python
python中的getass模块作用?
一、python中的getass模块作用?
这个模块的作用主要是对他的数据进行一个及时的检索
二、如何导入python中的模块?
在Python中,要导入模块,可以使用import语句后跟要导入的模块名。例如,要导入math模块可以使用“import math”。此外,还可以使用from语句和as语句来导入模块或模块中的特定函数或变量。
例如,“from math import sqrt”将导入math模块中的sqrt函数,而“import math as m”将给模块math起一个简短的别名m。通过这些方法,可以轻松地在Python中导入所需的模块,并且使用它们提供的函数和变量来扩展程序的功能和实现需求。
三、python中np模块的应用?
NumPy
NumPy(Numerical Python) 是 Python 的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。Nupmy可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。据说NumPy将Python相当于变成一种免费的更强大的MatLab系统。
NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含:
一个强大的 N 维数组对象 ndarray
广播功能函数
整合 C/C++/Fortran 代码的工具
线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
ndarray对象
NumPy 最重要的一个对象是其 N 维数组对象 ndarray,它是一系列同类型数据的集合,可以使用基于 0 的索引访问集合中的项目。
ndarray 对象是用于存放同类型元素的多维数组。ndarray中的每个元素在内存中使用相同大小的块。 ndarray中的每个元素是数据类型对象的对象(称为 dtype)
numpy.array( object , dtype = None , ndmin = 0 ,copy = True , order = None , subok = False )
一般只有 object 、dtype和 ndmin 参数常用,其他参数不常用
import numpy
a=numpy.array([1,2,3]) #一维
b=numpy.array([[1,2,3],[4,5,6]]) #二维
c=numpy.array([1,2,3],dtype=complex) #元素类型为复数
d=numpy.array([1,2,3],ndmin=2) #二维
print(a,type(a))
print(b,type(b))
print(c,type(c))
print(d,type(d))
####################################
[1 2 3] <class 'numpy.ndarray'>
[[1 2 3]
[4 5 6]] <class 'numpy.ndarray'>
[1.+0.j 2.+0.j 3.+0.j] <class 'numpy.ndarray'
[[1 2 3]] <class 'numpy.ndarray'>
Numpy数组属性
NumPy 数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为 1,二维数组的秩为 2,以此类推。
在 NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axis),也就是维度(dimensions)。比如说,二维数组相当于是两个一维数组,其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以一维数组就是 NumPy 中的轴(axis),第一个轴相当于是底层数组,第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩,就是数组的维数。
很多时候可以声明 axis。axis=0,表示沿着第 0 轴进行操作,即对每一列进行操作;axis=1,表示沿着第1轴进行操作,即对每一行进行操作。
ndarray 对象属性有:
常见的属性有下面几种 :
ndarray.shape : 这一数组属性返回一个包含数组纬度的元组,它也可以用于调整数组大小
import numpy as np
a=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])
print(a.shape) #打印shape属性
a.shape=(3,2) #修改shape属性
print(a)
#######################################
(2, 3)
[[1 2]
[3 4]
[5 6]]
ndarray.ndim: 这一数组属性返回数组的维数
import numpy as np
a=np.arange(24) #np.arange返回0-23的列表类型的数据
print(a.ndim)
b=a.reshape(2,3,4)
print(b)
print(b.ndim)
############################
1
[[[ 0 1 2 3]
[ 4 5 6 7]
[ 8 9 10 11]]
[[12 13 14 15]
[16 17 18 19]
[20 21 22 23]]]
3
ndarray.itemsize : 这一数组属性返回数组中每个元素的字节单位长度
import numpy as np
a=np.array([1,2,3]) #默认是四个字节
print(a.itemsize)
#########################################
4
numpy.mat()函数的用法
该函数用来创建矩阵
import numpy as np
#将列表转为矩阵
a=[7,8,9]
b=np.mat(a)
print(b)
print("#"*10)
#创建一行的矩阵
m=np.mat([1,2,3])
print(m)
print("打印出第一行的第三个值:",m[0,2]) #取第一行的第三个值
print("#"*10)
x=np.mat([[3,2,1],[6,5,4]])
print(x)
print("打印出矩阵的第二行:",x[1])
print("打印出矩阵的第二行:",x[1,:])
print("打印出矩阵的行列数:",x.shape) #获得矩阵的行列数
print("打印出矩阵的行数 :",x.shape[0]) #获得矩阵的行数
print("打印出矩阵的列数 :",x.shape[1]) #获得矩阵的列数
x.sort() #对矩阵的每一行进行排序
print("对矩阵的每一行进行排序:")
print(x)
print("#"*10)
numpy.zeros()函数的用法
该函数用于返回给定形状和类型的新数组。返回的数据类型为 numpy.ndarray,具有给定形状,类型和顺序的0的数组。
参数:
shape:int 或 int 的元组。新阵列的形状,例如:(2,3)或2。
dtype:数据类型,可选。、例如numpy.int8。默认是numpy.float64
order:{'C','F'},可选,默认:'C' 。是否在内容中以行(C)或列(F)顺序存储多维数据。
import numpy as np
a=np.zeros(5)
print(a,type(a))
b=np.zeros([1,2],dtype='int8')
print(b)
c=np.zeros([1,2,3],dtype='int8')
print(c)
四、python中什么是模块?
