is 12 字符串前加 r r"" 的作用是：去除转义字符 场景：想复制某个文件夹的目录，假设是 F:\Python_Easy\n4\test.py 当你不用 r"" ，你有三种写法 print(..."F:\Python_Easy\n4\test.py ") print("F:\\Python_Easy\\n4\\test.py ") print("F:/Python_Easy/n4/test.py...4 est.py F:\Python_Easy\n4\test.py F:/Python_Easy/n4/test.py 而 r"" 的出现就是为了避免这种情况，如下： print(r"F...:\Python_Easy\n4\test.py ") 执行结果 F:\Python_Easy\n4\test.py 字符串前加 b b" "的作用是：后面字符串是bytes 类型 话不多说，直接上代码...，不会识别为字节类型 bytes应用场景：像图片、音视频等文件的读写就是用bytes数据 顺便可以看看字符串和bytes之间的转换是怎么样的：https://www.cnblogs.com/poloyy
SAP F&R简介 SAP Forecasting & Replenishment（SAP F&R）是一个关键的解决方案，可促进零售商的门店和DC高效的管理其库存。...SAP F&R允许在全球范围内规划和执行库存战略。凭借其先进的多级补货功能，它可以在供应链角度精简库存，降低总体库存水平和成本，同时优化履行率。...SAP F&R提供以下功能： 复杂的需求预测：预测计算包括自动考虑对销售曲线有重大影响的趋势、季节性和需求影响因素，如促销或特定假日。...自动补货，具有灵活的安全库存策略和订单优化功能，如卡车装载量或经济订货量。 由滚动门店订单驱动的高效DC补货使得预测达到DC级别，以最精确地考虑未来需求。...高数据量的可扩展性和管理。 SAP F&R可以自动为采购系统（如SAP Retail）提供优化的订单建议。
Python和R是统计学中两种最流行的的编程语言，关于R做数据分析的优势已经不言而喻了，众多和全面的统计方法使得从方法上来说，R的数据分析能力（模型方法众多且可视化功能强大）是其它语言不能比拟的。...和R类似，Python也有包，pypi是一个Python包的仓库，里面有很多别人写好的Python库。 Python也是一个大社区，但它是一个有点比较分散，因为它是一个通用的语言。...R&Python相遇 a).运算速度： 针对于程序速度的比较，有众多的测试方法和不同的结果。...整体来说，对于对R使用和编程有一定深入理解的人来说，我不认为R做数据分析的速度会比python差。但是对于简单粗暴的编程方式，python的确更胜一筹。...d).R和Python：数据科学行业的表现： ★ 如果你看一下最近的民意调查，在数据分析的编程语言方面，R是明显的赢家。 ★ 有越来越多的人从研发转向Python。
tail -f 等同于--follow=descriptor，根据文件描述符进行追踪，当文件改名或被删除，追踪停止 tail -F 等同于--follow=name --retry，...根据文件名进行追踪，并保持重试，即该文件被删除或改名后，如果再次创建相同的文件名，会继续追踪 tail -F 相当于 tail --follow=name --retry man 手册：...-f, --follow[={name|descriptor}] output appended data as the file grows;...an absent option argument means 'descriptor' -F same as --follow=name --retry 保持更新，转载请注明出处
需求预测 SAP F&R允许业务部门调整不同的预测方法，以实现精确匹配每个不同商品项目实际需求的预测。预测计算考虑了促销活动和季节性时期（冰淇淋、牛轧糖等）可能导致的需求增长。...供应 在SAP F&R中，门店和配送中心的采购流程是完全自动化的。这使企业可以减少员工必须执行的手工操作的数量，让他们有更多的自由时间投入到业务中的其它增值活动中。...分析 由于SAP F&R与SAP BW的原生集成，有可能在标准报告中包含采购流程的所有信息，这可以帮忙做运营和战略决策。...SAP F&R的好处 总的来说，SAP F&R基于需求预测的数学模型，提供了优化采购流程和改进供应链所需的所有工具。SAP F&R提供的直接好处包括： 提高门店和配送中心商品的可用性。...由于整个采购流程的自动化，员工工作效率更高。 由于系统的先进功能，降低了订单和交付成本。 改进了生鲜商品的预测功能以及日内功能，通过SAP F&R、以及其生鲜产品附加组件。
