c++产生c++编写一个程序求一系列整数的和m*n的三位正整数矩阵,输出这个矩阵,对其每列求和,单独存放在c++编写一个程序求一系列整数的和一维数组中 并输？

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-12-03 04:18 标签： n=m/M

最近可能要经常使用Python，所以记录一下Python的相关用法。

2.初始化全0的二维数组

2.输出float，保留小数点后6位,

冒号后接整数表述输出宽度，点后面加6表示保留小数点后6位

1.判断某个字符串前缀，例如"I love you"中的单词，

是否有"yo"这个前缀，有则输出下标(3)，否则输出-1

1.交换数组第i位和第j位的值

3.函数中使用全局变量，记得声明 global，避免混淆

3.查：get, 当查询的key不存在的时候，返回默认值

# 其中的 x 可以是任意数字，

# 此时使用 random() 生成的随机数将会是同一个。

3.separators参数的作用是去掉,和:后面的空格，传输过程中数据越精简越好 json.loads 用于解码 JSON 数据。该函数返回 Python 字段的数据类型。

-r或--recursive：递归压缩指定文件夹下的文件（该文件夹下的所有文件被压缩成单独的.gz文件）；

注：gzip命令只能压缩单个文件，而不能把一个文件夹压缩成一个文件（与打包命令的区别）。

最常用的是将tar命令与gzip命令组合起来，直接对文件夹先打包后压缩

-c或--create：建立新的备份文件；

-v：显示指令执行过程；

-f或--file：指定备份文件；

-z：通过gzip指令处理备份文件；

-j：通过bzip2指令处理备份文件。

-v：显示指令执行过程；

-v：显示指令执行过程；

# cp ：复制文件或目录

# mv:移动文件与目录，或修改文件与目录的名称

# rm :移除文件或目录

# 将文件压缩为文件 test.txt.gz，原来的文件则没有了，解压缩也一样

# tar本身是一个打包命令，用来打包或者解包后缀名为.tar。配合参数可同时实现打包和压缩。

# 列出某个文件夹下所有的文件

# 判断某个文件是否是文件夹

通常，数组的元素最初是未知的，但它的大小是已知的。因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。

zeros():可以创建指定长度或者形状的全0数组

ones():可以创建指定长度或者形状的全1数组

empty():创建一个数组，其初始内容是随机的,取决于内存的状态

为了创建数字组成的数组，NumPy提供了一个类似于range的函数，该函数返回数组而不是列表。

# 生成全0或者全1的数组

还可以输出数组的一些信息，如维度、形状、元素个数、元素类型等

Series其实就类似于C++的unordered_map，键值对的形式，用列的形式来看，其实就相当于一个数据集的属性，index代表数据的编号，value代表该属性（例如年龄等）。区别是Series允许key重复，但是unordered_map不行。

Series中最重要的一个功能是：它会在算术运算中自动对齐不同索引的数据

Series 和多维数组的主要区别在于， Series 之间的操作会自动基于标签对齐数据。因此，不用顾及执行计算操作的 Series 是否有相同的标签。

#与字典不同的是：Series允许索引重复

# 可以通过Series的values和index属性获取其数组表示形式和索引对象

# Series进行运算时，对应index的位置会进行计算

DataFrame就相当于平常的数据集的样式，第一列是对应数据的编号（索引），之后的列相当于数据的每个属性。

DataFrame既有行索引也有列索引，它可以被看做由Series组成的字典（共用同一个索引）

用多维数组字典、列表字典生成 DataFrame

PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。

图像的组成：由RGB三原色组成,RGB图像中，一种彩色由R、G、B三原色按照比例混合而成。0-255区分不同亮度的颜色。

图像的数组表示：图像是一个由像素组成的矩阵，每个元素是一个RGB值

Image 是 PIL 库中代表一个图像的类（对象）

#剪切 crop()四个参数分别是：(左上角点的x坐标，左上角点的y坐标，右下角点的x坐标，右下角点的y坐标)

镜像效果：左右旋转、上下旋转

绘制两条折线到一张图中

找到文件名包含“2020”的文件；

将文件名保存到数组result中；

按照序号、文件名分行打印输出。

注意：提交作业时要有代码执行输出结果。

原文链接：Python3使用积累_友谊无价-CSDN博客

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