from datetime import datetime
 
# 获取当前日期和时间
now = datetime.now()
print("当前日期和时间:", now)
 
# 获取当前年份
year = now.year
print("年份:", year)
 
# 获取当前月份
month = now.month
print("月份:", month)
 
# 获取当前日期
day = now.day
print("日期:", day)
 
# 获取当前小时
hour = now.hour
print("小时:", hour)
 
# 获取当前分钟
minute = now.minute
print("分钟:", minute)
 
# 获取当前秒
second = now.second
print("秒:", second)
 
# 打印特定格式的日期和时间
formatted_datetime = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("格式化日期和时间:", formatted_datetime)
 
# 解析字符串为日期时间
parsed_datetime = datetime.strptime("2023-03-25 15:30:00", "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print("解析的日期和时间:", parsed_datetime)

这段代码展示了如何使用Python的datetime模块来获取当前的日期和时间，并进行格式化输出。同时，还展示了如何将特定格式的字符串解析为日期时间对象。

在Python中，可以使用import语句来导入模块。例如，要导入内置的math模块，可以这样做：

import math

如果只需要导入模块中的特定函数或变量，可以使用from...import...语句：

from math import sqrt

这样，就只会导入math模块中的sqrt函数。

如果要导入模块并给其指定别名，可以使用as关键字：

import math as m
from math import sqrt as sq

在这里，math模块被导入并分别赋予了m和sq别名。

还可以使用importlib模块在运行时动态导入模块：

import importlib
math = importlib.import_module('math')

这样，就可以在运行时根据变量名来导入相应的模块。

以下是一个Python脚本示例，用于从多个CSV文件中提取指定行的数据，并将结果保存到一个新的CSV文件中。

import os
import csv
from glob import glob
 
# 设置源CSV文件路径、目标CSV文件路径和需要提取的行索引
source_csv_folder = 'path/to/csv/files'  # CSV文件所在文件夹路径
target_csv_file = 'path/to/output.csv'  # 目标CSV文件路径
rows_to_extract = [0, 2]  # 需要提取的行索引列表，例如提取第0行和第2行
 
# 从所有CSV文件中提取指定行，并保存到目标CSV文件
with open(target_csv_file, 'w', newline='') as out_csv:
    csv_writer = csv.writer(out_csv)
    for file_path in glob(os.path.join(source_csv_folder, '*.csv')):
        with open(file_path, 'r') as in_csv:
            csv_reader = csv.reader(in_csv)
            for row_index, row in enumerate(csv_reader):
                if row_index in rows_to_extract:
                    csv_writer.writerow(row)

确保将source_csv_folder变量设置为包含CSV文件的文件夹路径，target_csv_file设置为要创建的新CSV文件的路径，rows_to_extract设置为你想要提取的行索引列表。

此脚本会遍历指定文件夹内所有CSV文件，提取指定的行，并将结果保存到target_csv_file指定的新CSV文件中。

import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
# 读取CSV文件中的数据
data = pd.read_csv('data/cwru_bearing_data.csv')
 
# 分离出特征和目标变量
X = data.drop(['BF_RT','class'], axis=1)
y = data['class']
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
 
# 初始化随机森林分类器
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
 
# 训练模型
rf.fit(X_train, y_train)
 
# 进行预测
y_pred = rf.predict(X_test)
 
# 评估模型性能
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Model Accuracy: {accuracy}")

这段代码首先导入了必要的Python库，并读取了CSV格式的数据。然后，它将数据分割成特征和目标变量，并将数据划分为训练集和测试集。接着，它使用了一个随机森林分类器来训练模型，并对测试集进行预测。最后，它使用accuracy_score评估了模型性能并打印出准确率。

from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QVBoxLayout, QPushButton
from PyQt5.QtCore import Qt
 
class MainWindow(QMainWindow):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.setWindowTitle("鼠标键盘联动示例")
        self.setGeometry(100, 100, 400, 200)
        self.layout = QVBoxLayout()
 
        self.button = QPushButton("点击我")
        self.button.clicked.connect(self.button_clicked)
 
        self.setCentralWidget(self.button)
 
    def button_clicked(self):
        # 鼠标点击事件处理逻辑
        print("按钮被点击")
 
 
def main():
    app = QApplication([])
    window = MainWindow()
    window.show()
    app.exec_()
 
 
if __name__ == '__main__':
    main()

