### Python中的range函数详解 #### 一、概述 在Python编程语言中，`range()`函数是一种非常实用且常用的工具，用于生成一系列连续的整数。它广泛应用于循环控制结构中，比如for循环，来实现对特定范围内的数字进行迭代处理。在Python 3中，`range()`函数的行为与Python 2有所不同，这主要体现在返回值类型上。 #### 二、Python 3中range函数的特点 在Python 3中，`range()`函数返回的是一个可迭代对象，而不是列表类型。这意味着直接打印`range()`对象时，并不会显示具体的整数序列，而是显示其对象信息。若需要将`range()`对象转换为列表或元组等数据结构，可以利用`list()`或`tuple()`函数来实现这一目的。 #### 三、range函数的语法及参数说明 ##### 函数语法： ```python range(stop) range(start, stop[, step]) ``` ##### 参数说明： - **start**：计数开始的数值，默认为0。例如`range(5)`等同于`range(0, 5)`。 - **stop**：计数结束的数值，但不包含该值。例如：`range(0, 5)`的结果是`[0, 1, 2, 3, 4]`，不包含5。 - **step**：步长，默认为1。例如`range(0, 5)`等同于`range(0, 5, 1)`。 #### 四、range函数的基本用法示例 ##### 示例1：仅指定开始和结束值 ```python for number in range(1, 6): print(number) ``` **输出结果：** ``` 1 2 3 4 5 ``` 在这个例子中，从1开始到5结束（不包括6），步长默认为1。 ##### 示例2：仅指定结束值 ```python for number in range(6): print(number) ``` **输出结果：** ``` 0 1 2 3 4 5 ``` 这里从0开始到5结束（不包括6），步长同样默认为1。 ##### 示例3：指定开始、结束和步长 ```python for number in range(1, 6, 2): print(number) ``` **输出结果：** ``` 1 3 5 ``` 在这个例子中，从1开始到5结束（不包括6），步长为2。 ##### 示例4：使用负数步长 ```python for number in range(6, 1, -1): print(number) ``` **输出结果：** ``` 6 5 4 3 2 ``` 此例中，从6开始到2结束（不包括1），步长为-1。需要注意的是，如果使用负数作为步长，则开始值必须大于结束值。 #### 五、range函数与其他数据结构的转换 在某些情况下，我们可能需要将`range()`函数生成的整数序列转换为其他的数据结构，如列表或元组，以便进行进一步的处理。 ##### 转换为列表 ```python numbers = list(range(1, 6)) print(numbers) # 输出：[1, 2, 3, 4, 5] ``` ##### 转换为元组 ```python numbers = tuple(range(1, 6)) print(numbers) # 输出：(1, 2, 3, 4, 5) ``` 通过以上示例可以看出，`range()`函数提供了极大的灵活性，能够轻松地生成整数序列，并根据具体需求转换为不同的数据结构。这对于编写高效、简洁的Python代码至关重要。 #### 六、总结 `range()`函数在Python编程中扮演着重要的角色。无论是进行简单的数字计数还是复杂的迭代逻辑设计，掌握`range()`函数的用法都是非常必要的。希望本文能帮助读者更好地理解和应用`range()`函数，在实际开发过程中发挥出更大的价值。

用于检测机载RGB，高光谱和LIDAR点云中单个树的多传感器基准数据集 树木的个体检测是林业和生态学的中心任务。 很少有论文分析在广泛的地理区域内提出的方法。 NeonTreeEvaluation数据集是在国家生态观测网络（NEON）中22个站点的RGB图像上绘制的一组边界框。 每个站点覆盖不同的森林类型（例如 ）。 该数据集是第一个在多种生态系统中具有一致注解的数据集，用于共同注册的RGB，LiDAR和高光谱图像。 评估图像包含在此仓库中的/ evaluation文件夹下。 注释文件（.xml）包含在此仓库中的/ annotations /下 制作人：Ben Weinstein-佛罗里达大学。 如何根据基准进行评估？ 我们构建了一个R包，以方便评估并与基准评估数据进行交互。 图像是如何注释的？ 每个可见的树都进行了注释，以创建一个包围垂直对象所有部分的边界框。 倒下的树木没有注释。

pytorch进行图像去噪处理的复现练习 DnCNN为经典图像去噪算法，论文地址为：https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8554135 其网络结构如下： 复现的材料和数据集下载地址见ipynb文件中有详细描述与说明。 训练使用pytorch，平台采用谷歌colab进行训练。 在后续实验过程中发现DnCNN在红外图像非均匀性校正上只能做到对图像的PSNR等图像质量上的提升但无法对于图像非均匀性上有所作用

