


Exemple de code pour utiliser Python pour dessiner un rapport et définir la couleur des cellules
Cet article présente principalement en détail l'exemple de code permettant d'utiliser Python pour dessiner des rapports et définir les couleurs des cellules. Il a une certaine valeur de référence. Les amis intéressés peuvent s'y référer
原文地址:Python通过Pattern设置单元格底纹及背景色作者:teng Python通过Pattern设置excel文件的单元格底纹及背景颜色时,无法得到想要设置的单元格颜色所代表的数值,最开始采用笨办法,从0开始不停地测试对应的颜色,最后同事提示不如利用Python写个小程序,将0-256对应的颜色显示出来,从而可以根据自己想要的颜色找到对应的数值。在这里将这段小程序和大家共享一下,就不需要一个个去尝试了。 如果对一个单元格重复操作,会引发 returns error: # Exception: Attempt to overwrite cell: # sheetname=u'sheet 1' rowx=0 colx=0 所以在打开时加cell_overwrite_ok=True 解决 以下为源代码: # -*- coding: utf-8 -*- import xlwt #新建一个excel文件 file=xlwt.Workbook() #新建一个sheet table=file.add_sheet('sheet name',cell_overwrite_ok=True) for i in range(0,256): stylei= xlwt.XFStyle() #初始化样式 patterni= xlwt.Pattern() #为样式创建图案 patterni.pattern=1 #设置底纹的图案索引,1为实心,2为50%灰色,对 应为excel文件单元格格式中填充中的图案样式 patterni.pattern_fore_colour=i #设置底纹的前景色,对应为excel文件单元格格式 中填充中的背景色 patterni.pattern_back_colour=35 #设置底纹的背景色,对应为excel文件单元格格式 中填充中的图案颜色 stylei.pattern=patterni #为样式设置图案 table.write(i,0,i,stylei) #使用样式 file.save('D:/Python27/colour.xls')
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PHP et Python ont leurs propres avantages et inconvénients, et le choix dépend des besoins du projet et des préférences personnelles. 1.Php convient au développement rapide et à la maintenance des applications Web à grande échelle. 2. Python domine le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique.

Docker utilise les fonctionnalités du noyau Linux pour fournir un environnement de fonctionnement d'application efficace et isolé. Son principe de travail est le suivant: 1. Le miroir est utilisé comme modèle en lecture seule, qui contient tout ce dont vous avez besoin pour exécuter l'application; 2. Le Système de fichiers Union (UnionFS) empile plusieurs systèmes de fichiers, ne stockant que les différences, l'économie d'espace et l'accélération; 3. Le démon gère les miroirs et les conteneurs, et le client les utilise pour l'interaction; 4. Les espaces de noms et les CGROUP implémentent l'isolement des conteneurs et les limitations de ressources; 5. Modes de réseau multiples prennent en charge l'interconnexion du conteneur. Ce n'est qu'en comprenant ces concepts principaux que vous pouvez mieux utiliser Docker.

Une formation efficace des modèles Pytorch sur les systèmes CentOS nécessite des étapes, et cet article fournira des guides détaillés. 1. Préparation de l'environnement: Installation de Python et de dépendance: le système CentOS préinstalle généralement Python, mais la version peut être plus ancienne. Il est recommandé d'utiliser YUM ou DNF pour installer Python 3 et Mettez PIP: sudoyuMupDatePython3 (ou sudodnfupdatepython3), pip3install-upradepip. CUDA et CUDNN (accélération GPU): Si vous utilisez Nvidiagpu, vous devez installer Cudatool

Activer l'accélération du GPU Pytorch sur le système CentOS nécessite l'installation de versions CUDA, CUDNN et GPU de Pytorch. Les étapes suivantes vous guideront tout au long du processus: CUDA et CUDNN Installation détermineront la compatibilité de la version CUDA: utilisez la commande NVIDIA-SMI pour afficher la version CUDA prise en charge par votre carte graphique NVIDIA. Par exemple, votre carte graphique MX450 peut prendre en charge CUDA11.1 ou plus. Téléchargez et installez Cudatoolkit: visitez le site officiel de Nvidiacudatoolkit et téléchargez et installez la version correspondante selon la version CUDA la plus élevée prise en charge par votre carte graphique. Installez la bibliothèque CUDNN:

Python et JavaScript ont leurs propres avantages et inconvénients en termes de communauté, de bibliothèques et de ressources. 1) La communauté Python est amicale et adaptée aux débutants, mais les ressources de développement frontal ne sont pas aussi riches que JavaScript. 2) Python est puissant dans les bibliothèques de science des données et d'apprentissage automatique, tandis que JavaScript est meilleur dans les bibliothèques et les cadres de développement frontaux. 3) Les deux ont des ressources d'apprentissage riches, mais Python convient pour commencer par des documents officiels, tandis que JavaScript est meilleur avec MDNWEBDOCS. Le choix doit être basé sur les besoins du projet et les intérêts personnels.

Lors de la sélection d'une version Pytorch sous CentOS, les facteurs clés suivants doivent être pris en compte: 1. CUDA Version Compatibilité GPU Prise en charge: si vous avez NVIDIA GPU et que vous souhaitez utiliser l'accélération GPU, vous devez choisir Pytorch qui prend en charge la version CUDA correspondante. Vous pouvez afficher la version CUDA prise en charge en exécutant la commande nvidia-SMI. Version CPU: Si vous n'avez pas de GPU ou que vous ne souhaitez pas utiliser de GPU, vous pouvez choisir une version CPU de Pytorch. 2. Version Python Pytorch

CENTOS L'installation de Nginx nécessite de suivre les étapes suivantes: Installation de dépendances telles que les outils de développement, le devet PCRE et l'OpenSSL. Téléchargez le package de code source Nginx, dézippez-le et compilez-le et installez-le, et spécifiez le chemin d'installation AS / USR / LOCAL / NGINX. Créez des utilisateurs et des groupes d'utilisateurs de Nginx et définissez les autorisations. Modifiez le fichier de configuration nginx.conf et configurez le port d'écoute et le nom de domaine / adresse IP. Démarrez le service Nginx. Les erreurs communes doivent être prêtées à prêter attention, telles que les problèmes de dépendance, les conflits de port et les erreurs de fichiers de configuration. L'optimisation des performances doit être ajustée en fonction de la situation spécifique, comme l'activation du cache et l'ajustement du nombre de processus de travail.

Traitez efficacement les données Pytorch sur le système CentOS, les étapes suivantes sont requises: Installation de dépendance: Mettez d'abord à jour le système et installez Python3 et PIP: sudoyuMupdate-anduhuminstallpython3-ysudoyuminstallpython3-pip-y, téléchargez et installez Cudatoolkit et Cudnn à partir du site officiel de Nvidia selon votre version de Centos et GPU. Configuration de l'environnement virtuel (recommandé): utilisez conda pour créer et activer un nouvel environnement virtuel, par exemple: condacreate-n