这段代码创建了一个PyQt5应用，其中包含一个主窗口和一个按钮。按钮被点击时，会触发button_clicked方法，并在控制台打印出相应的信息。这个简单的例子展示了如何在PyQt5中处理鼠标和键盘事件，并实现与用户界面的交互。

from Crypto.PublicKey import RSA
from Crypto.Cipher import PKCS1_v1_5 as Cipher_pkcs1_v1_5
from Crypto.Signature import PKCS1_v1_5 as Signature_pkcs1_v1_5
from Crypto.Hash import SHA256
from base64 import b64encode, b64decode
 
# 生成RSA密钥对
key = RSA.generate(2048)
public_key = key.publickey()
 
# 加密
def encrypt(text):
    cipher = Cipher_pkcs1_v1_5.new(public_key)
    return b64encode(cipher.encrypt(text.encode('utf-8'))).decode('utf-8')
 
# 解密
def decrypt(text):
    cipher = Cipher_pkcs1_v1_5.new(key)
    return cipher.decrypt(b64decode(text.encode('utf-8')), b'').decode('utf-8')
 
# 签名
def sign(text):
    h = SHA256.new()
    h.update(text.encode('utf-8'))
    signer = Signature_pkcs1_v1_5.new(key)
    return b64encode(signer.sign(h)).decode('utf-8')
 
# 验证签名
def verify(text, signature):
    h = SHA256.new()
    h.update(text.encode('utf-8'))
    verifier = Signature_pkcs1_v1_5.new(public_key)
    return verifier.verify(h, b64decode(signature.encode('utf-8')))
 
# 使用示例
plaintext = "Hello, World!"
encrypted = encrypt(plaintext)
decrypted = decrypt(encrypted)
signed_data = sign(plaintext)
print(f"Original: {plaintext}")
print(f"Encrypted: {encrypted}")
print(f"Decrypted: {decrypted}")
print(f"Signed: {signed_data}")
assert verify(plaintext, signed_data), "Signature verification failed"
print("Signature verified successfully")

这段代码展示了如何使用PyCrypto库进行RSA加密、解密、签名和验证。首先生成了一个2048位的RSA密钥对，然后提供了encrypt、decrypt、sign和verify函数来执行这些操作。最后，我们用一个示例来展示如何使用这些函数。

报错问题："python的Crypto密码模块安装失败"可能是由于多种原因导致的，以下是一些常见的原因及其解决方法：

1. 名称错误：Python的加密模块通常被称为pycryptodome，它是Crypto模块的一个替代品。如果你尝试安装Crypto，它可能不存在于Python的包管理器中。

   解决方法：安装pycryptodome包。

   
   
   
   pip install pycryptodome

2. 版本兼容性问题：你的Python版本可能与你尝试安装的Crypto或pycryptodome版本不兼容。

   解决方法：确保安装与你的Python版本兼容的包版本。

3. 权限问题：安装包时可能需要管理员权限。

   解决方法：使用sudo（Linux/macOS）或以管理员身份运行命令提示符（Windows）。

   
   
   
   sudo pip install pycryptodome

4. 使用错误的pip版本：有时候，你可能使用的pip版本不兼容，导致安装失败。

   解决方法：更新pip到最新版本。

   
   
   
   pip install --upgrade pip

5. 网络问题：安装过程中可能会遇到网络问题导致下载失败。

   解决方法：确保网络连接正常，或者使用国内的镜像源来安装。

   
   
   
   pip install pycryptodome -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6. 依赖问题：Crypto或pycryptodome可能依赖于其他库，如果这些依赖没有正确安装，可能导致安装失败。

