python輸出不省略,python輸出結果有省略號

本文目錄一覽：

• 1、python:『print a,』 如何讓a後面沒有空格而且不要換行？
• 2、Python如何輸出某關鍵字元並輸出完整字元串
• 3、python中怎麼輸入輸出文件
• 4、python2.7如何不換行輸出
• 5、python種如何輸出指定位小數
• 6、python pandas怎麼輸出結果

python:『print a,』 如何讓a後面沒有空格而且不要換行？

print(“a”, end=”)

print(“b”, end=”)

print(“c”)

輸出結果：abc

#程序中的 end=” 參數表示，print 列印後的結尾不用換行，直接連接後面輸出字元。當然可以改為空格或其他連接字元。默認情況下 print 列印後會在結尾換行。

Python如何輸出某關鍵字元並輸出完整字元串

下邊是實現的代碼

# -*- coding: utf-8 -*-  

fileFa = open(“SEQ.FASTA”, “r”)            # SEQ.FASTA為氨基酸序列文件   

countName = 0

Seqlines = fileFa.readlines()

print u”共” + str(len(Seqlines)/2) + u”條序列”     #統計共有多少條序列

for i in range (0,len(Seqlines)/2):    #輸出氨基酸序列名稱

    print Seqlines[2*i].strip(‘\n’);    #去掉”” 和 “換行”

fileFa.close()

解釋：

首先你的氨基酸序列文件非常有規律的存放在SEQ.FASTA文件中，格式如下：

“”+氨基酸名稱+換行+氨基酸序列+換行

使用fileFa.readlines()將會把文件中的記錄全部讀入到變數中，並且返回一個列表，列表的格式如下：

[‘氨基酸名稱\n’, ‘氨基酸序列\n’, ‘qwe56_44606\n’, ‘

KKERDIWTSXAHVTFAKERTQLAYTLRILVHITLSFEQLLEMEIGLAVGGAFLSSALNVLFDRLAPRGELLKMFQRGKHD

V\n’]

所以，如果想獲取氨基酸序列有多少條，只需要知道列表的長度後除以2即可。

而獲取氨基酸序列名稱，只需要輸出序列中偶數的項即可。回答完畢，希望對您有所幫助。

python中怎麼輸入輸出文件

1.打開和關閉文件（open(),file(),close()）

有兩種內建函數可以獲取文件對象：open和file。他們的用法完全一樣。下面只以open()為例子講解。獲取一個文件對象（打開文件）的語法如下：

複製代碼 代碼如下:fileObj = open(filename,access_mode=’r’,buffering=-1)

filename不用說你也應該知道是你要打開文件的路徑。

access_mode用來標識文件打開的模式，默認為r(只讀)。

常用的模式如下表所示：

文件模式 解釋

r 以只讀方式打開

w 以寫方式打開，文件不為空時清空文件;文件不存在時新建文件。

a 追加模式，沒有則創建

r+,w+,a+ 以讀寫模式打開，參見w,a

另外還有一個b表示二進位模式訪問，但是對於Linux或者unix系統來說這個模式沒有任何意義，因為他們把所有文件都看作二進位文件，包括文本文件。

第三個參數不經常用到，標識訪問文件的緩衝方式，0代表不緩衝，1代表緩

沖一行，-1代表使用系統默認緩衝方式。只要使用系統默認就好。

一些例子：

複製代碼 代碼如下:

f = open(‘/etc/passwd’,’r’)

f1 = open(‘/etc/test’,’w’)

使用完文件後，一定要記得關閉文件，操作如下：

複製代碼 代碼如下:

f.close()

2.文件讀入

2.1.file.read(size = -1)

讀取從當前文件游標起size個位元組的文件內容。如果size=-1，則讀取所有剩餘位元組。

複製代碼 代碼如下:

f = open(‘/etc/passwd’)

f.read(100)

‘root:x:0:0:root:/root:/bin/bash\nbin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin\ndaemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nol’

2.2.file.readlines(size=-1)

從文件中讀取並返回一行（包括行結束符），或返回最大size個字元

複製代碼 代碼如下:

f.readline()

‘ogin\n’#和上面一個例子輸出的最後拼起來就是 ‘nologin’，因為游標在l後面。

f.readline(1)

‘a’

2.3.file.readlines(sizhint=0)

