Ⅰ python語言中,表達式int(-4.3)的值是
結果是-4
對正數是向下取整，對負數是向上取整。
學python的一個缺點就是對數據類型的基礎理解比較少，
你可以用二進制來理解下，舉一個有符號的二進制為例子：
對於無符號的0b000~0b111來說分別有
0b000=0;
0b001=1;
0b010=2;
0b011=3;
0b100=4;
0b101=5;
0b110=6;
0b111=7;
比如uint就是int的無符號形式。
當相同數據為有符號形式時變為：
0b000=0;
0b001=1;
0b010=2;
0b011=3;
0b100=-4;
0b101=-3;
0b110=-2;
0b111=-1;
（參考原碼、反碼、補碼）
所以根據這個規則，對float，double等數字是同理，在floor時將有符號位進行省略，如以下位運算（>>）：
0b000>>1=0b000
0b001>>1=0b000
有0->0和1->0
0b010>>1=0b001
0b011>>1=0b001
有2->1和3->1
按照這個丟失精度的方法計算負數呢？
0b111>>1=0b111
0b110>>1=0b111
0b101>>1=0b110
0b100>>1=0b110
可知：
-1->-1與-2->-1
-3->-2與-4->-2
所以對負數的floor會向上取整，因為丟失精度的方法是直接根據小數點截斷的。
Ⅱ python 怎麼將時間戳截斷僅展示日期，不要時分秒
>>>importtime
>>>printtime.strftime("%Y-%m-%d")
2016-08-01
Ⅲ python數據分析-科學計數法
用python進行數據分析時，查看數據，經常發生數據被自動顯示成科學記數法的模式，或者多行多列數據只顯示前後幾行幾列，中間都是省略號的情形。
import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)
suppress=True 取消科學記數法
threshold=np.nan 完整輸出（沒有省略號）
display.[max_categories, max_columns, max_colwidth, max_info_columns, max_info_rows, max_rows, max_seq_items, memory_usage, multi_sparse, notebook_repr_html, pprint_nest_depth, precision, show_dimensions]
詳細介紹文檔： pd.set_option
可以在pd.set_option設置display.float_format參數來以政策小數顯示，比如下面設置顯示到小數點後3位
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)
set_option中還有其它一些控制設置，包括默認顯示列數，行數等等
pd.set_option('display.max_columns',5, 'display.max_rows', 100)
import pandas as pdpd.set_option('display.max_columns', 10000, 'display.max_rows', 10000)
display.max_columns 顯示最大列數
display.max_rows 顯示最大行數
1、pd.set_option(『expand_frame_repr』, False)
True就是可以換行顯示。設置成False的時候不允許換行
2、pd.set_option(『display.max_rows』, 10)
pd.set_option(『display.max_columns』, 10)
顯示的最大行數和列數，如果超額就顯示省略號，這個指的是多少個dataFrame的列。如果比較多又不允許換行，就會顯得很亂。
3、pd.set_option(『precision』, 5)
顯示小數點後的位數
4、pd.set_option(『large_repr』, A)
truncate表示截斷，info表示查看信息，一般選truncate
5、pd.set_option(『max_colwidth』, 5)
列長度
6、pd.set_option(『chop_threshold』, 0.5)
絕對值小於0.5的顯示0.0
7、pd.set_option(『colheader_justify』, 『left』)
顯示居中還是左邊，
8、pd.set_option(『display.width』, 200)
橫向最多顯示多少個字元， 一般80不適合橫向的屏幕，平時多用200.
