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pad函數(shù)python,oracle rpad函數(shù)

蘋果pad上的pythonide怎么運(yùn)行 pythonide運(yùn)行方法

1、在ipad上搜索Python,點(diǎn)擊進(jìn)去。

讓客戶滿意是我們工作的目標(biāo),不斷超越客戶的期望值來自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛。我們立志把好的技術(shù)通過有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶,將通過不懈努力成為客戶在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴,公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有:空間域名、虛擬空間、營(yíng)銷軟件、網(wǎng)站建設(shè)、黟縣網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。

2、進(jìn)去網(wǎng)站之后,點(diǎn)擊Downloads-Windows,選擇“Windows x86-64 executable installer”版本的Python進(jìn)行下載。

3、下載完P(guān)ython之后,雙擊進(jìn)行安裝,點(diǎn)擊“Install Now”,可以看到默認(rèn)的安裝路徑是“C:\Users\a\AppData\Local\Programs\Python\Python37”,也可以勾選“Add Python 3.7 to Path”進(jìn)行自定義安裝路徑。

4、開始進(jìn)行安裝Python,等待一會(huì)兒,就會(huì)安裝完成了。

5、可以看到已經(jīng)安裝了Python,點(diǎn)擊close。

6、可以在電腦上測(cè)試一下Python有沒有安裝成功,按win+R鍵打開運(yùn)行,輸入cmd,打開命令提示符之后,輸入“python -V”,按回車鍵,可以看到Python的版本信息,代表安裝成功。

7、如果在命令提示符輸入“python -V”,按回車鍵,沒有看到版本信息,需要在系統(tǒng)變量path中添加Python的安裝路徑。

python 中一維數(shù)據(jù)中值濾波函數(shù),在matlab中有 medfilt1函數(shù),Python中有嗎,只找到了圖像2維的,

有的,在numpy包中

import?numpy?as?np

dat?=?[1,3,5,6,7,2,4]

med?=?np.median(dat)?#?med=4.0

notepad++運(yùn)行Python,只出現(xiàn)黑框,不運(yùn)行相應(yīng)的程序,怎么解?

print?(34+22)

試試。直接寫雖然會(huì)運(yùn)算,但不會(huì)打印出來。要打印出來就要用print()函數(shù)。

圖像雙三次插值算法原理及python實(shí)現(xiàn)

一. 圖像雙三次插值算法原理:

假設(shè)源圖像 A 大小為 m*n ,縮放后的目標(biāo)圖像 B 的大小為 M*N 。那么根據(jù)比例我們可以得到 B(X,Y) 在 A 上的對(duì)應(yīng)坐標(biāo)為 A(x,y) = A( X*(m/M), Y*(n/N) ) 。在雙線性插值法中,我們選取 A(x,y) 的最近四個(gè)點(diǎn)。而在雙立方插值法中,我們選取的是最近的16個(gè)像素點(diǎn)作為計(jì)算目標(biāo)圖像 B(X,Y) 處像素值的參數(shù)。如圖所示:

如圖所示 P 點(diǎn)就是目標(biāo)圖像 B 在 (X,Y) 處對(duì)應(yīng)于源圖像中的位置,P 的坐標(biāo)位置會(huì)出現(xiàn)小數(shù)部分,所以我們假設(shè) P 的坐標(biāo)為 P(x+u,y+v),其中 x,y 分別表示整數(shù)部分,u,v 分別表示小數(shù)部分。那么我們就可以得到如圖所示的最近 16 個(gè)像素的位置,在這里用 a(i,j)(i,j=0,1,2,3) 來表示。?

雙立方插值的目的就是通過找到一種關(guān)系,或者說系數(shù),可以把這 16 個(gè)像素對(duì)于 P 處像素值的影響因子找出來,從而根據(jù)這個(gè)影響因子來獲得目標(biāo)圖像對(duì)應(yīng)點(diǎn)的像素值,達(dá)到圖像縮放的目的。?

? ? BiCubic基函數(shù)形式如下:

二. python實(shí)現(xiàn)雙三次插值算法

from PIL import Image

import numpy as np

import math

# 產(chǎn)生16個(gè)像素點(diǎn)不同的權(quán)重

def BiBubic(x):

x=abs(x)

if x=1:

? ? return 1-2*(x**2)+(x**3)

elif x2:

? ? return 4-8*x+5*(x**2)-(x**3)

else:

? ? return 0

# 雙三次插值算法

# dstH為目標(biāo)圖像的高,dstW為目標(biāo)圖像的寬

def BiCubic_interpolation(img,dstH,dstW):

scrH,scrW,_=img.shape

#img=np.pad(img,((1,3),(1,3),(0,0)),'constant')

retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)

for i in range(dstH):

? ? for j in range(dstW):

? ? ? ? scrx=i*(scrH/dstH)

? ? ? ? scry=j*(scrW/dstW)

? ? ? ? x=math.floor(scrx)

? ? ? ? y=math.floor(scry)

? ? ? ? u=scrx-x

? ? ? ? v=scry-y

? ? ? ? tmp=0

? ? ? ? for ii in range(-1,2):

? ? ? ? ? ? for jj in range(-1,2):

? ? ? ? ? ? ? ? if x+ii0 or y+jj0 or x+ii=scrH or y+jj=scrW:

? ? ? ? ? ? ? ? ? ? continue

? ? ? ? ? ? ? ? tmp+=img[x+ii,y+jj]*BiBubic(ii-u)*BiBubic(jj-v)

? ? ? ? retimg[i,j]=np.clip(tmp,0,255)

return retimg

im_path='../paojie.jpg'

image=np.array(Image.open(im_path))

image2=BiCubic_interpolation(image,image.shape[0]*2,image.shape[1]*2)

image2=Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB')

image2.save('BiCubic_interpolation.jpg')

三. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果:

四. 參考內(nèi)容:

???