   解决方法：检查错误信息，确保所有依赖都被正确安装。

如果以上方法都不能解决你的问题，请提供更详细的错误信息，以便进行更具体的诊断和解决。

由于提供完整的项目超过了字数限制，以下是一个简化的示例，展示如何使用tushare库获取股票数据，并使用matplotlib进行可视化。

import tushare as ts
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 设置token，请从tushare官网注册并获取
ts.set_token('您的tushare token')
pro = ts.pro_api()
 
# 获取股票日线数据
df = pro.daily(ts_code='000001.SZ', start_date='20200101')
 
# 只保留开盘价、收盘价、最高价、最低价四个字段
df = df[['open', 'close', 'high', 'low']]
 
# 使用matplotlib绘制收盘价与开盘价的散点图
plt.scatter(df['close'], df['open'])
plt.xlabel('收盘价')
plt.ylabel('开盘价')
plt.title('收盘价与开盘价散点图')
plt.show()

这段代码展示了如何使用tushare pro API获取股票数据，并使用matplotlib进行基本的股票价格分析可视化。在实际应用中，您需要替换ts.set_token中的您的tushare token为您从tushare官网注册后获取的有效token。同时，您可以根据需要分析不同的股票代码和数据时间段，并进行更复杂的可视化分析。

ReLU（Rectified Linear Unit）是一个线性激活函数，它的输出是输入的最大值，无论输入是正数还是负数。当输入为负数时，输出为0。公式表示为：

ReLU(x) = max(0, x)

ReLU函数的图形如下：

ReLU function

在PyTorch中，可以使用torch.relu函数或者torch.nn.ReLU类来实现ReLU激活函数。

使用示例：

import torch
 
# 使用torch.relu函数
x = torch.tensor([-1, 2, -3, 4])
y = torch.relu(x)
print(y)  # 输出: tensor([0, 2, 0, 4])
 
# 使用torch.nn.ReLU类
relu_layer = torch.nn.ReLU()
print(relu_layer(x))  # 输出: tensor([0, 2, 0, 4])

ReLU函数在神经网络中通常用于隐藏层的激活函数，因为它能够实现平滑的激活边界，并且在正向传播时计算速度快，因此在深度学习模型中得到了广泛的应用。然而，随着研究的深入，研究者发现当神经元的输入为负数时，ReLU会“kill”掉信号，这可能会导致一些信息的丢失。因此，研究者提出了一些ReLU的变体，如LeakyReLU、ParametricReLU、ELU等，来尝试解决这个问题。

# 导入所需模块
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRunner, MonkeyDevice
 
# 连接设备或启动模拟器
device = MonkeyRunner.waitForConnection()
 
# 安装APP
device.installPackage('path_to_your_app_apk')
 
# 启动APP
device.startActivity(component='your.app.package/your.app.package.MainActivity')
 
# 睡眠一段时间，等待APP启动完成
MonkeyRunner.sleep(5)
 
# 执行一些操作，比如点击按钮
device.touch(x, y, 'DOWN_AND_UP')
 
# 睡眠一段时间，等待操作完成
MonkeyRunner.sleep(2)
 
# 关闭APP
device.press('KEYCODE_HOME', MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
MonkeyRunner.sleep(1)
device.press('KEYCODE_BACK', MonkeyDevice.DOWN_AND_UP)
 
# 卸载APP
device.removePackage('your.app.package')

这段代码提供了一个简单的框架，用于使用Python和Android设备进行自动化。它展示了如何连接设备、安装APP、启动APP、进行基本的用户界面操作，并且在操作完成后进行清理，卸载APP。这是学习如何使用MonkeyRunner API进行安卓自动化的一个基本例子。