面的功能类似，但是更为精确，因为测试采用了多次测试求取平均值的方式实现。 之前写了一个简单的测试小脚本， #!/usr/bin/pyth
<weixin_38658982> 上传 | 大小：59kb

[其它] 中层管理人员工作紧张程度统计表

说明：工欲善其事必先利其器，中层管理人员工作紧张程度统计表就是你学习这一行业最好的工具，希望中层管理人员...该文档为中层管理人员工作紧张程度统计表，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看
<weixin_38551938> 上传 | 大小：4kb

[其它] 详解django.contirb.auth-认证

说明：首先看middleware的定义： auth模块有两个middleware：AuthenticationMiddleware和SessionAuthenticationMiddleware。 AuthenticationMiddleware负责向request添加user属性 class AuthenticationMiddleware(object): def process_request(self, request): assert hasattr(request, 'ses
<weixin_38665944> 上传 | 大小：61kb

[其它] Python框架Flask的基本数据库操作方法分析

说明：本文实例讲述了Python框架Flask的基本数据库操作方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 数据库操作在web开发中扮演着一个很重要的角色，网站中很多重要的信息都需要保存到数据库中。如用户名、密码等等其他信息。Django框架是一个基于MVT思想的框架，也就是说他本身就已经封装了Model类，可以在文件中直接继承过来。但是在Flask中，并没有把Model类封装好，需要使用一个扩展包，Flask-SQLAlchemy。它是一个对数据库的抽象，让开发者不用这些编写SQL语句，而是使用其提供的接
<weixin_38549721> 上传 | 大小：108kb

[其它] python 读取文本文件的行数据,文件.splitlines()的方法

说明：一般跟踪训练的ground_truth的数据保存在文本文文件中,故每一行的数据为一张图片的标签数据,这个时候读取每一张图片的标签，具体实现如下： test_txt = '/home/zcm/tensorf/siamfc-tf-master/data/Biker/groundtruth.txt' def load_label_set(label_dir): label_folder = open(label_dir, "r") trainlines = label_folder.read()
<weixin_38610657> 上传 | 大小：34kb

[其它] python遍历文件夹,指定遍历深度与忽略目录的方法

说明：背景 需要在文件夹中搜索某一文件，找到后返回此文件所在目录。用最常规的os.listdir()方式实现了一版，但执行时报错：递归超过最大深度。于是自己添加了点功能，之所有写此函数是为了让它适应不同的项目，因为有项目要找的文件在第一层，有的在第二层。 函数 功能：在文件夹中查找某一文件，找到后返回True与文件所在目录路径。 参数：filepath, 要查找的目录 参数：filename, 要查找的文件 扩展1：find_depth, 查找时指定递归深度； 扩展2：ignore_path, 查找时
<weixin_38743235> 上传 | 大小：42kb

[其它] Python实现识别图片内容的方法分析

说明：本文实例讲述了Python实现识别图片内容的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： python识别图片内容。 这里我的环境为windows64位，python2.7.14 需要用到PIL模块和tesseract模块。 首先需要安装pip包管理，安装方法可参考附录windows下安装python包管理器pip 安装PIL模块： pip install Pillow tesseract模块安装： pip install pytesseract 安装识别引擎和中文语言包，点击此处本站下载。
<weixin_38631225> 上传 | 大小：51kb