### 步骤4:将JSON数据写入文件 ```python with open('data.json', 'w') as file: file.write(json_data) ``` 最后,我们使用open()函数以写入模式打开一个名为"data.json"的文件,并将JSON数据写入文件中。 通过这个简单的示例,我们完成了一个基本的“python set_data”操作。希望这篇文章对你有所帮助,...
6、set.clear() 7、set.difference(set1,set2) 8、set.difference_update() 9、set.intersection(set1, set2 ... etc) 10、set.intersection_update() 11、set.union(set1, set2...) 12、set.symmetric_difference(set) 13、set.symmetric_difference_update(set) 14、set.isdisjoint(set) 15、set.iss...
我们使用shared_data.get()方法来读取shared_data变量中的数据,并返回它。 在窗口A中创建了一个按钮set_data_button_a,并将其与set_data_in_window_a函数关联,以便在用户点击按钮时执行数据设置操作。 在窗口B中创建了一个按钮get_data_button_b,并将其与get_data_in_window_b函数关联,以便在用户点击按钮时...
7} print(f"test_set_m原集合元素: {test_set_m}\ntest_set_n原集合元素: {test_set_n}") test_set_m.intersection_update(test_set_n) print(f"test_set_m交集元素后的集合: {test_set_m}\ntest_set_n交集元素后的集合: {test_set_n}") ...
QTableWidget部件中的QTableWidgetItem项数据可以通过项的data( int role) 方法获取项中指定列指定角色的数据,也可以通过setData(int role, QVariant value)方法设置指定角色的数据为value。例如项的文本可以通过data方法和setData方法使用Qt.DisplayRole、Qt.EditRole这两种角色去访问。 关于数据的角色请参考《PyQt学习随笔...
方法: 代码语言:javascript 复制 fit(X[,y])、transform(X[, y,copy])、fit_transform(X[,y])、get_params([deep])、set_params(**params) 案例 自己写一个公式来进行标准化: 代码语言:javascript 复制 def my_scale(data): mean = sum(data) / len(data) #先求均值 variance = ( sum([ (I-me...
print(max(set(data), key=data.count)) # 最大元素的位置,列表方法__getitem__()用于获取指定位置的值 print(max(range(len(data)), key=data.__getitem__)) --- 1 62.3.3 元素数量、求和data = [1, 2, 3, 4] # 列表中元素的个数 print(len(data...
将property与装饰器结合实现属性私有化(更简单安全的实现get和set方法)。 #python内建函数 property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None) fget是获取属性的值的函数,fset是设置属性值的函数,fdel是删除属性的函数,doc是一个字符串( 像注释一样)。从实现来看,这些参数都是可选的。 property有三个方法...
ex.other = 'other' # 抛出 AttributeError: cannot set attribute 'other' 在这个示例中,我们定义了一个Example类,它有一个value属性。在__setattr__方法中,我们首先检查要设置的属性名称是否是value。如果是,我们直接设置该属性的值。如果不是,我们抛出一个AttributeError异常,表示不能设置该属性。这样,我们就实...
sns.scatterplot(x="Mes", y="deep learning", hue="categorical", data=df, ax=axes[0])axes[0].set_title('Deep Learning')sns.scatterplot(x="Mes", y="machine learning", hue="categorical", data=df, ax=axes[1])axes[1].set_title('Machine Learning')结果如下: 5. BokehBokeh是一个库...