随笔分类 - language：Python
摘要：https://blog.csdn.net/weixin_39702559/article/details/110971925 #coding:gbk import heapq # 使用heapq实现优先队列 #定义一个可比较对象 class CompareAble: def __init__(se
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摘要：剑指 Offer 45. 把数组排成最小的数 输入一个非负整数数组，把数组里所有数字拼接起来排成一个数，打印能拼接出的所有数字中最小的一个。 示例 1: 输入: [10,2] 输出: "102" 示例 2: 输入: [3,30,34,5,9] 输出: "3033459" 提示: 0 < nums.l
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摘要：基础概念：https://zhuanlan.zhihu.com/p/344754828 import sys import pandas as pd import numpy as np import math # all_list = [] # df = pd.DataFrame(columns
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摘要：import numpy as np date = ['20210912', '20210922', '20211009', '20211102'] new_date = [] for i in range(100): new_date.extend(date) new_data = [] for
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摘要：# In[1] import os from docx import Document dir_lists = os.listdir() for dir in dir_lists: if os.path.isdir(dir): # print(dir) words_lst = os.listdir(
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摘要：from PyPDF2 import PdfFileReader, PdfFileWriter def split(path, name_of_split): pdf = PdfFileReader(path) pdf_writer = PdfFileWriter() for page in ran
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摘要：先生成该表格： # In[1] import pandas as pd import os df = pd.read_excel('list.xlsx') ids = df['Pap ID'].to_list() lens = df['Page Length'].to_list() titles =
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摘要：https://github.com/garrettj403/SciencePlots Demo import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib matplotlib.matplotlib_fname() de
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摘要：客户端：（发送数据） import socket import json import time class Client(object): def __init__(self): self.serverIp = '' self.serverPort = 9991 self.bufferSize =
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摘要：# In[1] import pandas as pd import numpy as np import json import os import re # In[2] # !pwd os.chdir('./root/FAQ/') # In[2] with open('./data/all_da
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摘要：sports = ['跑步', '打球', '打', '强', '壮', '体育', '运动员', '运动', '活动', '训练', '得分', '比赛', '参赛', '赢', '球'] found = NoAQ['question'].str.contains('|'.join(sports)
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摘要：pip install package -t dir
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摘要：https://blog.csdn.net/strivequeen/article/details/110183863 nohup python -u test.py > test.log 2>&1 & nohup 不挂起的意思 python test.py python 运行test.py文件 -
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摘要：import numpy as np >>> a = np.array([11, 22, 33, 4, 5, 6, 7, 8, 9]) >>> b = np.array([11,22,33]) >>> c = np.setdiff1d(a,b) >>> c array([4, 5, 6, 7, 8,
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摘要：https://docs.python.org/zh-cn/3/library/argparse.html import argparse parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--dataset-type', type=st
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摘要：conda create -n env_name python=3.6 source activate env_name 在root的环境（装jupyter的那个环境）： conda install nb_conda # 重新启动 jupyter notebook 使用jupyter就可以方便的切换
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摘要：理解：2个样本数据，每个数据3行(T_x = 3)，4列(n_value = 4) indices = np.argmax(pred, 2) 例如，对第一个样本数据的，第一行中的，所有数据取最大值的索引下标
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摘要：conda config --remove-key channels 更灵活 conda config --set channel_priority flexible
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摘要：np.random.seed(0) p = np.array([0.1, 0.0, 0.7, 0.2]) index = np.random.choice([0, 1, 2, 3], p = p.ravel()) 2
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摘要：def getRandomIndex(n, x): # 索引范围为[0, n)，随机选x个不重复，注意replace=False才是不重复，replace=True则有可能重复 index = np.random.choice(np.arange(n), size=x, replace=False)
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