2.as :单独没有实际意思,常与with组合使用,with...as 例如: AI检测代码解析 with open('./test.txt', 'w') as f: f.write('人生苦短, 我用python') 1. 2. 3.assert : 表示断言, assert语句用来声明某个条件是真的。例如,如果你非常确信某个条件为真,而你想要检验这一点,并且在它非真的时候引...
list1.insert(1,'hong')print(list1)'''输出: ['tom', 'hong', 'lili', 'siri']''' 2.4删除 del 语法: 2.4.1 del 目标 或 del (目标) list1 = ['tom','lili','siri']dellist1print(list1)'''输出: Traceback (most recent call last): File "C:/Users/as_sc/PycharmProjects/untitled...
8、import、from、as import、from、as均与模块的导入有关,用法如下: import:用于导入模块。 from:用于从模块中导入指定的部分,按需要导入指定子类或函数,减少不必要的资源浪费。 as:用于创建别名。 import openpyxl import pandas as pd from openpyxl import load_workbook() 1. 2. 3. 4. 9、def、return de...
"w") as f:for student in students:f.write(f"{student[0]},{student[1]}\n")# 从文件中读取数据,并保存到新的List列表中new_students = []with open("students.txt", "r") as f:for line in f.readlines():new_
1. 列表（List）：要删除列表中的元素（行），你可以使用以下方法：使用pop()方法删除指定索引的元素。
TypeError:listindices must be integersorslices,nottuple 产生原因 列表存储不同类型数据,列表元素大小相同或者不同,不支持读取一列 解决方法1:列表解析的方法 >>>b=[x[0]forxina] >>>print(b) 解决方法2: 转化为数组直接读取 >>>importnumpyasnp ...
相比Python List,Numpy Array提供了更高效的多维数组操作,支持大量的数学和逻辑运算。示例: import numpy as np my_array = np.array([[1, 2], [3, 4]]) Pandas SeriesPandas是Python中用于数据处理和分析的库,Series是其核心数据结构之一。与Numpy Array类似,Pandas Series是一维数组,但提供了更多用于数据...
import xlwings as xw sht=xw.sheets.active# 将1,2,3分别写入了A1,B1,C1单元格中sht.range('A1').value=[1,2,3]# 将A1,B1,C1单元格的值存入list1列表中list1=sht.range('A1:C1').value# 将1,2,3分别写入了A1,A2,A3单元格中sht.range('A1').options(transpose=True).value=[1,2,3]# 将...
Astringis a Python data type that’s used to represent a piece of text. It’s written between quotes, either double quotes or single quotes and can be as short as zero characters, or empty string, or as long as you wish. Strings can beconcatenatedto build longer strings using the plus...
importmatplotlib.pyplotasplt top_followers = new_profile.sort_values(by="followers", axis=0, ascending=False)[:100] fig = plt.figure plt.bar(top_followers.user_name, top_followers.followers) plt.show 尽管Matplotlib的X轴表示方法并不理想,但该图可以让人清楚地了解数据的分布。