安装pyqt5-tools失败，error: metadata-generation-failed

C:\Program Files\Python310\Scripts>pip install pyqt5-tools
Defaulting to user installation because normal site-packages is not writeable
Collecting pyqt5-tools
  Using cached pyqt5_tools-5.15.4.3.2-py3-none-any.whl (29 kB)
Collecting python-dotenv
  Using cached python_dotenv-1.0.0-py3-none-any.whl (19 kB)
Collecting click
  Using cached click-8.1.3-py3-none-any.whl (96 kB)
Collecting pyqt5-tools
  Downloading pyqt5_tools-5.15.4.3.1-py3-none-any.whl (28 kB)
  Downloading pyqt5_tools-5.15.4.3.0.3-py3-none-any.whl (28 kB)
  Downloading pyqt5_tools-5.15.3.3.2-py3-none-any.whl (29 kB)
  Downloading pyqt5_tools-5.15.3.3.1-py3-none-any.whl (28 kB)
Collecting pyqt5==5.15.3
  Downloading PyQt5-5.15.3.tar.gz (3.3 MB)
     ---------------------------------------- 3.3/3.3 MB 9.9 MB/s eta 0:00:00
  Installing build dependencies ... done
  Getting requirements to build wheel ... done
  Preparing metadata (pyproject.toml) ... error
  error: subprocess-exited-with-error

  × Preparing metadata (pyproject.toml) did not run successfully.
  │ exit code: 1
  ╰─> [29 lines of output]
      Traceback (most recent call last):
        File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\pip\_vendor\pep517\in_process\_in_process.py", line 144, in prepare_metadata_for_build_wheel
          hook = backend.prepare_metadata_for_build_wheel
      AttributeError: module 'sipbuild.api' has no attribute 'prepare_metadata_for_build_wheel'

      During handling of the above exception, another exception occurred:

      Traceback (most recent call last):
        File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\pip\_vendor\pep517\in_process\_in_process.py", line 351, in <module>
          main()
        File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\pip\_vendor\pep517\in_process\_in_process.py", line 333, in main
          json_out['return_val'] = hook(**hook_input['kwargs'])
        File "C:\Program Files\Python310\lib\site-packages\pip\_vendor\pep517\in_process\_in_process.py", line 148, in prepare_metadata_for_build_wheel
          whl_basename = backend.build_wheel(metadata_directory, config_settings)
        File "C:\Users\93186\AppData\Local\Temp\pip-build-env-ab0ybvhq\overlay\Lib\site-packages\sipbuild\api.py", line 46, in build_wheel
          project = AbstractProject.bootstrap('wheel',
        File "C:\Users\93186\AppData\Local\Temp\pip-build-env-ab0ybvhq\overlay\Lib\site-packages\sipbuild\abstract_project.py", line 87, in bootstrap
          project.setup(pyproject, tool, tool_description)
        File "C:\Users\93186\AppData\Local\Temp\pip-build-env-ab0ybvhq\overlay\Lib\site-packages\sipbuild\project.py", line 585, in setup
          self.apply_user_defaults(tool)
        File "C:\Users\93186\AppData\Local\Temp\pip-install-tzd9ej1t\pyqt5_8f912dc4afe440dd801d966213ed42dd\project.py", line 63, in apply_user_defaults
          super().apply_user_defaults(tool)
        File "C:\Users\93186\AppData\Local\Temp\pip-build-env-ab0ybvhq\overlay\Lib\site-packages\pyqtbuild\project.py", line 70, in apply_user_defaults
          super().apply_user_defaults(tool)
        File "C:\Users\93186\AppData\Local\Temp\pip-build-env-ab0ybvhq\overlay\Lib\site-packages\sipbuild\project.py", line 236, in apply_user_defaults
          self.builder.apply_user_defaults(tool)
        File "C:\Users\93186\AppData\Local\Temp\pip-build-env-ab0ybvhq\overlay\Lib\site-packages\pyqtbuild\builder.py", line 69, in apply_user_defaults
          raise PyProjectOptionException('qmake',
      sipbuild.pyproject.PyProjectOptionException
      [end of output]

  note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip.
error: metadata-generation-failed

× Encountered error while generating package metadata.
╰─> See above for output.

note: This is an issue with the package mentioned above, not pip.
hint: See above for details.