讀取文件所有的行，並作為一個列表返回（包括行結束符），如果sizhint0則返回總和大約sizhint位元組的行（具體由緩衝區大小決定）。

複製代碼 代碼如下:

f.readlines()

[‘dm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologin\n’, ‘lp:x:4:7:lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin\n’, ‘sync:x:5:0:sync:/sbin:/bin/sync\n’, ‘shutdown:x:6:0:shutdown:/sbin:/sbin/shutdown\n’, ‘halt:x:7:0:halt:/sbin:/sbin/halt\n’, ‘mail:x:8:12:mail:/var/spool/mail:/sbin/nologin\n’, ……

輸出省略。

3.文件輸出

3.1.file.write(str)

向文件中寫入指定的字元串。

複製代碼 代碼如下:

f = file(‘/root/test.py’,’w+’)

f.write(“print ‘hello,world'”)

f.read()

”

f.close()

file(‘/root/test.py’,’r’).read()

“print ‘hello,world'”

3.2.file.write(seq)

向文件寫入字元串序列seq。seq是任何返回字元串的可迭代對象。

複製代碼 代碼如下:

f = file(‘/root/test.py’,’a+’)

codelst = [‘\n’,’import os\n’,”os.popen(‘ls’).read()\n”]

f.writelines(codelst)

f.close()

file(‘/root/test.py’,’r’).read()

“print ‘hello,world’\nimport os\nos.popen(‘ls’).read()\n”

注意，文件寫入的時候，不會自動加上換行符，必須手動加上。

python2.7如何不換行輸出

Python 2.x 讓print「不換行」的方法是在句尾加上逗號：

print ‘Hello’ ：會換行；

print ‘Hello’, ：不會換行。

相關推薦：《Python教程》

比如：

運行：

Python 3.x 則對這個語法進行了修改。print (‘Hello’) 默認也會換行，但是可以指定一個 end 參數來表示結束時輸出的字元：print (‘Hello’, end = ‘ ‘) 就表示輸出 Hello 之後會再輸出一個空格；print (‘Hello’, end = ”) 則表示輸出只輸出 Hello；默認的 end 就是換行。

python種如何輸出指定位小數

方法一：round(X, N)

該方法並不嚴格有效，當X小數位數nN時，僅能夠輸出n位小數。

方法二：print(‘%.Nf’%X)或者print(“%.Nf”%X)

注意該方法有兩個「%」，沒有「，」。

方法三：print(format(X, ‘.Nf’)或者print(format(X,”.Nf”)

注意該方法沒有”%”，但有「，」。

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python pandas怎麼輸出結果

本文是對pandas官方網站上《10 Minutes to pandas》的一個簡單的翻譯，原文在這裡。這篇文章是對pandas的一個簡單的介紹，詳細的介紹請參考：Cookbook 。習慣上，我們會按下面格式引入所需要的包：

一、 創建對象

可以通過 Data Structure Intro Setion 來查看有關該節內容的詳細信息。

1、可以通過傳遞一個list對象來創建一個Series，pandas會默認創建整型索引：

2、通過傳遞一個numpy array，時間索引以及列標籤來創建一個DataFrame：

3、通過傳遞一個能夠被轉換成類似序列結構的字典對象來創建一個DataFrame：

4、查看不同列的數據類型：

5、如果你使用的是IPython，使用Tab自動補全功能會自動識別所有的屬性以及自定義的列，下圖中是所有能夠被自動識別的屬性的一個子集：

二、 查看數據

詳情請參閱：Basics Section

1、 查看frame中頭部和尾部的行：

2、 顯示索引、列和底層的numpy數據：

3、 describe()函數對於數據的快速統計匯總：

4、 對數據的轉置：

5、 按軸進行排序

6、 按值進行排序

三、 選擇

雖然標準的Python/Numpy的選擇和設置表達式都能夠直接派上用場，但是作為工程使用的代碼，我們推薦使用經過優化的pandas數據訪問方式： .at, .iat, .loc, .iloc 和 .ix詳情請參閱Indexing and Selecing Data 和 MultiIndex / Advanced Indexing。

