标签：解决 image ESS round ssi 多行 关键字 import fun
删除np.array多行：
x = np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]) x = np.delete(x,[1,2], axis = 0) #删除第1，2行 print(x)
在np.array后面加若干行：
c=np.array([[1,1],[2,2],[3,3],[4,4]]) c0=np.array([[5,5],[6,6],[7,7]]) np.vstack([c, c0])
在一维np.array后面添加若干元素：
c=np.array([0,0,0,0])
np.append(c,np.array([1,1]))
求列之和：
c=np.array([[1,1,2],[1,2,3]]) np.sum(c,axis=0) #列之和
创建等比数列，可用于阈值选取：
np.logspace(0,0,10) #默认基为10，第3个参数表示生成10个数，从10^0到10^0 np.logspace(0,9,10) #生成数字10^0,10^1,...,10^9 np.logspace(0,9,10,base=2) #设置基为2，生成数字2^0，2^1,...,2^9
生成随机样本矩阵：
np.random.rand(3,4)*100 #从(0,1]中生成(3,4)的随机样本矩阵，且每个元素*100 np.random.randn(3,4)*100 #从标准正态分布中生成(3,4)的随机样本矩阵，且每个元素*100
def 特定参数，默认参数，可变参数，关键字参数，注意参数放置的前后顺序（一定要特定参数在前面、默认其次、可变其次、关键字的最后，否则会发生覆盖）：
def fun(*args,**kw): i=0 for i in args: i+=i for k,j in kw.items(): print(k+": "+j) return i print(fun(1,2,3,Name=‘mike‘,Address=‘China‘))
读取txt文本：
#写 txt=‘I love China.\nI love world.\nI love peace.‘ file=open(‘text.txt‘,‘w‘) #没有文件就创建文件 file.write(txt) file.close() #读 file=open(‘text.txt‘,‘r‘) x=file.read() file.close() x #‘I love China.\nI love world.\nI love peace.‘ file=open(‘text.txt‘,‘r‘) x=file.readline() file.close() x #‘I love China.\n‘ file=open(‘text.txt‘,‘r‘) x=file.readlines() file.close() x #[‘I love China.\n‘, ‘I love world.\n‘, ‘I love peace.‘]
多线程threading： 让程序能同时处理多件事情.
多进程 Multiprocessing ：使电脑更有效率的分配任务给每一个处理器, 这种做法解决了多线程的弊端. 也能很好的提升效率.
保存和打开pickle文件：
import pickle file=open(file_path+‘.pkl‘,‘wb‘) pickle.dump(data,file) #将data数据导入dump文件 file.close() file=open(file_path+‘.pkl‘,‘rb‘) data=pickle.load(file) file.close() with open(file_path+‘.pkl‘,‘rb‘) as file: data=pickle.load(file)
标签：解决 image ESS round ssi 多行 关键字 import fun
原文地址：https://www.cnblogs.com/pandas-blue/p/12466793.html