如果说 Python 能够让你就此起飞的话，那么使用 f2py 能让你在一定程度上飞的更高更远。...f2py 是用来连接 fortran 和 python 的 python 包，可以将 fortran 源程序转换为 python 可用的程序（windows下转换为*.pyd格式文件，linux下转换为...将 fortran 程序转换为 python 可用的程序是非常必要的，尤其是在进行复杂数值计算和处理大量数据时，调用 fortran 程序比使用 python 要高效的多。...下图分别是 python 版网格化程序(35行)和 fortran版程序(36行)的执行时间： 使用纯python 程序实现耗时 11.7 s，而使用 fortran 实现的程序耗时不到 1 ms，差距非常明显...红色框 表示当前系统中安装的 fortran 编译器，浅蓝色框 表示 f2py 支持的 fortran 编译器，又分为当前系统可用和不可用的部分，黄色圆 以下表示当前系统不可用的 fortran 编译器
引言 由于最近开始使用R-ggplot2绘制一些可视化作品，也慢慢发现ggplot2绘图的方便之处，但毕竟开始于Python绘图，我们也不能落下 ? 。所以尽量实现两种语言绘制同一幅可视化作品。...本期推文也不例外，涉及的内容为地图数据，下面我们直接开始。 02. Python-matplotlib 绘制 我们使用的数据如下(部分)： ? 我们主要使用上述四个特征列进行可视化绘制。...ax.transAxes, ha='center', va='center',fontsize = 7,color='white',fontweight='bold') plt.savefig(r'F...R-ggplot2 绘制 数据为同样数据(格式符合ggplot2 绘制要求)，这里主要使用 geom_tile()和geom_text() 函数。这里我们主要解释下 geom_tile() 函数。...总结 这篇推文也算是同时使用Python-matplotlib 和R-ggplot2 绘制同一幅可视化作品。至于这副图的具体用处，大家可以放置在一些世界地图上，做为另类"图例"。
随着科技的发展，我们生活中生产的数据日益增加，数据可视化变得至关重要！通过大数据的可视化，使我们更能读懂其中的奥秘！ 目前r和Python是数据分析领域最常见的两个编程语言，尤其适合于统计可视化。...它们两个编程语言的可视化体系也非常复杂，目前主流的是R的ggplot2和Python的matplotlib、seaborn，我们来分开介绍一下： ggplot2绘图体系的核心思想是将数据映射到图形属性上...Seaborn是一个建立在Matplotlib之上的Python数据可视化库，轻松创建各种统计图表和美化数据可视化，提供了高级接口和定制化选项，使数据科学家和分析师能够更轻松地制作漂亮且具有信息价值的图表...那我们接下来体验一下使用R的ggplot2和Python的matplotlib绘制一张饼图吧！...(plot.title = element_text(hjust = 0.5),legend.title = element_blank()) #设置背景和主题 Python的matplotlib绘图
学习python特殊的缩进和语法 Python之所以如此简单，归功于他的缩进机制，严格的缩进机制使得代码非常整齐规范，赏心悦目，提高了可读性，在一定意义上提高了可维护性。...python并不像其他语言那样要求什么｛｝，仅仅使用tab键来区分代码的逻辑性。 2. ...学习python的if条件判断 python中有很多判断的逻辑，首选就是我们的if语句，if后面跟条件进行判断，如果后面为真，才执行if后面缩进的代码，如果条件为假，就直接跳过if语句。 ...学习range和xrange的不同 在for循环中，range会直接生成一个list的对象，而xrange则不会生成一个list，而是每次调用返回其中的一个值。...学习break和continue的不同方法 break语句用来终止循环，即使循环条件没有false条件或者序列还没有被全部遍历完，都会停止循环语句。
单细胞数据分析概览 单细胞分析，总流程 python教程 seurat教程 seurat中与scanpy对等的函数操作 数据预处理Seurat (R)CreateSeuratObject(): 创建Seurat...ScaleData(): 数据缩放和中心化。Scanpy (Python)sc.read() / sc.read_10x_mtx(): 读取数据创建AnnData对象。...sc.pp.scale(): 数据缩放和中心化。降维分析Seurat (R)RunPCA(): 主成分分析（PCA）。RunUMAP(): UMAP降维。RunTSNE(): t-SNE降维。...聚类分析Seurat (R)FindNeighbors(): 计算邻居图。FindClusters(): 基于图的聚类。Scanpy (Python)sc.pp.neighbors(): 计算邻居图。...Scanpy (Python)sc.tl.rank_genes_groups(): 寻找差异表达基因。数据可视化Seurat (R)DimPlot(): 降维数据可视化。
