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  • 说实话win有道字典的确很不错,特别是看一些英文资料时候(咱英语不行),就特别有帮助。 不过现在linux,就想有没有linux下的有道字典呢,网上查了一下,失望而归。。。 但是找到了有人有...

    linux下的简易有道字典


    说实话在win下有的有道字典的确很不错,特别是看一些英文资料的时候(咱英语不行),就特别有帮助。
    不过现在在linux下,就在想有没有linux下的有道字典呢,在网上查了一下,失望而归。。。
    但是找到了有人有python写的一个简易的linux版有道字典,还是不错了。
    可以在http://sourceforge.net/projects/yodao-free/files/python-dict/下载。
    下载后解压得到的是一个叫dict.py的脚本。
    在命令行中输入   python dict.py
    单词   就能查找单词了。
    如  python dict.py English得到的结果就是:
    Translations from Dict.cn
    adj. 英国的,英国人的
    n. 英语
    Translations from WordNet
    an Indo-European language belonging to the West Germanic branch;
    the official language of Britain and the United States and most of
    the commonwealth countries
    the people of England
    the discipline that studies the English language and
    literature
    (sports) the spin given to a ball by striking it on one side or
    releasing it with a sharp twist
    of or relating to or characteristic of England or its culture or
    people
    Translations from yodao:
    English:   
    英语
    College English:   
    大学英语 接着,用shell打造一下。
    sudo cp dict.py /usr/bin
    sudo vim dict youdao
    #! /bin/bash
    echo -n "input word>>"
    while read -u0 in
           
    do
           
    python dict.py ${in}
           
    echo -n "input word>>"
    done 于是,你就是可以随时在命令行下使用这个有道字典了。
    ree@ree-laptop:~/bin$ youdao
    input:chinese
    chinese
    Translations from Dict.cn
    adj. 中国的
    n. 汉语,中国人
    Translations from WordNet
    any of the Sino-Tibetan languages spoken in China; regarded as
    dialects of a single language (even though they are mutually
    unintelligible) because they share an ideographic writing
    system
    a native or inhabitant of Communist China or of Nationalist
    China
    of or pertaining to China or its peoples or cultures
    of or relating to or characteristic of the island republic on
    Taiwan or its residents or their language
    Translations from yodao:
    Chinese:   
    汉语
    Chinese gooseberry:   
    猕猴桃
    input: 完。。。

    (责任编辑:编程世界)

    转自:http://www.bc-sj.com/html/linux/rumen/ruanjianshiyong/2011/0201/2222.html
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  • 的字典

    2006-04-26 00:00:00
    《我的字典》是免费电子词典,功能强大,对学习和工作非常有帮助。 主要功能 1.自带字库 系统自带字库,可以各种语言Windows操作系统上正确显示汉字; 2.速查字典 精确查找,自动逼近; 3....
  • 介绍每当我使用pandas进行分析时,我第一个目标是使用众多可用选项中一个将数据导入Pandas...这些情况,了解如何从标准python列表或字典创建DataFrames会很有帮助。基本过程并不困难,但因为有几种不...

    介绍

    每当我使用pandas进行分析时,我的第一个目标是使用众多可用选项中的一个将数据导入Pandas的DataFrame 。

    对于绝大多数情况下,我使用的 read_excel , read_csv 或 read_sql 。

    但是,有些情况下我只需要几行数据或包含这些数据里的一些计算。

    在这些情况下,了解如何从标准python列表或字典创建DataFrames会很有帮助。

    基本过程并不困难,但因为有几种不同的选择,所以有助于理解每种方法的工作原理。

    我永远记不住我是否应该使用 from_dict , from_records , from_items 或默认的 DataFrame 构造函数。

    通常情况下,通过一些反复试验和错误,我能搞定它。但由于它仍然让我感到困惑,我想我会通过以下几个例子来澄清这些不同的方法。

    在本文的最后,我简要介绍了在生成Excel报表时如何使用它。

    从Python的数据结构中生成DataFrame

    您可以使用多种方法来获取标准python数据结构并创建Pandas的DataFrame。

    出于这些示例的目的,我将为3个虚构公司创建一个包含3个月销售信息的DataFrame。

    字典

    在展示下面的示例之前,我假设已执行以下导入:

