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        python系列 文件操作的代碼

         更新時間:2019年10月06日 21:04:55   作者:Fengqiao_x   我要評論
        這篇文章主要介紹了python系列 文件操作的代碼,主要是使用了python的open、read、write是些打開、讀取、寫入,導入numpy主要是用到數組操作,需要的朋友可以參考下

        核心代碼

        import numpy as np
        import os,sys
        
        #獲取當前文件夾,并根據文件名
        def path(fileName):
         p=sys.path[0]+'\\'+fileName
         return p
        
        #讀文件 
        def readFile(fileName):
         f=open(path(fileName))
         str=f.read()
         f.close()
         return str
         
        #寫文件 
        def writeFile(fileName,str):
         f=open(path(fileName),'w')
         f.write(str)
         f.close()
        
        def str1():
         str=','.join('我在中國大地上驕傲地生長著!')
         return str
        
        def str2():
         return str(np.random.randint(-49,50,[3,3,3]))
        
        #實驗1 
        def test_1():
         fileName='中國大地.txt'
         writeFile(fileName,str1())
         list=readFile(fileName).split(',')
         print(list)
        
        #實驗2
        def test_2():
         writeFile('str1',str1())
         writeFile('str2',str2())
         str_1=readFile('str1')
         str_2=readFile('str2')
         print(str_1)
         print(str_2)
         
        test_2()

        下面是一些

        打開和關閉示例:

        讀取

        寫入

        randint(low[,high,shape]) 根據shape創建隨機整數或整數數組,范圍是[low, high)

        numpy.random.randint的詳細用法

        函數的作用是,返回一個隨機整型數,范圍從低(包括)到高(不包括),即[low, high)。如果沒有寫參數high的值,則返回[0,low)的值。

        numpy.random.randint(low, high=None, size=None, dtype='l')
        參數如下:

         

        參數 描述
        low: int 生成的數值最低要大于等于low。
        (hign = None時,生成的數值要在[0, low)區間內)
        high: int (可選) 如果使用這個值,則生成的數值在[low, high)區間。
        size: int or tuple of ints(可選) 輸出隨機數的尺寸,比如size=(m * n* k)則輸出同規模即m * n* k個隨機數。默認是None的,僅僅返回滿足要求的單一隨機數。
        dtype: dtype(可選): 想要輸出的格式。如int64、int等等

        輸出:

        返回一個隨機數或隨機數數組

        例子

        >>> np.random.randint(2, size=10)
        array([1, 0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0])
        >>> np.random.randint(1, size=10)
        array([0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0])
        >>> np.random.randint(5, size=(2, 4))
        array([[4, 0, 2, 1],
               [3, 2, 2, 0]])
        >>>np.random.randint(2, high=10, size=(2,3))
        array([[6, 8, 7],
               [2, 5, 2]]) 

        好了這篇文章先介紹到這,后續腳本之家小編會為大家分享更多的資料。

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