avatar

目录
python中join的用法

python笔记

python中join的用法

Python中有join()和os.path.join()两个函数,具体作用如下:
join(): 连接字符串数组。将字符串、元组、列表中的元素以指定的字符(分隔符)连接生成一个新的字符串
os.path.join(): 将多个路径组合后返回

python
#对序列进行操作(分别使用'| '与'*'作为分隔符)

>>> fruit = ['apple','banana','pear','grape','orange']
>>> '*'.join(fruit)
'apple*banana*pear*grape*orange'

SyntaxError: invalid syntax
>>> '|'.join(fruit)
'apple|banana|pear|grape|orange'

#对字符串进行操作
>>> fruit = "apple banana pear grape orange"
>>> " ".join(fruit)
'a p p l e b a n a n a p e a r g r a p e o r a n g e'

#对元组进行操作

>>> fruit = ('apple','banana','pear','grape','orange')
>>> "#".join(fruit)
'apple#banana#pear#grape#orange'


#对字典进行操作

>>> fruit = {'apple':3,'banana':9,'pear':6,'grape':3,'orange':8}

>>> ':'.join(fruit)
'pear:grape:banana:apple:orange'


#合并目录

>>> import os
>>> os.path.join('a/','b/','c/')
'a/b/c/'

os.listdir()

os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。

它不包括 . 即使它在文件夹中。

只支持在 Unix, Windows 下使用。

numpy.savez

Numpy中数据的常用的保存与读取方法

numpy.savez(file, *args, **kwds)

file:文件名/文件路径
*args:要存储的数组,可以写多个,如果没有给数组指定Key,Numpy将默认从’arr_0’,'arr_1’的方式命名
kwds:(可选参数,默认即可)

python
>>> import numpy as np 
#生成数据
>>> x=np.arange(10)
>>> x
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> y=np.sin(x)
>>> y
array([ 0. , 0.84147098, 0.90929743, 0.14112001, -0.7568025 ,
-0.95892427, -0.2794155 , 0.6569866 , 0.98935825, 0.41211849])

#数据保存
>>> np.save('save_xy',x,y)

#读取保存的数据
>>> npzfile=np.load('save_xy.npz')
>>> npzfile #是一个对象,无法读取
0x7f63ce4c8860>

#按照组数默认的key进行访问
>>> npzfile['arr_0']
array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
>>> npzfile['arr_1']
array([ 0. , 0.84147098, 0.90929743, 0.14112001, -0.7568025 ,
-0.95892427, -0.2794155 , 0.6569866 , 0.98935825, 0.41211849])

工作态度,请假;软件对比的rufurensi ,实现完硬件 去跑网络,用软件去跑结果 和硬件跑的结果去做对比,python去写,第一步 卷积,把一个完整的卷积,yolov3

输入 608*608 ,这个月,

pycharm调试:https://blog.csdn.net/s740556472/article/details/90054266

文章作者: Eckle
文章链接: https://wowli-up.github.io/2020/05/07/python%E4%B8%ADjoin%E7%9A%84%E7%94%A8%E6%B3%95/
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 Eckle的个人网站
打赏
  • 微信
    微信
  • 支付寶
    支付寶

评论