从生成器到协程 协程是指一个过程，这个过程与调用方协作，产出由调用方提供的值。生成器的调用方可以使用 .send(...)方法发送数据，发送的数据会成为yield表达式的值。...终止协程和异常处理 因为协程使用生成器函数定义，因此遵循生成器的特性，当协程执行到定义体末尾时，会抛出StopIteration异常。...如果生成器处理了抛出的异常，代码会向前执行到下一个yield表达式，产出的表达式会成为 .throw()方法的返回值；如果生成器没有处理抛出的异常，异常会向上冒泡，传到调用方的上下文中。...其主要功能是开辟一个双向通道，把最外层的调用方与最内层的子生成器连接起来，这样二者可以发送/产出值，还可以直接传入异常，而不用在位于中间层的协程中添加大量处理异常的代码。...python3.5以后引入了await关键字来替代yield from，使代码更加简洁清晰。
这意味着表达式可以完全访问本地和全局变量。可以使用任何有效的Python表达式，包括函数和方法调用。...更详细的文档可以看这里 https://docs.python.org/3.6/reference/lexical_analysis.html#f-strings 之前最常用的就是formatat...在Python3.8中 ? 翻译： 添加=说明符到f-strings。...f'{expr=}'扩展到表达式的文本，等号，然后是已计算表达式的repr 所以在Python3.8中添加了=，之后就可以使用f-strings，做简单的调试，加上=之后会自动打印结果。...这个新实现的顺序保留方面被认为是一个实现细节，不应该依赖（这可能会在未来发生变化，但是在更改语言规范之前，希望在几种版本的语言中使用这个新的dict实现为所有当前和未来的Python实现强制命令保留语义
return data except Exception, e: print e return False def QueryAllapp(): f1... = open(r"C:\flask_remoteAPP_http\PosershellModule\appInventory.txt","r") data = {} appData =... {} for i in f1.readlines(): a = i.decode("gbk").split(",") data[a[1]] = a[0] ...GET 请求URL：http://192.168.1.115:5000/getapp 请求参数：无参数 返回数据类型：json 返回数据：['app1','app2','app3'] 4、获取可进行添加的APP...列表（包含已添加）的APP列表 请求方式：GET 请求URL：http://192.168.1.115:5000/getapp 请求参数：无参数 返回数据类型：json 返回数据：{'all':{'app1
这个在之前文章中有提过：Python3.12发布,性能提升5% 新增特性之一，就是扩展了f-string的语法。 今天我们就来展开讲讲这个f-string。 视频版： 什么是f-string？...它是python在3.6版本中新增的一种字符串格式化方法。语法是在字符串的引号前加上字母f，然后在字符串中通过大括号嵌入其他数值。...f'字字字{嵌入数值}字字字' 它相比于之前的%格式化和字符串format方法写起来更简洁，比如嵌入一个变量： 或者一个计算式： 甚至是引用模块和调用函数： 基本上来说，就是你可以在字符串里面写python...而且你还可以调整嵌入内容的格式，比如设定内容宽度、对齐方式、填充字符，小数的保留位数等，方法就是在后面加上冒号和格式说明符。...但我个人感觉3.12在f-string上的这波更新就属于锦上添花了，算不上很强烈的痛点。你觉得呢？欢迎在评论区讨论。或者有其他疑问和想了解的知识点，也可以在下方留言。
GitHub 上有一个名为《What the f*ck Python!》...的项目，这个有趣的项目意在收集 Python 中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性，并尝试讨论这些现象背后真正的原理！...字符串末尾的反斜杠 >>> print("\\ C:\\") \ C:\ >>> print(r"\ C:") \ C: >>> print(r"\ C:\") File "",...： 在以 r 开头的原始字符串中，反斜杠并没有特殊含义。...请参阅Python错误报告和Python 3.7和Python 3.8的新增条目。
GitHub 上有一个名为《What the f*ck Python!》...的项目，这个有趣的项目意在收集 Python 中那些难以理解和反人类直觉的例子以及鲜为人知的功能特性，并尝试讨论这些现象背后真正的原理！...中文版地址：https://github.com/leisurelicht/wtfpython-cn 上一篇 Python：What the f*ck Python（上） 原本每个的标题都是原版中的英文...{'__builtins__': , 'SomeClass': f98a1a5f668...Python 2.x 和 Python 3.x 解释器在列表推导式示例中的输出差异，在文档 What’s New In Python 3.0 中可以找到相关的解释： "列表推导不再支持句法形式[...
