老猿Python博文目录 专栏:使用PyQt开发图形界面Python应用 老猿Python博客地址 1.获取指定行和列的项 根据行和列可以获取对应位置的项,调用语法如下: QTableWidgetItem item(int row, int column) 如果对应位置没有项,则返回None. 2.获取指定位置的项 QTableWidget的itemAt方法通过视口内的坐标点获取对应坐标位置的项,相关调用方法如下: QTreeWidgetItem itemAt( QPoint p) QTreeW

from:http://www.jb51.net/article/66580.htm 这篇文章主要介绍了Python3实现从文件中读取指定行的方法,涉及Python中linecache模块操作文件的使用技巧,需要的朋友可以参考下 本文实例讲述了Python3实现从文件中读取指定行的方法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: # Python的标准库linecache模块非常适合这个任务 import linecache the_line = linecache.getline('d:/Fre

转自:walkingp 1.显示行号 如果数据没有删除的情况下主键与行号是一致的,但在删除某些数据,行号就与主键不一致了,这时需要查询行号就需要用新的方法,在SQL Server2005之前,需要使用临时表,但在SQL Server2005中,使用ROW_NUMBER()非常方便. select row_number() over (order by UseriD) as rowNum,* from UserInfo 查询结果: 2.随机查询 有的时候我们需要查询出的数据是随机排序的,newid

转自:http://www.maomao365.com/?p=5323 摘要:下文主要讲述,如何禁止删除数据表中指定行数据 最近收到用户一个需求,禁止所有人删除”表A”中,ID 为1.2.3.4.5的系统默认数据,通过项目组同事仔细研究,我们得到一致的答案为:在表上新增一个触发器,当删除数据ID为 1 2 3 4 5时候,直接弹出相应的错误,采用这种模式,可以限制所有端口的异常操作(程序 查询分析器),具体实现方式,如下文所示: create trigger trTriggerA on A fo

# !/user/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import configparser # 生成一个config文件 config = configparser.ConfigParser() config[", ", "} config["bitbucket.org"] = {} config["bitbucket.org"]["user"] = "hg"

mysql 行号的实现 Select id,(@rowNum:=@rowNum+1) as rowNo From first,(Select (@rowNum :=0) ) bOrder by first.id Desc 这样就可以实现mysql 的行号 获取指定行的数据可以使用limit 具体的使用如下: select * from first limit num,1 即可

import linecacheprint linecache.getline('url.txt',2) 读取url.txt文件的第2行内容

练习8.1:编写函数.接受一个istream&参数,返回值类型也是istream&.此函数必须从给定流中读取数据,直至遇到文件结束标识时停止. #include <iostream> #include <stdexcept> using std::istream; using std::cin; using std::cout; using std::cerr; using std::endl; using std::runtime_error; istream &

我有如下数据格式3360  2001     5   1750.5   1246.5  22.5  n    1775=1177-1316:13360  2001     5   1750.5   1246.5  22.5  n    1778=1177-1316:13360  2001     5   1750.5   1246.5  22.5  n    1781=1177-1316:13360  2001     5   1750.5   1246.5  22.5  n    1784=1

(1)数据准备 数据集介绍: 数据集中存放的是1223幅图像,其中756个负样本(图像名称为0.1~0.756),458个正样本(图像名称为1.1~1.458),其中:"."前的标号为样本标签,"."后的标号为样本序号 (2)利用python读取文件夹中所有图像 ''' Load the image files form the folder input: imgDir: the direction of the folder imgName:the name of

1.问题描述 使用SteamRead的Peek()和ReadLine()来读取流中的数据,如果数据行数太多,会读取不完整(后面有些数据就读不出来了). 比如: while (srResponseReader.Peek() > 0) { string line = srResponseReader.ReadLine(); if (!String.IsNullOrEmpty(line)) builder.Append(line); } 最好使用: while ((line = srResponseR

1.数据分组-->频数分布表 环境配置: import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 按照你设定合适的间隔,把数据分为各个范围的组,然后统计出在这个范围内的频数有多少,我没有找到合适的函数,我就自己写了一个函数,类似直方图的工作,这是画水平条形图的数据准备.至于为什么要画水平条形图,当类别太多,使用水平条形图比较简洁,个人看法.下面给出代码,就不解释代码含义了. def data_count(dat

任意单元格输入=OFFSET($A$1,(ROW(A1)-1)*20,0) 往下拉就出来了

注意: cr3 切换 ,导致eip 指向的页面,改变为对应cr3 的页面:所以代码也变了:这里需要将这部分代码放入公共区域. 解决: 使用 类似前面 山寨 systemfastcallentry 的方法:使用 int 20 将代码拷贝到 高2gb 公共区域. 注册到 int 21,然后中断调用即可.

/******************************************************** Copyright (C), 2016-2018, FileName: main Author: woniu201 Email: wangpengfei.201@163.com Created: 2018/08/31 Description: 文件操作:读取指定行,删除指定行,修改指定行 ***********************************************

http://blog.csdn.net/MichaelJScofield/article/details/41869785 Delphi 快速读取TXT 指定行的数据 分类:Delphi个人挫品 (3138)  (0) 继上次的问题.在提取了大量的Email 数据后.现在读取数据成了一个问题.今天我取过1~100w的数据.明天我要取100w~200w的数据.在不用数据库的情况下,我搞了一个下午.Delphi Tstringlist 和 textfile 的简单读取是满足不了的.Tstringl

技术背景 考虑到深度学习领域中的数据规模一般都比较大,尤其是训练集,这个限制条件对应到实际编程中就意味着,我们很有可能无法将整个数据文件的内容全部都加载到内存中.那么就需要一些特殊的处理方式,比如:创建内存映射文件来替代原始文件被加载到内存中.预处理数据后再加载内存中以及单次只加载文件的片段.其中关于内存映射技术的一些应用,在前面的这2篇博客1和博客2中有所介绍,而本文将要介绍的是从文件中只读取特定行的内容的3种解决方案. 行遍历实现 在python中如果要将一个文件完全加载到内存中,通过fil

图片看不清楚的话,可以右键选择:“在新标签页中打开图片(I)” 参数 df.loc[(a,b),c]中第一个参数元组为索引内容,a为level0索引对应的内容,b为level1索引对应的内容 因为df是一个dataframe,所以要用c来指定列 准备数据 先对数据设置多重索引: 根据索引取指定行 通过三重索引去取指定行数据: 通过双重索引去取指定行: 根据索引取指定列 通过三重索引去取指定列数据: 通过双重索引去取指定列数据:

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E

Pandas 读取和存储数据 目录 读取 csv数据 读取 txt数据 存储 csv 和 txt 文件 读取和存储 json数据 读取和存储 excel数据 一道练习题 参考 Numpy基础(全) Pandas基础(全) 一,读取 CSV 文件: # 文字解析函数: # pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 # pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为制表符 # read()_csv/read_table()参数: # path

# 一,读取 CSV 文件: # 文字解析函数: # pd.read_csv() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为逗号 # pd.read_table() 从文件中加载带分隔符的数据,默认分隔符为制表符 # read()_csv/read_table()参数: # path 文件路径,路径中如果有空格需要先使用 open函数获取文件对象 # sep 文段隔开的字符序列,也可使用正则表达式 # header 指定行标题(指定列索引),默认为0,也可以设为 None # index_col