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RSS订阅原创 pandas DataFrame 定制列的顺序
pandas DataFrame 定制列的顺序： df = df.loc[:,['filename','x0','y0','x1','y1','num_digits','labels']]out： filename x0 y0 x1 y1 num_digits labels 0 extra/1.png 24.0 23.0...
2019-01-19 04:38:52
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原创 （终极方法）python 错误：'Cannot connect to proxy.' [WinError 10061] 由于目标计算机积极拒绝，无法连接
改了浏览器代理，系统代理还是报错。网上找了很多方法都没解决，很多人都被这个问题困扰很久了。可能是以前的vpn设置没有把注册表的代理删掉导致的。所以更直接的解决办法是找到注册表里面用户的代理设置，删掉它：运行：regedit→找到如下位置 \HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Internet Se...
2019-01-13 16:58:16
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原创 numpy array 类的reshape的用法
x = np.zeros((2,3,4))基本用法：x.reshape(2,3,2,2)(2,3,4)的3度变成（2,3,2,2）的4维。x.reshape(-1) 返回x直接展开成一维的数组，但x不变。和x.reshape(1,-1)等价。x的元素总数为2*3*4=24，那么 x.reshape(n,-1)返回x展开成（n,24/n) 的数组。x.reshape(-1，n) 返回x展开成（24/...
2018-05-29 17:49:59
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原创 python 申请内存空间，用于创建多维数组
以三维数组为例先申请1个一维数组空间：mat = [None]*d1 d1是第一维的长度。再把mat中每个元素扩展为第二维的长度：for i in range(len(mat)): mat[i][j] = [None]*d2类似的，把mat中每个元素扩展为第三维的大小:for i in range(len(mat)): for j in range(len(mat[0]):...
2018-05-29 17:24:46
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翻译 python中list和numpy array的区别
一个numpy array 是内存中一个连续块，并且array里的元素都是同一类（例如整数）。所以一旦确定了一个array，它的内存就确定了，那么每个元素（整数）的内存大小都确定了（4 bytes）。list完全不同，它的每个元素其实是一个地址的引用，这个地址又指向了另一个元素，这些元素的在内存里不一定是连续的。所以list其实是只能塞进地址的“数组”，而且由于地址不用连续，每当我想加入新元素，我...
2018-05-29 16:47:18
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空空如也
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