小编Ogh*_*hli的帖子

AttributeError:无法设置工作簿的属性

所以我有以下代码,我正在写入一个已经存在的 Excel 文件:

book = load_workbook(file_path)
writer = pd.ExcelWriter(file_path, engine = 'openpyxl')
writer.book = book
writer.sheets = dict((ws.title, ws) for ws in book.worksheets)
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我在线路中遇到错误

writer.book = 书为

writer.book = book

AttributeError: can't set attribute
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)

更糟糕的是这个错误发生在我同事的 mac 机器上,但没有发生在我的 Windows 机器上。有任何想法吗 ?

python excel dataframe pandas openpyxl

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在不使用任何循环或条件的情况下打印特定范围内的数字(Java)

也许首先想到的是解决这类问题是递归函数,但是在没有任何条件的情况下编写递归函数也是一个挑战.

我试过这种方法打印10到60的数字:

public static void printNumbers(int n){
       int divisonByZero = 1 / (61 - n);
       System.out.println(n);
       printNumbers(n+1);
}     
public static void main(String[] args) {
       printNumbers(10);
}   
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但是当它达到数字61而没有异常处理时它会崩溃

即使使用try catch 算术异常,它仍然不是一个更好的解决方案,因为它处理异常(运行时错误).

我认为使用递归函数时的主要问题是停止条件.

我还读到在C++中有一种方法是通过创建一个带有静态变量计数器的类并初始化它然后递增计数器变量并在构造函数中打印它,之后实例化类计数器的对象将打印这些数字.

任何建议的解决方案来解决这一挑战将不胜感激.

java recursion loops

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计算在高效算法中选择两个数字的方式数

我解决了这个问题,但我在网上判断时超过 TLE 时间限制

程序的输出是正确的,但我认为可以提高方式,以提高效率!

问题 :

给定n整数,计算我们可以选择两个元素的方式的数量,使得它们的绝对差值小于32.

以更正式的方式,计算(i, j) (1 ? i < j ? n)这样的对数

|V[i] - V[j]| < 32.|X| 是绝对值X.

输入

第一行输入包含一个整数T,即测试用例的数量(1 ? T ? 128).

每个测试用例都以整数开头n (1 ? n ? 10,000).

下一行包含n整数(1 ? V[i] ? 10,000).

产量

对于每个测试用例,在一行上打印对数.

我在c ++中的代码:

int main() {
    int T,n,i,j,k,count;
    int a[10000];
    cin>>T;

for(k=0;k<T;k++)
 {   count=0;
     cin>>n;
    for(i=0;i<n;i++)
    {
      cin>>a[i];
    } …
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c++ algorithm

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在2D阵列中检查4个连续相同的对角元素(连接4游戏)

我正在努力在Java上实现connect 4 Game.我差不多完成了模拟游戏的程序.

我使用2D角色数组char [][] board = new char[6][7];来表示游戏的网格.

我已经实现了checkHorizontal方法来查找是否有4个连续的相同水平元素来检查win条件.我还实现了checkVertical方法来查找是否有4个连续相同的垂直元素来检查win条件.

我在编写checkDiagonal方法算法时有点困惑,该方法检查2D阵列中4个连续相同对角线元素的所有可能性.

以下是游戏中对角线胜利案例的2个例子

情况1:

 * * * * * * *
 * * * * * * *
 Y * * * * * *
 R Y * * Y * *
 Y R Y R Y R R
 R Y R Y R Y R
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案例2:

 * * * * * * *
 * * * * * * *
 * * …
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java arrays algorithm multidimensional-array

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深入探讨何时应该在 Pandas 函数中使用 Inplace 参数以及为什么不使用它?

在操作数据帧时,在 Pandas 函数中使用就地参数可能是很常见的。

Inplace是在不同函数中使用的参数。一些函数中使用 inplace 作为属性,例如set_index(), dropna(), fillna(), reset_index(), drop(), replace()等等。该属性的默认值为False,它返回对象的副本。

我想详细了解什么时候在 pandas 函数中使用是好的做法inplace,什么时候也不应该这样做,以及原因。您能否在示例中进行演示以供参考,因为这个问题在使用 pandas 函数时很常见。

例如:

df.drop(columns=[your_columns], inplace=True)

在这种情况下,建议使用 inplace 和 drop 。另外,如果某些变量喜欢list依赖于数据框。就地更改它会影响依赖于它的其他变量的结果。另一个问题是在 pandas 数据帧上使用就地阻止方法链接。

python dataframe pandas

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Python-删除一个或多个单词末尾和开头的标点符号

我想知道如何删除一个或多个单词末尾和开头的标点符号。如果单词之间有标点符号,我们不会删除。

例如

输入:

word = "!.test-one,-"

输出:

word = "test-one"

python algorithm

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如何获取javascript函数本机代码

有没有办法在浏览器控制台中查看javascript内置函数的本机代码,这样我才能知道函数的算法效率及其实际工作原理

在此输入图像描述

javascript function native-code

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