python中符合下面的就是模块。
1.每一个以扩展名py结尾的python源代码文件都是一个模块。
2.模块名同样也是一个标识符,需要符合标识符的命名规范。
3.在模块中定义的全局变量、函数、类都是提供给外界直接使用的工具。
4.模块就好比工具包,要想使用这个工具包中的工具,就需要先导入这个模块。
五、python中的pywifi模块和wifi模块区别?
pywifi和wifi都是python操作wifi的模块,只不过wifi模块只支持linux系统,而pywifi模块支持windows系统,下面我简单介绍一下这2个模块的安装和使用,感兴趣的朋友可以自己尝试一下:
pywifi
1.首先,安装pywifi模块,这个直接在cmd窗口输入安装命令“pip install pywifi”就行,如下,安装非常迅速:
2.安装完成后,我们就可以直接编程来操作wifi了,测试代码及截图如下:
查看无线网卡状态,代码如下,基本思想,获取无线网卡状态,如果是connect连接状态,则打印出已连接信息,否则打印出未连接:
程序运行截图如下,网卡已正常连接:
断开无线网卡,代码如下,先disconnect断开连接,然后检查无线网卡状态,如果是disconnected未连接,则打印出断开信息,否则,打印出未断开:
程序运行截图如下,已成功断开无线网卡:
扫描周围wifi,代码如下,获取周围wifi列表,然后循环打印wifi信息就行:
程序运行截图如下,已成功获取到周围wifi名称及信号强度,这里可能会出现重复信息:
连接wifi,代码如下,先断开无线网卡,然后配置wifi信息,最后再连接就行:
程序运行截图如下,已经成功连接wifi:
wifi
这也是一个Python操作wifi的模块,只不过只能在Linux系统下使用,安装的话,也直接输入命令“pip install wifi”就行,测试代码如下:
扫描周围wifi网络:
>>> from wifi import Cell, Scheme
>>> Cell.all('wlan0')
连接wifi网络,这里你需要进行配置:
>>> cell = Cell.all('wlan0')[0]
>>> scheme = Scheme.for_cell('wlan0', 'home', cell, passkey)
>>> scheme.save()
>>> scheme.activate()
保存方案,之后就可以使用它进行检索:
>>> scheme = Scheme.find('wlan0', 'home')
>>> scheme.activate()
至此,我们就完成了Python模块pywifi和wifi的安装和简单使用。总的来说,这2个模块使用起来都非常不错,对于日常Python操作wifi来说,完全可以满足需求,只要你有一定的Python基础,熟悉一下上面的代码,多调试几遍程序,很快就能掌握的,网上也有相关教程和资料,介绍的非常详细,感兴趣的话,可以搜一下,希望以上分享的内容能对你有所帮助吧,也欢迎大家评论、留言进行补充。
六、Python的socket模块中的bind?
accept_thread = threading.Thread(target=accept, args=(s, ))accept_thread.start()def accept(s): while True: conn, accept = s.accept() thread_send = MyThread(conn,addr) thread_recv = MyThread(conn,addr) thread_send.start() thread_recv.start()
七、python email模块中formataddr的作用?
formataddr函数
email.utils.formataddr(pair)和parseaddr函数相反,formataddr函数是构建邮件地址的,传入一个tuple,返回str
>>> a=formataddr(("user","123@163.com"))
>>> a
'user <123@163.com>'
>>> type(a)
<class 'str'>
>>>
八、python中显示没有numpy模块?
1.在python中,你在python的shell输⼊>>>import numpy 但是编译器告诉你没有numpy库,这时候你就要导⼊python库,那么如何导⼊呢3.找到python安装⽬录:⽐如我的C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python36\Scripts,记住是Scripts⽂件,怎么找那,window左下⾓⾥⾯输⼊py,找到python.exe程序
属性安装⽬录把下载好的包放到上⾯⽬录下:例如:numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl即可。
4.如果学过Java会很简单。配置环境变量,把上⾯的⽬录添加进环境变量即可,我的电脑>属性>⾼级设置>环境变量>找到系统变量⾥⾯的Path在末尾加 ;+上⾯的安装路径即可。
3,.在window系统左下⾓输⼊cmd pip3,.36 install numpy-1.13.3+mkl-cp36-cp36m-win_amd64.whl即可。
九、python中pat是什么模块?
模块就是程序,任何Python程序都可作为模块导入。文件的存储位置很重要
十、radius在python中哪个模块?
数据库模块里面才有这个,其他的模块没有。
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