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這篇文章主要介紹Python 5行代碼能做什么,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們一定要看完!
Python 5行代碼的神奇操作:
1、九九乘法表
for i in range(1, 10): for j in range(i, 10): print(f'{i}x{j}={i*j}',end='\t') print(" ") print("\n")
輸出:
1x1=11x2=21x3=31x4=41x5=51x6=61x7=71x8=81x9=9 2x2=42x3=62x4=82x5=102x6=122x7=142x8=162x9=18 3x3=93x4=123x5=153x6=183x7=213x8=243x9=27 4x4=164x5=204x6=244x7=284x8=324x9=36 5x5=255x6=305x7=355x8=405x9=45 6x6=366x7=426x8=486x9=54 7x7=497x8=567x9=63 8x8=648x9=72 9x9=81
2、逆序打印數字
給一個不多于5位的正整數,逆序打印出各位數字,實現思路如下:
def nixu(n): l = str(n) l_str = l[::-1] print("逆序:%s" % ( l_str)) nixu(2020)
輸出:
逆序:0202
3、生成詞云
from wordcloud import WordCloud import PIL.Image as image with open('wordcloud.txt') as fp: text = fp.read() wordcloud = WordCloud().generate(text) img = wordcloud.to_image() img.show()
4、快速生成二維碼
以百度為例,生成二維碼
from MyQR import myqr myqr.run( words='https://www.baidu.com/', colorized=True, save_name='baidu_code.png')
5、實現批量摳圖
import os, paddlehub as hub huseg = hub.Module(name='deeplabv3p_xception65_humanseg') # 加載模型 path = './imgs/' # 文件目錄 files = [path + i for i in os.listdir(path)] # 獲取文件列表 results = huseg.segmentation(data={'image': files}) # 摳圖
以上是Python 5行代碼能做什么?的所有內容,感謝各位的閱讀!希望分享的內容對大家有幫助,更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道!
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