    import pandas as pd

    from collections import OrderedDict

    from datetime import date

    从python创建DataFrame的“默认”方式是使用字典列表。在这种情况下,每个字典键用于列标题。将自动创建默认索引:

    sales = [{'account': 'Jones LLC', 'Jan': 150, 'Feb': 200, 'Mar': 140},

    {'account': 'Alpha Co', 'Jan': 200, 'Feb': 210, 'Mar': 215},

    {'account': 'Blue Inc', 'Jan': 50, 'Feb': 90, 'Mar': 95 }]

    df = pd.DataFrame(sales)

    如您所见,这种方法非常“面向行”。如果您想以“面向列”的方式创建DataFrame,您可以使用 from_dict

    sales = {'account': ['Jones LLC', 'Alpha Co', 'Blue Inc'],

    'Jan': [150, 200, 50],sheng cheng

    'Feb': [200, 210, 90],

    'Mar': [140, 215, 95]}

    df = pd.DataFrame.from_dict(sales)

    使用此方法,您可以获得与上面相同的结果。需要考虑的关键点是哪种方法更容易理解您独特的使用场景。

    有时,以面向行的方式获取数据更容易,而其他时候以列为导向的则更容易。

    了解这些选项将有助于使您的代码更简单,更易于理解,以满足您的特定需求。

    大多数人会注意到列的顺序看起来不对。这个问题出现的原因是标准的python字典不保留其键的顺序。

    如果要控制列顺序,则有两种方式。

    第一种,您可以手动重新排序列:

    df = df[['account', 'Jan', 'Feb', 'Mar']]

    或者你可以使用python中的OrderedDict 创建你的有序字典 。

    sales = OrderedDict([ ('account', ['Jones LLC', 'Alpha Co', 'Blue Inc']),

    ('Jan', [150, 200, 50]),

    ('Feb', [200, 210, 90]),

    ('Mar', [140, 215, 95]) ] )

    df = pd.DataFrame.from_dict(sales)

    这两种方法都会按照您可能期望的顺序为您提供结果。

    由于我在下面概述的原因,我倾向于专门重新排序我的列,尽管使用OrderedDict一直是一个很好理解的选项。

    列表

    从python创建DataFrame的另一个选择是将数据包含在列表结构中。

    第一种方法是使用pandas进行面向行的方法 from_records 。此方法类似于字典方法,但您需要显式调出列标签。

    sales = [('Jones LLC', 150, 200, 50),

    ('Alpha Co', 200, 210, 90),

    ('Blue Inc', 140, 215, 95)]

    labels = ['account', 'Jan', 'Feb', 'Mar']

    df = pd.DataFrame.from_records(sales, columns=labels)

    第二种方法是 from_items 面向列的,实际上看起来类似于 OrderedDict 上面的例子。

    sales = [('account', ['Jones LLC', 'Alpha Co', 'Blue Inc']),

    ('Jan', [150, 200, 50]),

    ('Feb', [200, 210, 90]),

    ('Mar', [140, 215, 95]),

    ]

    df = pd.DataFrame.from_items(sales)

    这两个示例都将生成以下DataFrame:

    各种选项的直观总结

    为了保持各种选项在我的脑海中清晰,我将这个简单的图形放在一起,以显示字典与列表选项以及行与列导向的方法。

    这是一个2X2的网格,所以我希望所有来询问的人都留下深刻的印象!

    为简单起见,我没有展示 OrderedDict 方法,因为这种 from_items 方法可能更像是一个现实世界的解决方案。

    如果这有点难以阅读,您也可以获得PDF版本。

    简单的例子

    对于一个简单的概念,这似乎有很多解释。

    但是,我经常使用这些方法来构建小型DataFrame,并将其与更复杂的分析结合起来。

    举一个例子,假设我们要保存我们的DataFrame并包含一个页脚,以便我们知道它何时被创建以及它是由谁创建的。

    如果我们填充DataFrame并将其写入Excel比我们尝试将单个单元格写入Excel更容易。

    拿我们现有的DataFrame:

    sales = [('account', ['Jones LLC', 'Alpha Co', 'Blue Inc']),

    ('Jan', [150, 200, 50]),

    ('Feb', [200, 210, 90]),

    ('Mar', [140, 215, 95]),

    ]

    df = pd.DataFrame.from_items(sales)

