pyqt图形化显示—3.5.布局
上一篇讲了一下布局 只涉及了一点点,布局就将设置好的控件排布在窗口上显示,一共有三个半布局方式,垂直布局和水平布局,网格布局,还有半个表单布局。由于人的阅读习惯我们一般是整体主布局采用垂直布局,单个小布局框架采用水平布局,当然直接使用网格布局也是可以的。
引入库
from PySide6.QtWidgets import QVBoxLay ...
Python Pytorch包详解
目录一、PyTorch的核心特性(新手最需要了解)1. 核心数据结构:张量(Tensor)2. 自动求导(Autograd)—— 深度学习的“核心神器”3. 动态计算图——新手友好的核心优势4. 丰富的神经网络工具(torch.nn)二、PyTorch的应用场景三、使用前置条件总结你想了解PyTorch这个Python包的核心定位 ...
基于Python编写一个Markdown转EPUB电子书生成工具
目录前言项目需求分析运行界面技术选型核心库介绍环境准备核心代码实现1. 构建主窗口框架2. 设计用户界面3. Markdown转EPUB核心逻辑4. 智能文件复制功能使用示例基础用法高级技巧可能的扩展功能常见问题解决中文显示问题文件路径问题前言
在数字阅读时代,EPUB格式已成为电子书的主流标准。作为一名内容创作者或开发者,你 ...
利用Python轻松实现找出同步日志中的重复数据
在做接口对接时,对方提交过来的数据存在重复数据,这时候可以通过 Python 轻松提取出来
syncDevice_2026-01-07.log
2026-01-07 11:41:33 | [{"deviceMac":"ED:0C:51:C2:B2:EA","deviceSn":"240103 P50162"},{"deviceMac":"C0:7A:A1:6C:67:AA","deviceSn":"221130P50012"},{"deviceMac":"D00:02:39:834","deviceSn":"221130 ...
pyqt图形化显示—3.常用控件
前面已经能够通过组合构建一个基础的能交互的ui了,接下来就是丰富界面了,一些常用控件走起~
下拉框
界面
首先导入对应库
from PySide6.QtWidgets import QComboBox, QVBoxLayout
QComboBox是下拉框的列表库,QVBoxLayout是垂直布局库,不使用垂直布局没办法表现下拉列表
下面就是构建一个下拉框了
cb = QComboBox() ...
Pandas中groupby+agg的两种写法区别小结
目录一、一个非常真实的使用场景二、第一种写法:很多人最常用,但最容易踩坑三、第二种写法:Pandas 官方推荐(强烈建议)四、两种写法的核心区别对比五、真实项目中的差距会越来越大在使用 Pandas 做数据统计时,groupby + agg 是绕不开的操作。
但很多人(包括我自己)在实际项目中都会遇到一个问题:
为什么明明只是做 ...
Python natsort库实现自然排序
目录一、什么是自然排序?字典序 vs 自然序二、快速入门安装基础用法三、六大核心应用场景1. 文件名排序2. 版本号排序3. 混合文本排序4. IP地址排序5. 复杂数据结构排序6. 科学数据排序四、高级技巧1. 忽略大小写2. 逆序排序3. 多字段排序在数据处理和文件管理中,我们经常遇到需要排序的字符串包含数字的情况。Python 内置 ...
详解NumPy中np.where() 的两种神奇用法
目录什么是 np.where()?用法一:三元条件替换(条件 ? 值1 : 值2)基础示例实际应用:成绩分类多条件组合用法二:定位元素索引一维数组示例二维数组示例实际应用:图像处理进阶技巧与注意事项1. 广播机制2. 直接修改满足条件的值3. 多维度索引性能优势在数据科学和数值计算的世界里,NumPy 就像是一把瑞士军刀,而 np.wher ...
NumPy中使用省略号进行切片的实现示例
目录基本概念语法规则示例演示示例1:基本用法示例2:更高维度示例3:混合使用常见错误实际应用场景基本概念
NumPy中的省略号(...)用于简化多维数组的切片操作,表示“所有未指定的轴”。当处理高维数组时,可以避免显式写出多个连续的冒号(:)。
语法规则
省略号的使用规则如下:
... 会自动扩展为多个 :,以 ...
深入理解NumPy 的 np.column_stack的实现
目录1.np.column_stack是什么?2. 为什么要用 column_stack?3. 示例:从最基础到更实用3.1 堆叠两个 1D 数组3.2 堆叠两个 2D 数组3.3 混合 1D 和 2D 数组4.column_stack的可视化理解5. column_stack 的典型使用场景5.1 拼接多个特征列(ML/数据分析常用)5.2 合并 ground truth + 预测结果5.3 将多个独立数组快速构建成一 ...