np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)
參數：
precision 設置浮點數的精度 （默認值：8）
threshold 設置顯示的數目（超出部分省略號顯示， np.nan是完全輸出，默認值：1000）
edgeitems 設置顯示前幾個，後幾個 （默認值：3）
suppress 設置是否科學記數法顯示 （默認值：False）
示例如下：
import numpy as npnp.set_printoptions(precision=4, threshold=8, edgeitems=4, linewidth=75, suppress=True, nanstr='nan', infstr='inf')print("precision=4, 浮點數精確小數點後4位: ", np.array([1.23446789]))print("threshold=8, edgeitems=4, 顯示8個，前4後4: ", np.arange(10))np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x :'int:'+str(-x)})print("formatter, 格式化輸出: ", np.arange(5))
輸出如下：
[圖片上傳失敗...(image-15f596-1587702700460)]
注意：precision自動四捨五入
詳細介紹文檔: np.set_printoptions
pd.set_option
pd.set_option(pat, value)
Ⅳ Python 調用C++封裝的dll文件時，64位數值的返回值被截斷成32位數如何解決
你這個極有可能是精度的問題，
1、要確定你的dll編譯平台和python程序運行平台是否一致
2、可以將dll文件中的64位數值採用字元串的形式用，那樣python得到的數據就是一個字元串了
Ⅳ Python畫截斷圖
近日，幫女朋友畫截斷圖時，遇到了一些問題，網上很多資料都是互相粘貼，缺少能夠解決問題的帖子，經過查看官方api最終解決了問題。
在此記錄一下，也希望能夠幫助其他有需要的人。
這個是最方便的一種解決辦法，官網地址為 Pypi ，官網的教程比較簡潔
即可以得到可用的圖：
看著效果好像還不錯，但是如果要畫柱狀圖，則如何解決呢？
仿照官方的程序，我們可以寫出來以下的程序
得到以下圖：
這個圖我們可以發現存在一定的問題，它的橫坐標不對了，我們的「1」顯示不出來了！！！
那怎麼解決呢？可以知道我們在bar()函數中使用 tick_label=name_list 是不可行的了，那我們試下 plt.xticks 函數看看
首先刪除bar函數中的 tick_label=name_list ,然後在 plt.show() 前面加上 plt.xticksx,name_list) ，得到下圖結果
我們通過對比這兩個圖，可以發現一個很trick的解決辦法！
第一個圖，沒有自帶的刻度，但是少了一個我們想要的刻度；第二個圖，存在自帶的刻度，但是我們想要的刻度全都有！
我們能不能考慮結合下呢？
我們嘗試在bar中加上一個空的刻度，然後再顯示出來
因此，這個方案在一些簡單的圖上還可以應用，復雜的場景就難以解決了！
matplotlib具有很強的自定義能力，我們可以考慮通過畫兩個子圖，然後拼接成一個，來生成我們的截斷圖！
看著結果似乎還不錯，坐標的刻度也顯示正常啦
只是，由於我們使用subplot畫出來的兩個圖默認大小是一樣的，而前文使用brokenaxes畫出來的截斷上下的長度並不一樣。我們這樣畫出來的圖不好看，還需要調整下！
考慮到matplotlib可以使用grid來畫圖，我們嘗試用它來調整下上下兩圖的比例！
畫出來的結果好看多了！
重新畫一下圖
問題解決了！
我們得到了一個完整的圖！
參考文獻:
Ⅵ python series如何整列截斷
用的是pandas嗎？如果是，可以這樣：
#假設上述數據保存在DataFramedt中
trade_date=dt['trade_date'].astype(str)
result=trade_date.str.slice(5,7)
Ⅶ python顏色壓縮的結果顏色比保存顏色深
今天幫師姐解決一個bug，測試了Python圖像resize前後顏色不一致問題。
代碼片段執行的功能：圖像指定倍數超解析度，輸入為[0-1] float型數據，輸出為格式不限的圖像
bug：輸入圖像與輸出圖像顏色不一致
一、把產生bug的功能片段做分離測試：
1 import h5py
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 from PIL import Image
5 from scipy import misc
6
7
8 def get_result_array():
9 file_name = "./butterfly_GT.bmp"
10 img_no_expand = misc.imread(file_name, flatten=False, mode='YCbCr')
11 img_no_expand = img_no_expand / 255.0
12 # img_no_expand = np.uint8(img_no_expand*255)
13 h, w = img_no_expand.shape[:2]
14 print(img_no_expand.shape)
15 h *= 2
16 w *= 2
17 data = list()
18
19 data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 0], [h, w], 'bicubic')[:,:,None])
