Ⅰ python语言中,表达式int(-4.3)的值是
结果是-4
对正数是向下取整，对负数是向上取整。
学python的一个缺点就是对数据类型的基础理解比较少，
你可以用二进制来理解下，举一个有符号的二进制为例子：
对于无符号的0b000~0b111来说分别有
0b000=0;
0b001=1;
0b010=2;
0b011=3;
0b100=4;
0b101=5;
0b110=6;
0b111=7;
比如uint就是int的无符号形式。
当相同数据为有符号形式时变为：
0b000=0;
0b001=1;
0b010=2;
0b011=3;
0b100=-4;
0b101=-3;
0b110=-2;
0b111=-1;
（参考原码、反码、补码）
所以根据这个规则，对float，double等数字是同理，在floor时将有符号位进行省略，如以下位运算（>>）：
0b000>>1=0b000
0b001>>1=0b000
有0->0和1->0
0b010>>1=0b001
0b011>>1=0b001
有2->1和3->1
按照这个丢失精度的方法计算负数呢？
0b111>>1=0b111
0b110>>1=0b111
0b101>>1=0b110
0b100>>1=0b110
可知：
-1->-1与-2->-1
-3->-2与-4->-2
所以对负数的floor会向上取整，因为丢失精度的方法是直接根据小数点截断的。
Ⅱ python 怎么将时间戳截断仅展示日期，不要时分秒
>>>importtime
>>>printtime.strftime("%Y-%m-%d")
2016-08-01
Ⅲ python数据分析-科学计数法
用python进行数据分析时，查看数据，经常发生数据被自动显示成科学记数法的模式，或者多行多列数据只显示前后几行几列，中间都是省略号的情形。
import numpy as npnp.set_printoptions(suppress=True, threshold=np.nan)
suppress=True 取消科学记数法
threshold=np.nan 完整输出（没有省略号）
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]
详细介绍文档： pd.set_option
可以在pd.set_option设置display.float_format参数来以政策小数显示，比如下面设置显示到小数点后3位
pd.set_option('display.float_format', lambda x: '%.3f' % x)
set_option中还有其它一些控制设置，包括默认显示列数，行数等等
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 显示最大列数
display.max_rows 显示最大行数
1、pd.set_option(‘expand_frame_repr’, False)
True就是可以换行显示。设置成False的时候不允许换行
2、pd.set_option(‘display.max_rows’, 10)
pd.set_option(‘display.max_columns’, 10)
显示的最大行数和列数，如果超额就显示省略号，这个指的是多少个dataFrame的列。如果比较多又不允许换行，就会显得很乱。
3、pd.set_option(‘precision’, 5)
显示小数点后的位数
4、pd.set_option(‘large_repr’, A)
truncate表示截断，info表示查看信息，一般选truncate
5、pd.set_option(‘max_colwidth’, 5)
列长度
6、pd.set_option(‘chop_threshold’, 0.5)
绝对值小于0.5的显示0.0
7、pd.set_option(‘colheader_justify’, ‘left’)
显示居中还是左边，
8、pd.set_option(‘display.width’, 200)
横向最多显示多少个字符， 一般80不适合横向的屏幕，平时多用200.
np.set_printoptions(precision=None, threshold=None, edgeitems=None, linewidth=None, suppress=None, nanstr=None, infstr=None, formatter=None)
参数：
precision 设置浮点数的精度 （默认值：8）
threshold 设置显示的数目（超出部分省略号显示， np.nan是完全输出，默认值：1000）
edgeitems 设置显示前几个，后几个 （默认值：3）
suppress 设置是否科学记数法显示 （默认值：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, 浮点数精确小数点后4位: ", np.array([1.23446789]))print("threshold=8, edgeitems=4, 显示8个，前4后4: ", np.arange(10))np.set_printoptions(formatter={'all': lambda x :'int:'+str(-x)})print("formatter, 格式化输出: ", np.arange(5))
输出如下：
[图片上传失败...(image-15f596-1587702700460)]
注意：precision自动四舍五入
详细介绍文档: np.set_printoptions
pd.set_option
pd.set_option(pat, value)