l 獲取

1、 選擇一個單獨的列，這將會返回一個Series，等同於df.A：

2、 通過[]進行選擇，這將會對行進行切片

l 通過標籤選擇

1、 使用標籤來獲取一個交叉的區域

2、 通過標籤來在多個軸上進行選擇

3、 標籤切片

4、 對於返回的對象進行維度縮減

5、 獲取一個標量

6、 快速訪問一個標量（與上一個方法等價）

l 通過位置選擇

1、 通過傳遞數值進行位置選擇（選擇的是行）

2、 通過數值進行切片，與numpy/python中的情況類似

3、 通過指定一個位置的列表，與numpy/python中的情況類似

4、 對行進行切片

5、 對列進行切片

6、 獲取特定的值

l 布爾索引

1、 使用一個單獨列的值來選擇數據：

2、 使用where操作來選擇數據：

3、 使用isin()方法來過濾：

l 設置

1、 設置一個新的列：

2、 通過標籤設置新的值：

3、 通過位置設置新的值：

4、 通過一個numpy數組設置一組新值：

上述操作結果如下：

5、 通過where操作來設置新的值：

四、 缺失值處理

在pandas中，使用np.nan來代替缺失值，這些值將默認不會包含在計算中，詳情請參閱：Missing Data Section。

1、 reindex()方法可以對指定軸上的索引進行改變/增加/刪除操作，這將返回原始數據的一個拷貝：、

2、 去掉包含缺失值的行：

3、 對缺失值進行填充：

4、 對數據進行布爾填充：

五、 相關操作

詳情請參與 Basic Section On Binary Ops

統計（相關操作通常情況下不包括缺失值）

1、 執行描述性統計：

2、 在其他軸上進行相同的操作：

3、 對於擁有不同維度，需要對齊的對象進行操作。Pandas會自動的沿著指定的維度進行廣播：

Apply

1、 對數據應用函數：

直方圖

具體請參照：Histogramming and Discretization

字元串方法

Series對象在其str屬性中配備了一組字元串處理方法，可以很容易的應用到數組中的每個元素，如下段代碼所示。更多詳情請參考：Vectorized String Methods.

六、 合併

Pandas提供了大量的方法能夠輕鬆的對Series，DataFrame和Panel對象進行各種符合各種邏輯關係的合併操作。具體請參閱：Merging section

Concat

Join 類似於SQL類型的合併，具體請參閱：Database style joining

Append 將一行連接到一個DataFrame上，具體請參閱Appending：

七、 分組

對於」group by」操作，我們通常是指以下一個或多個操作步驟：

（Splitting）按照一些規則將數據分為不同的組；

（Applying）對於每組數據分別執行一個函數；

（Combining）將結果組合到一個數據結構中；

詳情請參閱：Grouping section

1、 分組並對每個分組執行sum函數：

2、 通過多個列進行分組形成一個層次索引，然後執行函數：

八、 Reshaping

詳情請參閱 Hierarchical Indexing 和 Reshaping。

Stack

數據透視表，詳情請參閱：Pivot Tables.

可以從這個數據中輕鬆的生成數據透視表：

九、 時間序列

Pandas在對頻率轉換進行重新採樣時擁有簡單、強大且高效的功能（如將按秒採樣的數據轉換為按5分鐘為單位進行採樣的數據）。這種操作在金融領域非常常見。具體參考：Time Series section。

1、 時區表示：

2、 時區轉換：

3、 時間跨度轉換：

4、 時期和時間戳之間的轉換使得可以使用一些方便的算術函數。

十、 Categorical

從0.15版本開始，pandas可以在DataFrame中支持Categorical類型的數據，詳細 介紹參看：categorical introduction和API documentation。

1、 將原始的grade轉換為Categorical數據類型：

2、 將Categorical類型數據重命名為更有意義的名稱：

3、 對類別進行重新排序，增加缺失的類別：

4、 排序是按照Categorical的順序進行的而不是按照字典順序進行：

5、 對Categorical列進行排序時存在空的類別：

十一、 畫圖

具體文檔參看：Plotting docs

對於DataFrame來說，plot是一種將所有列及其標籤進行繪製的簡便方法：

十二、 導入和保存數據

CSV，參考：Writing to a csv file

1、 寫入csv文件：

2、 從csv文件中讀取：

HDF5，參考：HDFStores

1、 寫入HDF5存儲：

2、 從HDF5存儲中讀取：

Excel，參考：MS Excel

1、 寫入excel文件：

2、 從excel文件中讀取：

來自為知筆記(Wiz)