SeriesSeries類似一維數(shù)組，由一組數(shù)據(jù)及一組相關(guān)數(shù)據(jù)標(biāo)簽組成。使用pandas的Series類即可創(chuàng)建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#輸出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是傳入一個列表實現(xiàn)，上面的0，1，2，3就是數(shù)據(jù)的默認(rèn)標(biāo)簽。另外可以通過index屬性自定義標(biāo)簽。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:09 1757
看懂巴菲特推薦的指數(shù)基金定投，Python驗證看懂巴菲特推薦的指數(shù)基金定投，Python驗證超越股神，你這輩子是不可能了的啦，但是超越身邊的普通人，那是足夠了，只要你堅持定投，堅持定投正確的標(biāo)的，直到成功為止，建立好市場的心里站，不要在股市中浮浮沉沉。我在大學(xué)期間，我就開始學(xué)習(xí)理財投資，直到我出大學(xué)畢業(yè)，踏入社會，我領(lǐng)到第一份工資，我覺得我要開始尋找我的定投標(biāo)的了，我可以推薦你一款非常好用的股票軟件，同花順，這是我當(dāng)初學(xué)習(xí)股票得來的。最近身邊的朋友都陸續(xù)走
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:08 1757
圖像的輪廓檢測，如計算多邊形外界、形狀畢竟、計算感興趣區(qū)域等。Contours:GettingStarted輪廓簡單地解釋為連接所有連續(xù)點（沿著邊界）的曲線，具有相同的顏色或強(qiáng)度.輪廓是形狀分析和物體檢測和識別的有用工具NOTE為獲得更好的準(zhǔn)確性，請使用二值圖，在找到輪廓之前，應(yīng)用閾值法或canny邊緣檢測從OpenCV3.2開始，findContours（）不再修改源圖像，而是將修改后的圖像作為三個返回參數(shù)中的第一個返回在OpenCV中，查找輪廓是從黑色
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:07 1757
第四章，了不起的分支和循環(huán)4.1分支和循環(huán)Python主要依靠縮進(jìn)來區(qū)分代碼塊4.2快速上手成績按照分?jǐn)?shù)來劃分等級，90分以上為A，80~90為B，60~80為C，60以下為Dp4_1.pyscore=int(input("請輸入一個分?jǐn)?shù)："))if100>=score>=90:print("A")if90>score>=80:print("B")if80>score>=60:print("C")if60>score>=0:print("D")ifscor
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:06 1757
微線程領(lǐng)域（至少在Python中）一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增強(qiáng)部分。關(guān)于Stackless的話題以及最近它經(jīng)歷的變化，可能本身就值得開辟一個專欄了。但其中簡單的道理就是，在“新的Stackless”下，延續(xù)（continuation）顯然是不合時宜的，但微線程還是這個項目存在的理由。這一點很復(fù)雜……剛開始，我們還是先來回顧一些內(nèi)容。那么，什么是微線程呢？微線程基本上可以說是只需要很少的內(nèi)部資源就可以運行的進(jìn)程?D并且是在Pyth
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:59 1757
自動化一直是測試圈中的熱聊，也是大家追求的技術(shù)方向。在測試中，往往回歸測試也是測試人員的“痛點”。對于迭代慢、變更少的功能，就能用上自動化來替代人工回歸，減輕工作量。問題在分享環(huán)境搭建之前，先拋出我的一個疑問吧。app啟用時，分不同的場景：1.首次安裝啟用，有歡迎頁；2.非首次啟用，直接進(jìn)入到登錄頁；3.配置了推薦展示時，啟用app，會先展示推薦內(nèi)容，才進(jìn)入到登錄頁。不同場景對應(yīng)的activity都是不同的，我目前處理辦法是，寫了個輸入函數(shù)，加了個if判斷
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:53 1757
python中with可以明顯改進(jìn)代碼友好度，比如：復(fù)制代碼代碼如下:withopen('a.txt')asf:printf.readlines()為了我們自己的類也可以使用with，只要給這個類增加兩個函數(shù)__enter__,__exit__即可：復(fù)制代碼代碼如下:>>>classA:def__enter__(self):print'inenter'def__exit__(self,e_t,e_v,t_b):print'inexit'>>>withA()
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:50 1757
原題|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum（Python之父）譯者|豌豆花下貓（“Python貓”公眾號作者）聲明|本翻譯是出于交流學(xué)習(xí)的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授權(quán)協(xié)議。為便于閱讀，內(nèi)容略有改動。我曾幾次提及左遞歸是一塊絆腳石，是時候去解決它了。基本的問題在于：使用遞歸下降解析器時，左遞歸會因堆棧溢出而導(dǎo)致程序終止。【這是我的PEG系列的第5部分。其它文章參見這個目錄】假設(shè)有如下的語法規(guī)則：ex
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:42 1757
自我學(xué)習(xí)記錄：如有問題，請幫助指正，勿噴。輸出：用print()在括號中加上字符串，就可以向屏幕上輸出指定的文字根據(jù)慣例第一個程序：Hello,word,第一理解的應(yīng)該是print(hello，word)意外發(fā)生了這個報錯翻譯了一下‘標(biāo)識符中的無效字符’沒看懂自我理解就是把字符串加到‘’里面去。看一下效果有輸出那對應(yīng)的肯定有輸入了input()，可以讓用戶輸入字符串，并存放到一個變量里。比如輸入用戶的名字name=input()嗯確實多了輸入的窗口，但沒有
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:16 1757
采用Appium進(jìn)行自動化的功能性測試最酷的一點是，你可以使用具有最適合你的測試工具的任何一門語言來寫你的測試代碼。大家選擇最多的一個測試編程語言就是Python。使用Appium和Python為iOS和Android應(yīng)用編寫測試代碼非常容易。在這篇博文中我們將詳細(xì)講解使用Appium下的Python編寫的測試的例子代碼對一個iOS的樣例應(yīng)用進(jìn)行測試所涉及的各個步驟，而對Android應(yīng)用進(jìn)行測試所需的步驟與此非常類似。開始，先自https://githu
系統(tǒng) 2019-09-27 17:49:15 1757
