color_name=input("请输入颜色名称:")color_code=color_codes.get(color_name)ifcolor_code:print(f"您选择的颜色代码是:{color_code}")else:print("您输入的颜色名称不存在,请重新输入。") 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这段代码使用了input()函数,用户可以通过输入颜色名称来获取对应的颜色代码。然后,使用color...
这可以通过字典的键值对来实现。 # 根据颜色代码获取对应的颜色color=color_codes['black']print("黑色的颜色代码是:"+color)color=color_codes['red']print("红色的颜色代码是:"+color)color=color_codes['green']print("绿色的颜色代码是:"+color)color=color_codes['blue']print("蓝色的颜色代码是:"+col...
d2=dict(sorted(DIAL_CODES))print("d2:", d2.keys())print(d1 ==d2)#人类使用文本 计算机使用字节序列s ='café'print(len(s)) b= s.encode('utf-8')#用utf-8将str对象编码成bytes对象print(b)print(len(b))print(b.decode('utf-8')) p= bytes.fromhex('31 4B CE A9')#解析十六进制,...
# ANSI escape codes for some colors RED = '\033[91m' GREEN = '\033[92m' YELLOW = '\033[93m' BLUE = '\033[94m' MAGENTA = '\033[95m' CYAN = '\033[96m' WHITE = '\033[97m' RESET = '\033[0m' # Resets the color to default print(f"{RED}This is red text{RESET}") ...
print(type(return_value), return_value) # <class 'str'> ok 效果展示 showinfo 【showwarning】 showwarning(title=None, message=None, **options) 警告提示消息框 【title】弹窗的标题 【message】字符串,要显示的信息 【options】其他选项,具体见高级操作 ...
import matplotlib.colors as mcolors print(mcolors.CSS4_COLORS,mcolors.XKCD_COLORS) CSS4 颜色及代码 CSS4颜色及代码 XKCD颜色及代码 使用英文单词时应该是:color='xkcd:violet pink' XKCD颜色代码 十六进制字符串和RGB颜色的相互转换 利用如下代码将颜色转换为RGB或者十六进制hex字符串 def rgb_to_hex(rgb)...
(score_gs))] print(score_pm) parameter=[str(value[1]) for value in score_pm] scores=[value[2] for value in score_pm] #AUC分数绘图 sns.set(rc={"figure.figsize":(10,6)}) sns.set(style='darkgrid',palette='muted',color_codes=True) plt.plot(parameter,scores,scaley =False) #最...
[2.5,0.8,1.3,1.2,1.5,3.8,1.9,0.6,1.3,1.1,1.3,1.6,1.1,2.5,4.2,3.9,2.2,1.2,1.5,0.5]}df_1=pd.DataFrame(dict_1,columns=["p1","p2","p3","p4"])print(df_1)sns.set(style="ticks",color_codes=True)sns.heatmap(df_1,linewidths=0.05,linecolor='yellow',vmin=0,vmax=5,annot=True)...
sns.set(style="white")sns.set(style="whitegrid",color_codes=True) 数据集提供银行客户的信息。 它包括41,188条记录和21个字段。 代码语言:javascript 复制 data=pd.read_csv("raw_data/banking.csv",header=0)data=data.dropna()print(data.shape)print(list(data.columns)) ...
import numpy as np a = np.array([1,2,3]) print('a = ', a) print('数组元素类型:', a.dtype) Out: a = [1 2 3] 数组元素类型:int32 b = np.array([1.2, 2.3, 3.4]) print('b = ', b) print('数组元素类型:', b.dtype) Out: b = [1.2 2.3 3.4] 数组元素类型:float64 ...