    现在构建一个页脚(以列为导向):

    from datetime import date

    create_date = "{:%m-%d-%Y}".format(date.today())

    created_by = "CM"

    footer = [('Created by', [created_by]), ('Created on', [create_date]), ('Version', [1.1])]

    df_footer = pd.DataFrame.from_items(footer)

    合并进入一个Excel中的一个sheet:

    writer = pd.ExcelWriter('simple-report.xlsx', engine='xlsxwriter')

    df.to_excel(writer, index=False)

    df_footer.to_excel(writer, startrow=6, index=False)

    writer.save()

    这里的秘诀是使用 startrow 在销售数据框架下面写入页脚DataFrame。还有一个相应的startcol,所以你可以控制成为你想要的列布局。

    这使得基本 to_excel 功能具有很大的灵活性。

    总结

    大多数Pandas用户很快就熟悉了电子表格,CSV和SQL数据的摄取。

    但是,有时您会在基本列表或字典中包含数据并希望填充DataFrame。

    Pandas提供了几种选择,但可能并不总是立即明确何时使用哪种选择。

    没有一种方法是“最好的”,它实际上取决于您的需求。

    我倾向于喜欢基于列表的方法,因为我通常关心排序,列表确保我保留顺序。

    最重要的是要知道这些选项是可用的,这样您就可以聪明地使用最简单的选项来满足您的特定情况。

    从表面上看,这些代码样例看似简单,但我发现使用这些方法生成快速的信息片非常常见,他们可以增加或澄清更复杂的分析。

    DataFrame中数据的好处在于它很容易转换为其他格式,如Excel,CSV, HTML,LaTeX等。

    这种灵活性对于临时报告生成非常方便。

    以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持我们。

    本文标题: 从列表或字典创建Pandas的DataFrame对象的方法

    本文地址: http://www.cppcns.com/jiaoben/python/264808.html

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  • ,虽然做对了,但是内心十分不理解,于是留言给小编,希望小编可以帮助他彻底理解这个内容,回望以前,我们大多数人学习生涯时候都有过随便选选经历,于是,小编就浏览了这部分字典内容,给大家整理了以下...

    原标题:python3字典长度可变吗?

    有些小伙伴在遇到了关于这个内容的判断题,,虽然做对了,但是内心十分不理解,于是留言给小编,希望小编可以帮助他彻底理解这个内容,回望以前,我们大多数人在学习生涯的时候都有过随便选选的经历,于是,小编就浏览了下这部分字典内容,给大家整理了以下内容,希望正在学习的你,可以正好需要。我正好可以提供解决,一起来看下吧~

    字典的每个键值 key=>value 对用冒号 : 分割,每个键值对之间用逗号 , 分割,整个字典包括在花括号 {} 中 。

    格式如下所示:

    d = {key1 : value1, key2 : value2 }

    键一般是唯一的,如果重复最后的一个键值对会替换前面的,值不需要唯一。

    >>>dict = {'a': 1, 'b': 2, 'b': '3'}

    >>> dict['b']'3'

    >>> dict{'a': 1, 'b': '3'}

    值可以取任何数据类型,但键必须是不可变的,如字符串,数字或元组。

    一个简单的字典实例:

    dict = {'Alice': '2341', 'Beth': '9102', 'Cecil': '3258'}

    也可如此创建字典:

    dict1 = { 'abc': 456 }

    dict2 = { 'abc': 123, 98.6: 37 }

    字典变长参数

    字典可变长参数,或者叫关键字参数,允许你将不定长度的键值对, 作为参数传递给一个函数,当然,与元组可变参数一样,这个参数也是可以为空的。

    好啦,大家以后再做这种判断题时候,不必再随便选选,以上内容已经足够可以帮助大家去了解掌握了哦~顺便运行代码在看下吧,希望大家可以在编程时候,熟练的打出来代码哦~

    原文至:https://www.py.cn/jishu/jichu/20789.html返回搜狐,查看更多

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