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    仅数MB,准确率99.9%的离线IP地址定位库,0.0x毫秒级查询

    ◆ 一、开源项目简介 Ip2region - 准确率99.9%的离线IP地址定位库,0.0x毫秒级查询,ip2region.db数据库只有数MB,提供了java,php,c,python,nodejs,...毫秒 0.0x毫秒 0.00x毫秒 nginx nginx的c扩展 已完成 0.0x毫秒 0.0x毫秒 0.00x毫秒 nodejs nodejs 已完成 0.x毫秒 0.x毫秒 0.1x毫秒 php...php实现的binding 已完成 0.x毫秒 0.1x毫秒 0.1x毫秒 php5_ext php5的c扩展 已完成 0.0x毫秒 0.0x毫秒 0.00x毫秒 php7_ext php7的c扩展 已完成...0.0毫秒 0.0x毫秒 0.00x毫秒 python python bindng 已完成 0.x毫秒 0.x毫秒 0.x毫秒 rust rust binding 已完成 0.x毫秒 0.x毫秒 0....0.0x毫秒级查询,数据库文件大小只有1.5M,提供了java, php, c, python查询客户端和Binary,B树,内存三种查询算法。

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    python中读入二维csv格式的表格方法详解(以元组列表形式表示)

    并以元组的形式表现数据: ((1.0, 0.0, 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0..., 180.0), (5.0, 0.0, 3.0, 178.0)) 方法一,使用python内建的数据处理库: #python自带的库 rows = open('allnodes.csv','r',..., 3.0, 180.0), (2.0, 0.0, 2.0, 180.0), (3.0, 0.0, 1.0, 180.0), (4.0, 0.0, 0.0, 180.0), (5.0, 0.0, 3.0..., 0.0, 0.0)) 小结:用python自带的库进行读取的时候可能稍快,但对于大型的多维数据处理,使用pandas可进行更方面,灵活,可视化的操作。...到此这篇关于python中读入二维csv格式的表格方法详解(以元组/列表形式表示)的文章就介绍到这了,更多相关python读入二维csv文件内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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    超强交互式图表绘制工具推荐~~

    今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts,熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生,python-highcharts就是使用Python进行...Highcharts项目绘制,简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层,话不多说,我们直接进行介绍,具体包括以下几个方面: python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts...具体案例 python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts库作为优秀的第三方库,其实现了对HightCharts项目的Python封装应用,里面关于图表细节的设置还是基于..., 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.3, 0.0, 0.0, 0.4, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0,...0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6, 1.2, 1.7, 0.7, 2.9, 4.1, 2.6, 3.7, 3.9, 1.7, 2.3,

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    爱了!这个超强交互式图表绘制工具绝了~~

    今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts,熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生,python-highcharts就是使用Python进行Highcharts...项目绘制,简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层,话不多说,我们直接进行介绍,具体包括以下几个方面: python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts...具体案例 python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts库作为优秀的第三方库,其实现了对HightCharts项目的Python封装应用,里面关于图表细节的设置还是基于..., 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.3, 0.0, 0.0, 0.4, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0,...0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6, 1.2, 1.7, 0.7, 2.9, 4.1, 2.6, 3.7, 3.9, 1.7, 2.3,

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    Python也可以绘制同款~~

    今天小编给大家推荐一个超强交互式可视化绘制工具-python-highcharts,熟悉HightCharts绘图软件的小伙伴对这个不会陌生,python-highcharts就是使用Python进行...Highcharts项目绘制,简单的说就是实现Python和Javascript之间的简单转换层,话不多说,我们直接进行介绍,具体包括以下几个方面: python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts...具体案例 python-highcharts库的简单介绍 python-highcharts库作为优秀的第三方库,其实现了对HightCharts项目的Python封装应用,里面关于图表细节的设置还是基于..., 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.1, 0.0, 0.3, 0.0, 0.0, 0.4, 0.0, 0.1, 0.0, 0.0, 0.0,...0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.6, 1.2, 1.7, 0.7, 2.9, 4.1, 2.6, 3.7, 3.9, 1.7, 2.3,

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    Lefse本地运行并更换颜色

    首先是lefse的安装 由于lefse使用的环境比较早,建议使用conda虚拟环境的方式安装,可以省掉不少麻烦 conda create -n lefse python=2.7 python=2.7...#python这里选成2.7否则会卡住 环境安装完成后,进入环境安装lefse source activate lefse conda install lefse 等lefse 自动安装完成以后...之后是改变颜色,这个比较简单 进入envs目录,然后找到 lefse-plot_cladogram.py 打开,最前面有一段 colors = ['r','g','b','m','c',[1.0,0.5,0.0...],[0.0,1.0,0.0],[0.33,0.125,0.0],[0.75,0.75,0.75],'k'] dark_colors = [[0.4,0.0,0.0],[0.0,0.2,0.0],[0.0,0.0,0.4...],'m','c',[1.0,0.5,0.0],[0.0,1.0,0.0],[0.33,0.125,0.0],[0.75,0.75,0.75],'k'] 然后直接改这边的颜色就行 上下对应都要改。

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