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摘要: 在C语言中,箭头符号“->”用于访问及结构体(struct)或联合体(union)类型的成员。可以替代点号“.”来访问结构体或联合体的成员,当通过指针访问时,使用箭头符号。例如,假设有一个结构体类型的指针变量P,其中包含成员变量x,可以使用箭头符号来访问x,如P->x。原因在于P是一个指针,而不是结 阅读全文
posted @ 2023-10-07 14:54 Bonne_chance 阅读(1885) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: VS2017使用自定义头文件 头文件的使用能大大提高C语言编程效率。公共头文件直接使用类似于#include <stdio.h>即可。下面介绍如何使用自定义的头文件。 实例: 计算两个整数加和 在源文件中添加Add.c源文件 在头文件中,添加头文件myhead.h 在主函数中,添加头文件声明 没有报 阅读全文
posted @ 2023-09-21 12:09 Bonne_chance 阅读(185) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Excel的使用 有一个表格,如下: file index1 index2 index3 index4 index5 index6 score 距离 1 1 2.53 1 2.111297172 1 1.700596369 1 远 2 1 3.49 1 1.611737025 1 2.6769696 阅读全文
posted @ 2023-09-15 10:34 Bonne_chance 阅读(304) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: subprocess的使用 在windows下,如果我们想在不同的路径下,先执行一个脚本,后又要执行一个exe跑程序,然后又要对exe结果进行分析,在这种情况下,如果手动一个一个执行,肯定是可以的,但是违背了智能化精神,智能化就是要求批次处理,智能化顺序执行,因此,尽可能减少手工劳动完成想要的任务是 阅读全文
posted @ 2023-09-11 16:53 Bonne_chance 阅读(59) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #### python字典中的值为列表 构造字典,字典中的值为列表。 实例: ``` vales = [13,12,11, 3,4,5, 20,30,31] ex = [0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 2] # 是对vales的分类结果 ``` 我们需要将分类结果对应的值,放在一起,由此将 阅读全文
posted @ 2023-08-29 15:27 Bonne_chance 阅读(767) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Python常见函数指南 max()函数【高级用法】 计算字典中最大值对应的键 实例:dic = {"Beijing":2000, "Xian":1000, "Tianjin":1200, "Nanjing":1400} people_max_city = max(dic, key=dic.get) 阅读全文
posted @ 2023-08-28 10:41 Bonne_chance 阅读(11) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #### python画折线图 为了刻画自变量和因变量的关系,通常将二者可视化出来。折线图是比较好的方法。主要的关键点是将x轴和y轴坐标搞出来 代码: ``` import matplotlib.pyplot as plt x = [] y1 = [] y2 = [] y3 = [] y4 = [] 阅读全文
posted @ 2023-08-25 16:33 Bonne_chance 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ### Python的参数 Python的参数包含三种,默认参数、可变参数、关键字参数 #### 默认参数 默认参数允许你在调用函数时省略参数或者更新参数,在省略参数时,为你提供一个默认值 示例1: ``` def eat(food="baozi"): return "Eat, " + food + 阅读全文
posted @ 2023-08-18 17:46 Bonne_chance 阅读(76) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ### 创建空的dataframe #### 方式1 `dataframe_empty = pd.DataFrame()` 结果显示: ``` Empty DataFrame Columns: [] Index: [] ``` #### 方式2--增加列名 `dataframe_empty = pd 阅读全文
posted @ 2023-08-12 10:00 Bonne_chance 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: #### dataframe删除特定条件的行 ##### 单条件删除行 ``` import pandas as pd a = ['Mary', 'Sellina','Zaca', 'mike', 'golla'] b = [26, 28, 27, 30, 40] data = {'name': a 阅读全文
posted @ 2023-08-10 15:24 Bonne_chance 阅读(235) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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