元组是 Python 中不可变的数据类型，可以容纳异构数据类型。另一方面，列表是可以容纳异构数据的多种数据类型。在本文中，我们将探讨使用基于函数的组件从元组列表中检索第一个元素的各种方法。我们将探讨几种方法，例如循环、列表推导式、zip 方法等。使用循环方法循环是在几乎任何编程语言中都很常见的语句。我们可以使用循环语句以及 Python 可迭代对象的索引属性来访问可迭代对象的第一个元素。... 阅读更多

Python 是一种非常灵活的编程语言，它拥有各种可以处理各种任务的库。在创建图形用户界面 (GUI) 时，Tkinter 成为了 Python 的默认包。类似地，Python 图像库 (PIL) 经常用于图像处理。为了正确解释如何在 Tkinter 中使用 PIL 加载图像，本指南将两者结合起来，并包含现实世界的示例。Tkinter 和 PIL 简介在进入主题之前，让我们快速解释一下 Tkinter 和 PIL。Tkinter 是 Python 的默认 GUI 工具包。它易于使用... 阅读更多

Python 以其强大的库而闻名，这些库几乎可以处理任何任务，图像处理也不例外。为此，一个流行的选择是 Mahotas，一个计算机视觉和图像处理库。本文探讨了如何使用 Python 的 Mahotas 加载图像，并提供了一些实际示例。Mahotas 简介Mahotas 是一个复杂的库，包含许多用于图像处理和计算机视觉的方法。Mahotas 非常注重速度和效率，使您可以使用超过 100 个功能，包括颜色空间转换、滤波、形态学、特征提取等等。本指南重点介绍其中一个最... 阅读更多

随着数据分析在各个领域的重要性日益提高，Python 凭借其大量用于处理数据的库，已成为首选语言。Pandas 就是这样一个库，它是一个强大的工具，提供灵活的数据结构来进行数据操作和分析。本文提供了将 Excel 电子表格加载为 Pandas DataFrame 的深入指南，并包含示例。Pandas 简介Pandas 是一个 Python 包，它以其高效处理数据的能力而突出。它提供了两个类——DataFrame 和 Series——它们非常灵活，并且可以... 阅读更多

每个机器学习项目都依赖于数据，而 PyTorch（Facebook 创建的知名开源机器学习工具包）也不例外。本手册旨在简化 PyTorch 中的数据加载过程，并尽快让您启动并运行。本文将重点介绍 PyTorch 的 DataLoader、Dataset 和 Transform 类。为了帮助您理解这些 PyTorch 核心概念并简化您的机器学习应用程序，我们将介绍一些现实世界的示例。PyTorch 数据加载：简要概述对于导入和准备数据，PyTorch 提供了一个强大而灵活的工具箱。三个关键要素... 阅读更多

目录是计算机系统中一种特殊的节点，它包含其他嵌套文件夹、文件等。要列出目录，我们需要 Python 的特殊库或模块，例如 os 模块、glob 模块等。它们还为我们提供了访问目录大小的方法。目录的大小是目录在计算机 ROM 中占用的空间。在本文中，我们将探讨如何获取目录中文件的列表以及它们的大小。使用 OS 模块Python os 模块是一个强大的工具，允许开发人员... 阅读更多

目录包含计算机路径中特殊的节点，这些节点保存有关其他嵌套路径的信息，但不包含任何信息。由于它们包含文件和其他目录，因此它们具有一定的大小。按大小排序意味着根据目录在磁盘中占用的空间对目录进行排序。在本文中，我们将探讨几种方法，例如使用 os 模块、glob 模块等。排序、lambda 函数等来执行相同的操作。使用 OS 和运算符模块Python 的 os 模块提供了一种与操作系统交互的方法。它提供了各种用于操作系统... 阅读更多

Google 创建的知名开源框架 TensorFlow 已成为深度学习和机器学习领域的关键资源。它具有强大且极其多样化的数据处理能力，尤其是在处理文本数据时。本文详细解释了如何将文本数据导入 TensorFlow，并附带实用示例。TensorFlow 简介强大的库 TensorFlow 使用数据流图来计算数字。这些图可以对高维数组（张量）进行运算，以执行复杂的数学运算。TensorFlow 在改进人工智能 (AI)... 阅读更多

任何应用程序的性能都必须通过负载测试进行评估和改进。我们使用它来评估我们的应用程序是否能够承受实际使用的需求。Locust 是每个开发人员工具箱中用于高效负载测试的强大工具。使用这个免费的开源 Python 程序，您可以模拟数百万个并发用户，并使用 Python 代码描述用户行为。本文将作为您使用 Locust 进行负载测试的全面、包含示例的指南。什么是 Locust？Locust 是一种分布式、可扩展且用户友好的负载测试工具。模拟流量模式有助于工程师了解系统可以处理多少并发用户... 阅读更多

时间处理是日常活动中最重要的方面之一。本文将讨论如何使用Python获取年份和星期几的月份。我们将利用Python两个最流行的库，即calendar和datetime，来处理月份、年份等。这两个库都提供了一些内置方法来处理时间。如果使用这些库，我们就不需要专门处理闰年等具有挑战性的任务。使用Calendar库 Python中的calendar库提供了与日历一起使用的有用函数和类……阅读更多