Pandas如何读取及保存xlsx文件

Pandas读取xlsx文件需要用到的方法是read_excel(）

io参数

io参数可以接受的有：str，Excel文件，xlrd.Book，路径对象或类似文件的对象，其中最常用的是str，一般是文件路径+文件名，需要注意的是文件名字不要漏掉后缀，即文件扩展名，表明文件类型的那个！有时候需要对路径中的”\”进行转义，io参数没有默认值，必须传入。

错误提示：Matplotlib 3.6 and will be removed two minor releases later如何解决

源代码：

from tensorflow import keras
fashion_mnist=keras.datasets.fashion_mnist
(train_images,train_labels),(test_images,test_labels)=fashion_mnist.load_data()
from matplotlib import pyplot as plt
# plt.plot(train_images[0])
# plt.grid(True)

plt.imshow(train_images[0])
plt.show()

使用paddle报错提示：Could not locate zlibwapi.dll.

跑Paddle时候报错，Could not locate zlibwapi.dll. Please make sure it is in your library path 。这句话的意思是“找不到zlibwapi.dll。请确保它在您的库路径中”。

所以，我们需要下载zlibwapi.dll，下载地址https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows，进入界面后点击下图圈起来的地方，下载文件

numpy中max与min函数有什么用？

numpy中max与min函数作用其实就是取最大值与最小值。都有一个参数axis，当axis=0时，取所有列最大值或者最小值，axis=1时取所有行最大或者最小值。

比如说

 a = np.array([[1,2,3],[3,4,5],[4,5,6]])

取a的最大值，最小值

numpy切片详解

在说到numpy切片前，我们先来回忆下列表的切片。看如下实例：

一、取列表中某个索引右侧所有元素

list1=[1,3,5,7,9]
list1[2:]

输出结果：[5, 7, 9]

二、取列表某个索引及其左侧所有元素

list1=[1,3,5,7,9]
list1[:2]

飞桨paddlepaddle安装过程中遇到的问题总结

在安装飞桨paddlepaddle遇到了几个问题：

一、提示如下错误

ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement paddlepaddle-gpu==2.4.1 (from versions: none)

ERROR: No matching distribution found for paddlepaddle-gpu==2.4.1

python如何将阿拉伯数字转为汉子数字，1到99

在Python中如果想将阿拉伯数字转为汉子数字，是没有现成的函数的，只能自己写了，今天在写一个程序时需要用到，所以就写了一个1到10阿拉伯数字转为汉子数字，现在将源程序代码放在下面，供大家参考：

import re
fo=open('基础/地址.txt',encoding='utf-8')
strs=fo.read()
strs=re.sub('\n','',strs)
str_list=strs.split('   ')

item={}
i=0
hanzi_list = ['一', '二', '三', '四', '五', '六', '七', '八', '九', '十']

imgnum = 1
i=0
while i<len(str_list):
# while i<110:
    if imgnum // 10 == 0:
                new_num_str = hanzi_list[imgnum - 1]
    elif imgnum // 10 == 1:
        if imgnum % 10 == 0:
            new_num_str = '十'
        else:
            new_num_str = f'十{hanzi_list[imgnum % 10 - 1]}'
    elif imgnum//10<10:
        if imgnum % 10 == 0:
            new_num_str = f'{hanzi_list[imgnum // 10 - 1]}十'
        else:
            new_num_str = f'{hanzi_list[imgnum // 10 - 1]}十{hanzi_list[imgnum % 10 - 1]}'
    if i==0:
        print("%s、%s"%(new_num_str,str_list[i+2]))
        print("地址：%s"%str_list[i+3])
        str_list[i+4]=re.sub('周六','\n周六',str_list[i+4])
        print("工作时间：\n%s"%str_list[i+4])
        i+=5
    else:
        print("%s、%s"%(new_num_str,str_list[i+1]))
        print("地址：%s"%str_list[i+2])
        str_list[i+3]=re.sub('周六','\n周六',str_list[i+3])
        print("工作时间：\n%s"%str_list[i+3])
        i+=4
    imgnum+=1

numpy.frombuffer函数

numpy.frombuffer 用于实现动态数组。

numpy.frombuffer 接受 buffer 输入参数，以流的形式读入转化成 ndarray 对象。

numpy.frombuffer(buffer, dtype = float, count = -1, offset = 0)

numpy.array函数

介绍

ndarry是numpy的N维数组对象，它是一系列同类型数据的集合，以0下标为开始进行集合中元素的索引。与它相似的有numpy.asarray，只不过numpy.asarray只有三个参数。

numpy.array(object, dtype=None, copy=True, order='K', subok=False, ndmin=0)