这是个笔记，并非教程。
前言
这里将记录个人在写Python的过程中遇到的各种问题，以及解决方法。如果大家发现哪里写错了，过时了，或有别的任何问题，欢迎在下方评论或发邮件告知。
环境
安装包
安装.whl文件
pip install xxx.whl
文件
路径相关
获取所有txt文件
import glob, os
os.chdir(".")
for file in glob.glob("*.txt"):
print(file)
详情：Find all files in a directory with extension .txt in Python
NumPy
环境
ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
将NumPy的版本从3降到了2，之后import cv2就出现了这个错误。
解决方法：
pip install -U numpy
来源：ImportError: numpy.core.multiarray failed to import
ndrray
赋值慢
for loop is always slower than you think!!!
在写一个处理Kinect v2的数据的代码的时候，写出了这样的代码
frame = np.zeros(424, 512), dtype=np.uint8)
mask = depth * (mask > 10)
for i in range(424):
for j in range(512):
frame[x[i,j],z[i,j]] = mask[i,j]
这次的程序是实时的，按说这个循环也就，应该能在一帧（大约0.03~0.05秒）内搞定的，但没想到，实际用时达到了接近一秒，直接导致了程序不可用。
最终，我发现，NumPy里其实也是可以像MATLAB一样，直接拿矩阵当index来操作的，也就是直接这样写
frame[x,z] = mask
问题解决之后，感觉这是个很蠢的问题，其主要原因还是自己对NumPy，以及Python的不熟悉。
来源：numpy 2D array assignment with 2D value and indices arrays
合并
append
需要复制，耗费大量内存和时间
concatenate
例子
import numpy as np
a = np.loadtxt('bruno silveira.txt')
b = np.loadtxt('domarys.txt')
print(a.shape)
print(b.shape)
c = np.concatenate((a,b), axis=0)
print(c.shape)
输出
(6, 31)
(5, 31)
(11, 31)
Open-CV
切换版本
首先在这个网站找到想要的版本，下载whl文件，之后执行pip install xxx.whl即可。
scikit-learn
SVM
import numpy as np
X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]])
y = np.array([1, 1, 2, 2])
from sklearn.svm import SVC
clf = SVC()
clf.fit(X, y)
print(clf.predict([[-0.8, -1]]))