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苹果pad上的pythonide怎么运行 pythonide运行方法

1、在ipad上搜索Python，点击进去。

2、进去网站之后，点击Downloads-Windows，选择“Windows x86-64 executable installer”版本的Python进行下载。

3、下载完Python之后，双击进行安装，点击“Install Now”，可以看到默认的安装路径是“C:\Users\a\AppData\Local\Programs\Python\Python37”，也可以勾选“Add Python 3.7 to Path”进行自定义安装路径。

4、开始进行安装Python，等待一会儿，就会安装完成了。

5、可以看到已经安装了Python，点击close。

6、可以在电脑上测试一下Python有没有安装成功，按win+R键打开运行，输入cmd，打开命令提示符之后，输入“python -V”，按回车键，可以看到Python的版本信息，代表安装成功。

7、如果在命令提示符输入“python -V”，按回车键，没有看到版本信息，需要在系统变量path中添加Python的安装路径。

相关问答

Q1: python 中一维数据中值滤波函数，在matlab中有 medfilt1函数，Python中有吗，只找到了图像2维的，

有的，在numpy包中

import numpy as np

dat = [1,3,5,6,7,2,4]

med = np.median(dat) # med=4.0

Q2: notepad++运行Python,只出现黑框，不运行相应的程序，怎么解？

print (34+22)

试试。直接写虽然会运算，但不会打印出来。要打印出来就要用print（）函数。

Q3: 图像双三次插值算法原理及python实现

一. 图像双三次插值算法原理：

        假设源图像 A 大小为 m*n ，缩放后的目标图像 B 的大小为 M*N 。那么根据比例我们可以得到 B(X,Y) 在 A 上的对应坐标为 A(x,y) = A( X*(m/M), Y*(n/N) ) 。在双线性插值法中，我们选取 A(x,y) 的最近四个点。而在双立方插值法中，我们选取的是最近的16个像素点作为计算目标图像 B(X,Y) 处像素值的参数。如图所示：

        如图所示 P 点就是目标图像 B 在 (X,Y) 处对应于源图像中的位置，P 的坐标位置会出现小数部分，所以我们假设 P 的坐标为 P(x+u,y+v)，其中 x,y 分别表示整数部分，u,v 分别表示小数部分。那么我们就可以得到如图所示的最近 16 个像素的位置，在这里用 a(i,j)(i,j=0,1,2,3) 来表示。 

        双立方插值的目的就是通过找到一种关系，或者说系数，可以把这 16 个像素对于 P 处像素值的影响因子找出来，从而根据这个影响因子来获得目标图像对应点的像素值，达到图像缩放的目的。 

        BiCubic基函数形式如下：

二. python实现双三次插值算法

from PIL import Image

import numpy as np

import math

# 产生16个像素点不同的权重

def BiBubic(x):

    x=abs(x)

    if x=1:

        return 1-2*(x**2)+(x**3)

    elif x2:

        return 4-8*x+5*(x**2)-(x**3)

    else:

        return 0

# 双三次插值算法

# dstH为目标图像的高，dstW为目标图像的宽

def BiCubic_interpolation(img,dstH,dstW):

    scrH,scrW,_=img.shape

    #img=np.pad(img,((1,3),(1,3),(0,0)),'constant')

    retimg=np.zeros((dstH,dstW,3),dtype=np.uint8)

    for i in range(dstH):

        for j in range(dstW):

            scrx=i*(scrH/dstH)

            scry=j*(scrW/dstW)

            x=math.floor(scrx)

            y=math.floor(scry)

            u=scrx-x

            v=scry-y

            tmp=0

            for ii in range(-1,2):

                for jj in range(-1,2):

                    if x+ii0 or y+jj0 or x+ii=scrH or y+jj=scrW:

                        continue

                    tmp+=img[x+ii,y+jj]*BiBubic(ii-u)*BiBubic(jj-v)

            retimg[i,j]=np.clip(tmp,0,255)

    return retimg

im_path='../paojie.jpg'

image=np.array(Image.open(im_path))

image2=BiCubic_interpolation(image,image.shape[0]*2,image.shape[1]*2)

image2=Image.fromarray(image2.astype('uint8')).convert('RGB')

image2.save('BiCubic_interpolation.jpg')

三. 实验结果：

四. 参考内容：

        

        

Q4: python的用途和优点

python的用途：

python也是一门程序语言。能写各种各样的程序。

优点：

1.支持OOP编程 从根本

上讲Python仍是一种面向对象的语言，支持多态、继承等高级概念，在Python里使用OOP十分容易 没有C++、Java那样复杂，但不必做Python下OOp高手，够用即可。 

2. 免费Python的使用是完全免费的，您可以从网络上免费下载、安装使用， Python上的其他程序包，也可下载安装使用。 Python的免费的同时又有很多的的社区对用户的提问提出快速的技术支持，学习和使用Python技术不再是一个人在战斗！

3. 可移植性 Python的实现是用ansi c编写的，可以运行在目前所有主流平台上，手机、pad上均可运行Python程序，其下的程序包也具有可移植性。

4. 功能强大 从特性的观点上看，Python是一个混合体，他丰富的工具集使得他介于传统的脚本语言和系统语言之间。

拓展资料：

设计定位

Python的设计哲学是"优雅"、"明确"、"简单"。因此，Perl语言中"总是有多种方法来做同一件事"的理念在Python开发者中通常是难以忍受的。Python开发者的哲学是"用一种方法，最好是只有一种方法来做一件事"。

在设计Python语言时，如果面临多种选择，Python开发者一般会拒绝花俏的语法，而选择明确的没有或者很少有歧义的语法。由于这种设计观念的差异，Python源代码通常被认为比Perl具备更好的可读性，并且能够支撑大规模的软件开发。这些准则被称为Python格言。在Python解释器内运行import this可以获得完整的列表。

Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。所以很多人认为Python很慢。不过，根据二八定律，大多数程序对速度要求不高。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

虽然Python可能被粗略地分类为"脚本语言"(script language)，但实际上一些大规模软件开发计划例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也广泛地使用它。Python的支持者较喜欢称它为一种高级动态编程语言，原因是"脚本语言"泛指仅作简单程序设计任务的语言，如shellscript、VBScript等只能处理简单任务的编程语言，并不能与Python相提并论。

Python本身被设计为可扩充的。并非所有的特性和功能都集成到语言核心。Python提供了丰富的API和工具，以便程序员能够轻松地使用C语言、C++、Cython来编写扩充模块。Python编译器本身也可以被集成到其它需要脚本语言的程序内。

因此，很多人还把Python作为一种"胶水语言"(glue language)使用。使用Python将其他语言编写的程序进行集成和封装。在Google内部的很多项目，例如Google Engine使用C++编写性能要求极高的部分，然后用Python或Java/Go调用相应的模块。

Q5: python padnas 通过循环读取文件后，我不能找出有缺失值的那张表，请问应如何判断？

可以使用numpy中的函数判读dataframe中是否有NaN的值

import numpy as np

if np.any(df.isnull()): 先判断是否有NaN的值，随后遍历dataframe的所有列，注意df.isna()函数，就是判断是否为NaN。循环体中的命令是将NaN替换成某种数值（平均值、中位数之类，依据你的处理逻辑）

for __column_index in df.columns[df.isna().any()].to_list():

df[__column_index].fillna(df[__column_index].mean(), inplace=True)