


Dépannage FileNotFoundError : aucun fichier ou répertoire de ce type
Problème : Lors de la tentative d'ouverture d'un fichier CSV, Python échoue pour localiser le fichier, ce qui entraîne une erreur "FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory".
Code :
<code class="python">import csv with open('address.csv','r') as f: reader = csv.reader(f) for row in reader: print row</code>
Solution :
L'erreur se produit généralement lorsque Python ne parvient pas à trouver le fichier spécifié dans le répertoire de travail actuel. Pour résoudre ce problème, vous pouvez fournir un chemin explicite vers le fichier en utilisant un chemin relatif ou absolu.
Chemin relatif :
Un chemin relatif spécifie l'emplacement du fichier par rapport au répertoire de travail actuel. Pour utiliser un chemin relatif, incluez simplement le nom du fichier sans le chemin complet du répertoire :
<code class="python">import csv with open('address.csv','r') as f: # ...</code>
Chemin absolu :
Un chemin absolu fournit le chemin complet du répertoire vers le fichier, quel que soit le répertoire de travail actuel. Pour utiliser un chemin absolu, préfixez le nom du fichier avec le chemin complet :
<code class="python">import os cwd = os.getcwd() # Get the current working directory path = os.path.join(cwd, 'address.csv') # Construct the absolute path f = open(path, 'r') # ...</code>
N'oubliez pas de vérifier que le fichier existe au chemin spécifié et que vous disposez des autorisations nécessaires pour l'ouvrir.
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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