Python计算代码运行时间的四种方法
目录1、计算程序运行CPU的时间2、计算CPU的总运行时间3、方法三4、方法四5、方法补充1、计算程序运行CPU的时间
#python 的标准库手册推荐在任何情况下尽量使用time.clock().
#只计算了程序运行CPU的时间,返回值是浮点数
import time
start =time.clock()
#中间写上代码块
end = time.clock()
print('Running time: %s Seco ...
Python3处理json文件和csv文件
目录1、Python3处理json文件2、Python3处理csv文件3、方法补充本文介绍了使用Python处理JSON及CSV文件的方法。首先展示了如何从JSON文件中提取2010年的各国人口数据并利用国别码进行展示;其次通过一个CSV文件案例,演示了如何读取气象数据并绘制成易于理解的图表。
1、Python3处理json文件
'''
The i18n module was remove ...
基于Python开发一个PDF文件元数据查看器
目录完整代码使用说明1.安装依赖:2.运行程序:功能说明界面展示下面是一个完整的Python GUI程序,用于查看PDF文件的元数据(包括作者信息),使用Tkinter作为GUI框架。这个程序可以提取PDF的作者、标题、创建日期等信息。
完整代码
(有需要运行版软件的留言邮箱):
import os
import PyPDF2
import tkinter as tk
from tki ...
NumPy随机数生成函数的多种实现方法
目录一、基础随机数生成函数1.np.random.rand(d0, d1, ..., dn)2.np.random.randn(d0, d1, ..., dn)3.np.random.randint(low, high=None, size=None, dtype=int)4.np.random.random(size=None)二、概率分布抽样函数1.np.random.uniform(low=0.0, high=1.0, size=None)2.np.random.normal(loc=0.0, scale=1.0, size=None)3.n ...
Pandas基础使用指南之排序、字符串日期处理和文件合并拆分技巧
目录一、排序1.1 对Series排序1.2 对DataFrame排序二、字符串和日期处理三、DataFrame的连接四、EXCEL表格批量合并和拆分4.1 批量进行表格合并4.2 批量进行表格拆分之前我们已经介绍了 pandas的基础使用用法,这一期我们来看看这个包其他有意思的方法
一、排序
1.1 对Series排序
对Series的排序,主要是两个参数,一个是asc ...
Python新手指南之如何读写旧版Excel(.xls)格式文件
目录1. 准备工作:环境与依赖库安装步骤2. 读取 .xls 文件基础读取代码进阶读取技巧3. 写入 .xls 文件基础写入代码写入多个 Sheet4. 常见陷阱与解决方案 (Common Pitfalls)1. 行数限制 (The 65,536 Row Limit)2. 库的混淆 (xlrd vs openpyxl)3. 编码问题5. 总结与建议在数据处理的世界里,Excel 是最常见的文件格式之一。虽 ...
NumPy zeros()函数使用小结
目录一、函数简介二、参数详解参数解析三、相关示例示例 1:创建一维数组示例 2:创建二维数组示例 3:创建三维数组示例 4:使用不同的数据类型四、zeros()与empty()的区别NumPy(Numerical Python)是Python科学计算领域的核心库。它提供了强大的多维数组对象,以及用于处理这些数组的工具。在数据科学、机器学习和工程计 ...
Python利用openpyxl与pandas处理Excel多工作表的实战对比
目录一、核心定位差异:外科手术刀与数据加工厂1.1 openpyxl:Excel原生结构的精细操控者1.2 pandas:数据分析的批量处理引擎二、多工作表读写性能实测2.1 读取性能对比2.2 写入性能对比三、典型场景解决方案3.1 场景一:销售数据分析看板3.2 场景二:财务预算模板自动化四、混合使用最佳实践4.1 数据流处理链4.2 关键技巧 ...
Python实现快速从指定页面PDF中提取文本
目录1. 环境准备2. 从指定页面提取文本2.1 代码示例2.2 代码解析3. 从指定区域提取文本3.1 代码示例3.2 代码解析结论在现代办公环境中,PDF 文件作为一种通用的文档格式被广泛使用。无论是合同、报告还是电子书,很多重要信息都储存于 PDF 文件中。因此,从 PDF 文件中提取文本数据的需求也逐渐增加。本文将为大家介绍如何 ...
基于 Python 与 PyQt5 构建的特斯拉行车记录仪视频播放器
基于 Python 与 PyQt5 构建的特斯拉行车记录仪视频播放器
GitHub 开源地址:https://github.com/JerryYu2014/TeslaCamPlayer
很多 Tesla 车主第一次打开 U 盘里的 TeslaCam 文件夹时,都会有类似的感受:
文件夹层级又深又乱,RecentClips、SavedClips、SentryClips 混在一起;
每段视频被拆成前/后/左/右四个摄像头的文件 ...