分数的微观和宏观平均值 微观平均值和宏观平均值表示在多类设置中解释混淆矩阵的两种方式。...在下文中，我们将使用\（TP_i \），\（FP_i \）和\（FN_i \）分别在与第（i）个相关联的混淆矩阵中指示真阳性，假阳性和假阴性类。此外，让精度由\（P \）表示，并由\（R \）表示。...计算R中的微观和宏观平均值 在这里，我演示了如何在R中计算F1分数的微观平均值和宏观平均值。 ...但是，我们的假设分类器对于单个类别（如B类（精度）和E类（精度和查全率））的表现不佳。现在，我们将研究F1得分的微观平均值和宏观平均值如何受到模型预测的影响。...请注意，对于当前数据集，微观平均和宏观平均F1的总体（0.78）和加权精度（0.69）具有相似的关系。 精确调用曲线和AUC ROC曲线下的面积（AUC）是评估软分类器分类分离质量的有用工具。
虽然R好像在概念上没有涉及寻址，但其内部必然封装了这一个过程。简单地广义地理解，R中的符号就是其他语言（C、Python等）变量、常量的泛化概念。 最简单的例子： x <- 1 x就是符号。...函数的父环境就是创建该函数的环境。调用环境是使用该函数的环境。如果函数是在运行环境中创建的，那么父环境和调用环境是相同的。...on.exit所使用的表达式 sys.status 返回一个列表，其中包括调用sys.calls,sys.parents和sys.frames的结果 parent.frame 返回sys.frame(sys.parent...异常处理和环境是密切相关的，在异常发生时，R解释器需要中止当前的函数，并向调用环境发出异常信号。 提示错误 用法非常简单，下面给出发错误和警告的小例子，我们在编写程序的时候照着用就可以了。...> try带两个参数，expr和silent。
对时间序列对象很有用 levels 因子型变量的水平 标准使用方法：对于对象x和属性a,一般用a(x)来查询x的a属性。 这个操作也可以改变对象的属性。...4 3 $dimnames $dimnames[[1]] [1] "r1" "r2" "r3" "r4" $dimnames[[2]] [1] "c1" "c2" "c3" 用dim和dimnames...> dim(m) [1] 4 3 > dimnames(m) [[1]] [1] "r1" "r2" "r3" "r4" [[2]] [1] "c1" "c2" "c3" 存在简便的函数获取行名和列名...例如我们通过移除对象的维度属性，达到改变类型和类的目的。...但这不意味着这两者完全一样的，我们自己也能很明显感觉它们的差异。 R中有一个all.equal函数可以用来比较两个对象的数据和维度以甄别两个对象是否近乎相同，若不同则会返回其原因。
公式为： R=真正预测准确的数量/所有真正好的数量 = 4 / 5 F值是： F(k) = ( 1 + k ) * P * R / ( ( k*k ) * P + R ) 注释：...此时： F(1) = 2 * P * R / ( P + R ) 代码实现： 背景：用evalList的长度是我需要求的P，R，F1的个数，比如我的实验是立场检测，分类为FAVOR(支持)，AGAINST...而NONE一般不考虑，只要求得FAVOR，AGAINST各自的P，R，F1，然后F1求个平均即可。比如这个论文的数据： ?...各自的P，R，F1值。...这个P，R，F1的代码为： ? code ? print 就这样吧。应该讲的很详细了！ ----
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