20 data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 1], [h, w], 'bicubic')[:,:,None])
21 data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 2], [h, w], 'bicubic')[:,:,None])
22 data_out = np.concatenate(data, axis=2)
23 img = misc.toimage(arr=data_out, mode="YCbCr")
24 img.save("out_3.jpg")
25
26
27 if __name__=='__main__':
28 get_result_array()
運行代碼：
左圖為輸入圖像，右圖為輸出圖像。為了便於對比，把輸出圖像縮放至與輸入圖像一致，由圖可見，輸出圖像色彩嚴重失真。
二、在pycharm中，Ctrl+B 查看源碼：
三、發現可以選擇模式，猜想可能是模式有誤：
四、在函數的實現的第一行，初始化Image類，猜想初始化參數設置錯誤。
五、在類的初始化過程中，默認圖像的最大值為255，而實際輸入是0-1的float型數據。找到了錯誤之處。
六、仔細查看文檔，mode可以修改。0-1float型數據對應mode=「F」：
七、於是，在代碼中加入參數：
八、插值後處理
插值之後部分像素點數值可能大於1，這時有兩種做法，一種是歸一化，一種是截斷。經過實驗發現，歸一化操作往往會使圖像整體亮度變暗，對圖像整體視覺效果有較大影響，因此這里選擇截斷。
九、最終代碼如下：
1 import h5py
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt
4 from PIL import Image
5 from scipy import misc
6
7
8 def get_result_array():
9 file_name = "./butterfly_GT.bmp"
10 img_no_expand = misc.imread(file_name, flatten=False, mode='YCbCr')
11 img_no_expand = img_no_expand / 255.0
12 # img_no_expand = np.uint8(img_no_expand*255)
13 h, w = img_no_expand.shape[:2]
14 print(img_no_expand.shape)
15 h *= 2
16 w *= 2
17 data = list()
18 data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 0], [h, w], 'bicubic', mode="F")[:,:,None])
19 data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 1], [h, w], 'bicubic', mode="F")[:,:,None])
20 data.append(misc.imresize(img_no_expand[:, :, 2], [h, w], 'bicubic', mode="F")[:,:,None])
21 data_out = np.concatenate(data, axis=2)
22 data_out[data_out > 1] = 1.0
23 data_out = np.uint8(data_out * 255)
24 img = misc.toimage(arr=data_out, mode="YCbCr")
25 img.save("out_4.jpg")
26
27
28 if __name__=='__main__':
29 get_result_array()
Ⅷ python運行後中斷,存入文件內容完整嗎
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python數據寫入文件不完整
打開APP
解決python寫入文件數據不全的問題 原創
2019-05-15 17:08:35
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瓊雪染霜華
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關注
如果利用語句
向txt文件中寫入內容時，運行程序之後，
查看test.txt文件發現文件中的內容並不完整，
這時候就需要檢查在代碼的最後是否有這樣一句話
這樣就能截斷程序與文件中的聯系，
將緩存在內存中的內容全部寫入到文件中
且能對test.txt文件進行刪除等其他操作，
不必擔心是否文件被程序佔用的問題。
另一個解決方案就是利用with語句，
這樣就不用單獨使用close()語句，
因為with語句會自動調用該語句：
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Python入門技能樹基本技能數據文件讀寫
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今天准備把幾個txt文件合並成一個文件時，用f.write方法寫入時，發現程序執行完了，本應該十萬行左右的txt記錄，實際上只被寫入了4k多行。 網上查了是因為程序執行速度太快，以至於讀到內容還沒有完全寫入文件，文件就已經關閉了 方法一：加入緩沖區 f.flush() //operation os.