print("float占8位留2位小数:{:8.2f}——默认右对齐".format(1192.68123))print("float占18位留2位小数:{:18.2f}——默认右对齐".format(1192.68123))print("float占18位留2位小数:{:>18.2f}——右对齐".format(1192.68123))print("float占18位留2位小数:{:<18.2f}——左对齐".format(1192.68123))pri...
import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt img = cv2.imread('lena_std.tif') b,g,r = cv2.split(img) img2 = cv2.merge([r,g,b]) plt.subplot(121);plt.imshow(img) plt.subplot(122);plt.imshow(img2) plt.show() cv2.imshow('bgr image',img) cv2.imshow('rgb im...
>> >>> # format also supports binary numbers >>> "int: {0:d}; hex: {0:x}; oct: {0:o}; bin: {0:b}".format42) 'int: 42; hex: 2a; oct: 52; bin: 101010' >>> # with 0x, 0o, or 0b as prefix: >>> "int: {0:d}; hex: {0:#x}; oct: {0:#o}; bin: {...
int(整数), 如 1, 只有一种整数类型 int,表示为长整型,没有 python2 中的 Long。 bool(布尔), 如 True。 float(浮点数), 如 1.23、3E-2 complex(复数), 如 1 + 2j、 1.1 + 2.2j 数字- int ,所有的功能,都放在int里: 1.将字符串转换为数字 a = "123" print(type(a),a) ==》<class '...
format替换「%」说明:This PEP proposes a new system for built-in string formatting operations, intended as a replacement for the existing ‘%’ string formatting operator. No.1 万恶的加号 Python中的字符串在C语言中体现为是一个字符数组,每次创建字符串时候需要在内存中开辟一块连续的空,并且一旦需要修...
1 float类型 2 as_integer_ratio #把小数转换为最简比 3 列如 4 0.5转换为1/2,不能转换2/4,因为是最简比 5 其它以及long类型与int类型一样 6 7 无论哪一门语音基本都是对字符串与集合做操作,学的时候,可以先学集合和字符串的使用方法,列如python的集合,列表,字典,元组等 ...
[str]:aa:int=12bb:str="bb"cc:list=[1,2,3]dd:dict={"aa":1}ee:set={1,2,3}ff:Dict[str,Union[int,str]]={"aa":11,"bb":"cc"}gg:Tuple[str,int,float]=("xx",12,1.0)hh:List[str]=["11","22","33"]ifisinstance(int,Callable):print("{}".format(aa,bb,cc,dd,ee,ff,...
>>> # format also supports binary numbers >>> "int: {0:d}; hex: {0:x}; oct: {0:o}; bin: {0:b}".format(42) 'int: 42; hex: 2a; oct: 52; bin: 101010' >>> # with 0x, 0o, or 0b as prefix: >>> "int: {0:d}; hex: {0:#x}; oct: {0:#o}; bin: {0:#...
和int、float一样,无需导入库可以直接创建。虚数单位为j。 直接创建时,虚部为1时必须写上1,不然j会被当成变量。且不用和j之间加乘号。 z1=1+1jz2=complex(1,1)print(z1)print(z2)———(1+1j)(1+1j) 用字母表示的数作为虚部时,得用 complex() 来创建,不然会和 j 一起被认作一个整体。 import...
INT 否 第一次Stable Diffusion的步数,取值范围为20~50,默认值为50。 不建议修改,值过低会导致图像失真。 first_denoising_strength FLOAT 否 第一次图像重建的强度,人物脸部的重建强度。取值范围为0.0~1.0,默认值为0.45。 值越大进行重建的次数越多,理论上,值越大,生成图像中的人脸与目标图像的相似度越高。然...