原创 dataframe轉True/False變量

1  從excel/csv中讀取生成的dataframe用df.isnull()   2  ndarray生成的dataframe採用np.isnan(df)   By zhe way       df.astype(int)可以把上述T

原创 Anaconda Prompt 消失或者無法打開的解決方案

打開終端,跳轉到Anaconda的安裝目錄,輸入 python .\Lib\_nsis.py mkmenus 

原创 keras模型在Django中採用異步線程調用時報錯 Tensor is not an element of this graph.的解決方案

報錯內容: Typelrror: Cannot interpret feed_dict key as Tensor: Tensor Tensor (Placeholder:0", shape=(4, 80), dtype-float32)

原创 創建異步線程

import threading,time def thead(num): # time.sleep(1) print("線程%s開始執行"%num) time.sleep(3) print("線程%

原创 字典轉DataFrame時列表不等長如何解決

d = {'A': [1, 2], 'C': [1, 2, 3, 4]} data = pd.DataFrame(d) print(data) 由於列表不等長會報錯: ValueError: arrays must all be same

原创 python的多進程實現的四種方式

1 os.fork() """ pid=os.fork()   1.只用在Unix系統中有效,Windows系統中無效   2.fork函數調用一次,返回兩次:在父進程中返回值爲子進程id,在子進程中返回值爲0 """ import o

原创 python生成器詳解

python生成器的優點: (1)延遲計算,一次返回一個結果。生成器不會一次生成所有的結果,而是一邊循環一邊計算,這對於大數據量處理,是個非常有用的優勢。因爲在編程的實際應用中,佔用內存量是工程師必須考慮的一個問題。 (2)有效提高代碼可

原创 Python筆記1:Number之數學函數和隨機數

 數學函數 # 求絕對值 num1 = -18 num2 = abs(num1) print(num2) # 求多個數中的最大值 print(max(5,3,2,8,6,9,11,3,7)) # 求多個數中的最小值 print(mi

原创 列表直接轉成字符串後如何轉回列表 :使用eval函數

list1 = [1,2,3,4,5] str1 = str(list1) print(str1, type(str1)) list2 = eval(str1) print(list2, type(list2)) 結構: [1, 2

原创 nginx和uwsgi的配置以及uwsgi日誌文件的切割和過期日誌的刪除

nginx配置文件 worker_processes 4; events { worker_connections 1024; } http { include /home/nginx/c

原创 python的requests.post請求來發送application/json和application/x-www-form-urlencoded數據

今天快坑死我了,網上講這個的特別少,難道大家都不用這個嗎?廢話不多說,上乾貨。 發送application/json數據 這個比較簡單,我這裏不需要什麼headers 和cookie,需要的朋友去這裏看:https://www.cnblo

原创 python基礎介紹

一、整數  int = 20 print int print 45678 + 0x12fd2 二、浮點數  float = 2.3 print float  三、字符串 a、使用單引號(') 用單引號括起來表示字符串,例如:

原创 Python 小知識3:裝飾器

文章截取自https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7743876.html  如果內部函數裏引用了外部函數裏定義的對象(甚至是外層之外,但不是全局變量),那麼此時內部函數就被稱爲閉包函數。 閉包可以將

原创 Python小程序:歌詞按對時間打印

import time musicLrc = """[00:03.50]傳奇 [00:19.10]作詞:劉兵 作曲:李健 [00:20.60]演唱:王菲 [00:26.60] [04:40.75][02:39.90][00:36.2

原创 python多線程適用場景

python多線程適用場景   python多線程不適用於cpu密集型操作(比單線程更耗時,由於GIL,參考:https://www.cnblogs.com/SuKiWX/p/8804974.html或http://cenalulu.gi