Ⅳ Python 调用C++封装的dll文件时，64位数值的返回值被截断成32位数如何解决
你这个极有可能是精度的问题，
1、要确定你的dll编译平台和python程序运行平台是否一致
2、可以将dll文件中的64位数值采用字符串的形式用，那样python得到的数据就是一个字符串了
Ⅳ Python画截断图
近日，帮女朋友画截断图时，遇到了一些问题，网上很多资料都是互相粘贴，缺少能够解决问题的帖子，经过查看官方api最终解决了问题。
在此记录一下，也希望能够帮助其他有需要的人。
这个是最方便的一种解决办法，官网地址为 Pypi ，官网的教程比较简洁
即可以得到可用的图：
看着效果好像还不错，但是如果要画柱状图，则如何解决呢？
仿照官方的程序，我们可以写出来以下的程序
得到以下图：
这个图我们可以发现存在一定的问题，它的横坐标不对了，我们的“1”显示不出来了！！！
那怎么解决呢？可以知道我们在bar()函数中使用 tick_label=name_list 是不可行的了，那我们试下 plt.xticks 函数看看
首先删除bar函数中的 tick_label=name_list ,然后在 plt.show() 前面加上 plt.xticksx,name_list) ，得到下图结果
我们通过对比这两个图，可以发现一个很trick的解决办法！
第一个图，没有自带的刻度，但是少了一个我们想要的刻度；第二个图，存在自带的刻度，但是我们想要的刻度全都有！
我们能不能考虑结合下呢？
我们尝试在bar中加上一个空的刻度，然后再显示出来
因此，这个方案在一些简单的图上还可以应用，复杂的场景就难以解决了！
matplotlib具有很强的自定义能力，我们可以考虑通过画两个子图，然后拼接成一个，来生成我们的截断图！
看着结果似乎还不错，坐标的刻度也显示正常啦
只是，由于我们使用subplot画出来的两个图默认大小是一样的，而前文使用brokenaxes画出来的截断上下的长度并不一样。我们这样画出来的图不好看，还需要调整下！
考虑到matplotlib可以使用grid来画图，我们尝试用它来调整下上下两图的比例！
画出来的结果好看多了！
重新画一下图
问题解决了！
我们得到了一个完整的图！
参考文献:
Ⅵ python series如何整列截断
用的是pandas吗？如果是，可以这样：
#假设上述数据保存在DataFramedt中
trade_date=dt['trade_date'].astype(str)
result=trade_date.str.slice(5,7)
Ⅶ python颜色压缩的结果颜色比保存颜色深
今天帮师姐解决一个bug，测试了Python图像resize前后颜色不一致问题。
代码片段执行的功能：图像指定倍数超分辨率，输入为[0-1] float型数据，输出为格式不限的图像
bug：输入图像与输出图像颜色不一致
一、把产生bug的功能片段做分离测试：
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()
运行代码：
左图为输入图像，右图为输出图像。为了便于对比，把输出图像缩放至与输入图像一致，由图可见，输出图像色彩严重失真。
二、在pycharm中，Ctrl+B 查看源码：
三、发现可以选择模式，猜想可能是模式有误：
四、在函数的实现的第一行，初始化Image类，猜想初始化参数设置错误。
五、在类的初始化过程中，默认图像的最大值为255，而实际输入是0-1的float型数据。找到了错误之处。
六、仔细查看文档，mode可以修改。0-1float型数据对应mode=“F”：
七、于是，在代码中加入参数：
八、插值后处理
插值之后部分像素点数值可能大于1，这时有两种做法，一种是归一化，一种是截断。经过实验发现，归一化操作往往会使图像整体亮度变暗，对图像整体视觉效果有较大影响，因此这里选择截断。
九、最终代码如下：
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运行后中断,存入文件内容完整吗
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python数据写入文件不完整
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解决python写入文件数据不全的问题 原创
2019-05-15 17:08:35
4点赞
琼雪染霜华
码龄6年
关注
如果利用语句
向txt文件中写入内容时，运行程序之后，
查看test.txt文件发现文件中的内容并不完整，
这时候就需要检查在代码的最后是否有这样一句话
这样就能截断程序与文件中的联系，
将缓存在内存中的内容全部写入到文件中
且能对test.txt文件进行删除等其他操作，
不必担心是否文件被程序占用的问题。
另一个解决方案就是利用with语句，
这样就不用单独使用close()语句，
因为with语句会自动调用该语句：
文章知识点与官方知识档案匹配
Python入门技能树基本技能数据文件读写
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网络没有看到任何相似问题,只好自己写了。观察发现,这几组数据是不完整的,少了一列,且恰恰是这一列爬到的数据是不完全正确的(既有片长又有上映年份)于是明确两点:(1)对于数据部分缺失的问题,我们想要的结果并不是直接舍弃整组数据,...
浅谈python写入大量文件的问题
今天准备把几个txt文件合并成一个文件时，用f.write方法写入时，发现程序执行完了，本应该十万行左右的txt记录，实际上只被写入了4k多行。 网上查了是因为程序执行速度太快，以至于读到内容还没有完全写入文件，文件就已经关闭了 方法一：加入缓冲区 f.flush() //operation os.