本资源以新闻网站为例，实现了新闻信息的爬取，目的是分享爬虫的方法。 注意：本信息仅供个人使用，不能用于非法用途，使用本资源造成的法律责任与本资源、本文章及本作者无关。 另：如果有损害利益，请私信，会将资源删除

python 爬取文本内容并写入json文件-目录内容及页码

在本项目中，我们将探讨如何使用Python爬虫技术获取链家网站上的二手房房价数据，并将这些数据存储到MongoDB数据库中，以便后续进行数据分析。让我们逐一了解涉及的关键知识点。 1. **Python爬虫**：Python是进行网络数据抓取的常用语言，其拥有丰富的库支持，如BeautifulSoup、Scrapy等。在这个项目中，我们可能使用requests库来发送HTTP请求获取网页内容，然后用BeautifulSoup解析HTML结构，提取出房价等相关数据。 2. **链家API或网页解析**：链家网站可能提供API接口，也可能需要通过解析HTML页面来获取数据。如果API可用，直接调用API会更高效；若无API，我们需要解析网页结构，找到包含房价、面积、地理位置等信息的元素。 3. **XPath和CSS选择器**：在解析HTML时，XPath和CSS选择器是定位网页元素的重要工具。XPath用于XML和HTML文档路径导航，而CSS选择器则用于选择HTML元素，两者都可以帮助我们准确地找到目标数据。 4. **数据清洗与预处理**：抓取的数据可能存在缺失值、异常值或格式不一致的问题，需要使用Python的pandas库进行清洗和预处理，确保数据质量。 5. **MongoDB**：MongoDB是一种NoSQL数据库，适合存储非结构化和半结构化数据。在这里，它将用于存储房价数据。Python有PyMongo库用于与MongoDB交互，包括连接数据库、创建集合（类似表）、插入数据、查询数据等操作。 6. **数据存储与结构设计**：在MongoDB中，我们需要设计合适的文档结构（JSON格式）来存储房价信息，如包含房源ID、小区名、价格、面积、所在区域等字段。 7. **数据分析**：抓取并存储数据后，可以使用Python的pandas、numpy、matplotlib等库进行数据分析，例如房价的分布、趋势、区域对比等。数据可视化可以帮助我们更好地理解房价规律。 8. **异常处理与批量爬取**：在爬虫过程中，需要考虑请求超时、反爬虫策略等问题，通过设置重试机制、使用代理IP等方式提高爬取的成功率。同时，为了获取大量数据，我们需要设计合理的爬取策略，避免过于频繁的请求导致IP被封。 9. **文件操作**：在本项目中，我们有一个名为“桂林房屋信息.xlsx”的文件，这可能是爬取前已有的数据样本，或者用于存储爬取结果。pandas可以方便地读写Excel文件，与MongoDB中的数据进行比对或合并。 10. **代码组织与版本控制**：使用Jupyter Notebook（即Untitled.ipynb文件）编写代码，可以方便地混合文本、代码和输出。同时，推荐使用Git进行版本控制，以便追踪代码的修改历史和协同工作。 总结，本项目涵盖了从网络爬虫、数据处理、数据库操作到数据分析的多个环节，是Python在数据科学领域应用的一个典型实例。通过实践，我们可以提升数据获取、存储和分析的能力，更好地理解房地产市场的动态。

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课程安排工具 Python脚本可为一所小型私立学校生成课程表。 给定时间表模板（如 ，列出教师，时隙和排除 ）和一组首选项（即，每位老师提供的课程列表，以及列出希望参加的学生的班级列表）每个课程，如 ，该脚本都会生成一个整数线性编程模型，并使用CoinMP对其进行求解，以最大程度地减少学生所遇到的时间表冲突（总体而言）。 （其中包括其他实用程序，例如jam_in_course.py ，其开发目的是帮助确定如何将一个班级分成两个部分，或者在哪里添加新课程而不必重新计算整个时间表。 对于高级用户，可以编辑solve_schedule.py第182-183行，以便确定要取消优先级的课程。 取消优先次序的逻辑是，某些课程对于学生的毕业可能是必不可少的，而另一些则是可选的。 可以对涉及可选课程的冲突进行加权，以确保计划程序优先处理基本课程。） 需要安装PuLP和CoinMP。 （除了CoinM

Python 简介 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。 Python 的设计具有很强的可读性，相比其他语言经常使用英文关键字，其他语言的一些标点符号，它具有比其他语言更有特色语法结构。 Python 是一种解释型语言： 这意味着开发过程中没有了编译这个环节。类似于PHP和Perl语言。 Python 是交互式语言： 这意味着，您可以在一个 Python 提示符 >>> 后直接执行代码。 Python 是面向对象语言: 这意味着Python支持面向对象的风格或代码封装在对象的编程技术。 Python 是初学者的语言：Python 对初级程序员而言，是

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