???

python的用途和優(yōu)點(diǎn)

python的用途:

python也是一門程序語言。能寫各種各樣的程序。

優(yōu)點(diǎn):

1.支持OOP編程 從根本

上講Python仍是一種面向?qū)ο蟮恼Z言,支持多態(tài)、繼承等高級(jí)概念,在Python里使用OOP十分容易 沒有C++、Java那樣復(fù)雜,但不必做Python下OOp高手,夠用即可。?

2. 免費(fèi)Python的使用是完全免費(fèi)的,您可以從網(wǎng)絡(luò)上免費(fèi)下載、安裝使用, Python上的其他程序包,也可下載安裝使用。 Python的免費(fèi)的同時(shí)又有很多的的社區(qū)對(duì)用戶的提問提出快速的技術(shù)支持,學(xué)習(xí)和使用Python技術(shù)不再是一個(gè)人在戰(zhàn)斗!

3. 可移植性 Python的實(shí)現(xiàn)是用ansi c編寫的,可以運(yùn)行在目前所有主流平臺(tái)上,手機(jī)、pad上均可運(yùn)行Python程序,其下的程序包也具有可移植性。

4. 功能強(qiáng)大 從特性的觀點(diǎn)上看,Python是一個(gè)混合體,他豐富的工具集使得他介于傳統(tǒng)的腳本語言和系統(tǒng)語言之間。

拓展資料:

設(shè)計(jì)定位

Python的設(shè)計(jì)哲學(xué)是"優(yōu)雅"、"明確"、"簡(jiǎn)單"。因此,Perl語言中"總是有多種方法來做同一件事"的理念在Python開發(fā)者中通常是難以忍受的。Python開發(fā)者的哲學(xué)是"用一種方法,最好是只有一種方法來做一件事"。

在設(shè)計(jì)Python語言時(shí),如果面臨多種選擇,Python開發(fā)者一般會(huì)拒絕花俏的語法,而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由于這種設(shè)計(jì)觀念的差異,Python源代碼通常被認(rèn)為比Perl具備更好的可讀性,并且能夠支撐大規(guī)模的軟件開發(fā)。這些準(zhǔn)則被稱為Python格言。在Python解釋器內(nèi)運(yùn)行import this可以獲得完整的列表。

Python開發(fā)人員盡量避開不成熟或者不重要的優(yōu)化。一些針對(duì)非重要部位的加快運(yùn)行速度的補(bǔ)丁通常不會(huì)被合并到Python內(nèi)。所以很多人認(rèn)為Python很慢。不過,根據(jù)二八定律,大多數(shù)程序?qū)λ俣纫蟛桓?。在某些?duì)運(yùn)行速度要求很高的情況,Python設(shè)計(jì)師傾向于使用JIT技術(shù),或者用使用C/C++語言改寫這部分程序??捎玫腏IT技術(shù)是PyPy。

Python是完全面向?qū)ο蟮恼Z言。函數(shù)、模塊、數(shù)字、字符串都是對(duì)象。并且完全支持繼承、重載、派生、多繼承,有益于增強(qiáng)源代碼的復(fù)用性。Python支持重載運(yùn)算符和動(dòng)態(tài)類型。相對(duì)于Lisp這種傳統(tǒng)的函數(shù)式編程語言,Python對(duì)函數(shù)式設(shè)計(jì)只提供了有限的支持。有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經(jīng)考驗(yàn)的函數(shù)式程序設(shè)計(jì)工具。

雖然Python可能被粗略地分類為"腳本語言"(script language),但實(shí)際上一些大規(guī)模軟件開發(fā)計(jì)劃例如Zope、Mnet及BitTorrent,Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級(jí)動(dòng)態(tài)編程語言,原因是"腳本語言"泛指僅作簡(jiǎn)單程序設(shè)計(jì)任務(wù)的語言,如shellscript、VBScript等只能處理簡(jiǎn)單任務(wù)的編程語言,并不能與Python相提并論。

Python本身被設(shè)計(jì)為可擴(kuò)充的。并非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具,以便程序員能夠輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴(kuò)充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內(nèi)。

因此,很多人還把Python作為一種"膠水語言"(glue language)使用。使用Python將其他語言編寫的程序進(jìn)行集成和封裝。在Google內(nèi)部的很多項(xiàng)目,例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分,然后用Python或Java/Go調(diào)用相應(yīng)的模塊。

python padnas 通過循環(huán)讀取文件后,我不能找出有缺失值的那張表,請(qǐng)問應(yīng)如何判斷?

可以使用numpy中的函數(shù)判讀dataframe中是否有NaN的值

import numpy as np

if np.any(df.isnull()): 先判斷是否有NaN的值,隨后遍歷dataframe的所有列,注意df.isna()函數(shù),就是判斷是否為NaN。循環(huán)體中的命令是將NaN替換成某種數(shù)值(平均值、中位數(shù)之類,依據(jù)你的處理邏輯)

for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():

df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)

網(wǎng)頁標(biāo)題:pad函數(shù)python,oracle rpad函數(shù)
本文鏈接:http://sd-ha.com/article40/hdhsho.html

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