當(dāng)前的圖表和子圖可以使用plt.gcf()和plt.gca()獲得，分別表示GetCurrentFigure和GetCurrentAxes。在pyplot模塊中，許多函數(shù)都是對(duì)當(dāng)前的Figure或Axes對(duì)象進(jìn)行處理，比如說(shuō)：plt.plot()實(shí)際上會(huì)通過(guò)plt.gca()獲得當(dāng)前的Axes對(duì)象ax，然后再調(diào)用ax.plot()方法實(shí)現(xiàn)真正的繪圖。引用https://blog.csdn.net/weixin_34150224/article/detail
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:35 9034
新浪微博數(shù)據(jù)抓取及情緒分析微博數(shù)據(jù)爬蟲開始爬蟲之前請(qǐng)先了解代碼實(shí)現(xiàn)（一）利用高級(jí)搜索抓取指定微博（二）抓取任意微博數(shù)據(jù)文本情緒分析工具及原理數(shù)據(jù)預(yù)處理和模型訓(xùn)練本文包含內(nèi)容：借助Python抓取微博數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)微博用戶信息，微博內(nèi)容，微博點(diǎn)贊數(shù)評(píng)論數(shù)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)，評(píng)論內(nèi)容等信息的抓取，并對(duì)抓取的數(shù)據(jù)進(jìn)行情緒分析代碼實(shí)現(xiàn)：微博用戶的行為與情感分析爬蟲過(guò)程中如有問(wèn)題請(qǐng)留言，或者在github的代碼中開issue，我們會(huì)及時(shí)解答。微博數(shù)據(jù)爬蟲開始爬蟲之前請(qǐng)先了解Q
系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:46 8639
編寫程序，用戶從鍵盤輸入小于1000的正整數(shù)，對(duì)其進(jìn)行因數(shù)分解并輸出分解的結(jié)果，例如10=2x5，60=2x2x3x5。importrandomx=int(input('請(qǐng)輸入一個(gè)不超過(guò)1000的數(shù)字:'))fac=list()foriinrange(2,x+1):whileTrue:ifx%i==0:fac.append(i)x/=ielse:breakflag=0foriinfac:ifflag==0:print(i,end='')flag=1else
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:38 7852
目錄1、人體姿態(tài)估計(jì)簡(jiǎn)介2、人體姿態(tài)估計(jì)數(shù)據(jù)集3、OpenPose庫(kù)4、實(shí)現(xiàn)原理5、實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)6、實(shí)現(xiàn)代碼1、人體姿態(tài)估計(jì)簡(jiǎn)介人體姿態(tài)估計(jì)（HumanPostureEstimation），是通過(guò)將圖片中已檢測(cè)到的人體關(guān)鍵點(diǎn)正確的聯(lián)系起來(lái)，從而估計(jì)人體姿態(tài)。人體關(guān)鍵點(diǎn)通常對(duì)應(yīng)人體上有一定自由度的關(guān)節(jié)，比如頸、肩、肘、腕、腰、膝、踝等，如下圖。通過(guò)對(duì)人體關(guān)鍵點(diǎn)在三維空間相對(duì)位置的計(jì)算，來(lái)估計(jì)人體當(dāng)前的姿態(tài)。進(jìn)一步，增加時(shí)間序列，看一段時(shí)間范圍內(nèi)人體關(guān)鍵點(diǎn)的位
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:54 7034
在學(xué)習(xí)Python爬蟲的時(shí)候，經(jīng)常會(huì)遇見所要爬取的網(wǎng)站采取了反爬取技術(shù)，高強(qiáng)度、高效率地爬取網(wǎng)頁(yè)信息常常會(huì)給網(wǎng)站服務(wù)器帶來(lái)巨大壓力，所以同一個(gè)IP反復(fù)爬取同一個(gè)網(wǎng)頁(yè)，就很可能被封，這里講述一個(gè)爬蟲技巧，設(shè)置代理IP。（一）配置環(huán)境安裝requests庫(kù)安裝bs4庫(kù)安裝lxml庫(kù)（二）代碼展示#IP地址取自國(guó)內(nèi)?{匿代理IP網(wǎng)站：http://www.xicidaili.com/nn/#僅僅爬取首頁(yè)IP地址就足夠一般使用frombs4importBeauti
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:04 6565
如今,網(wǎng)上說(shuō)的檢測(cè)腳本特征值的辦法是#chrome啟動(dòng)#F12console輸入navigator.webdriver#腳本被識(shí)別則返回>>true#正常瀏覽器會(huì)返回>>undefined#或者>>False以上是目前網(wǎng)上比較流行的腳本檢測(cè)一種說(shuō)法,如果有其他pyppeteer是什么?pyppeteer是基于node.js操作chromium的非官方模塊是網(wǎng)上文章比較流程的一種,用來(lái)替代selenium繞過(guò)驅(qū)動(dòng)器特征值檢測(cè)的一個(gè)模塊,網(wǎng)上文章常見例子,淘寶
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:46 6549
戳鏈接看第一篇：Python信號(hào)分析|信號(hào)的表示（一）1、三角信號(hào)三角信號(hào)在MATLAB中用tripuls函數(shù)表示。ft=tripuls(t,width,skew)產(chǎn)生幅度為1，寬度為width，且以0為中心左右各展開width/2大小，斜度為skew的三角波。width默認(rèn)值為1，skew的取值范圍為[-1,1]。在Python中用一個(gè)分段函數(shù)來(lái)表示三角信號(hào)。Python代碼如下："""三角信號(hào)"""importnumpyasnpimportmatplo
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:40 6308
pygame模塊是游戲相關(guān)的庫(kù)一、下載Pygame所需的wheel安裝包https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pygame注意自己的python版本，要與這個(gè)對(duì)應(yīng)例如我是win1064位下pythton3.6，則選擇這個(gè)。二、將下載的.whl文件移動(dòng)到您的python35/Scripts目錄中將下載的.whl文件移動(dòng)到您的python35/Scripts目錄中（如果是tensorflow環(huán)境，則在anaco
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:34 6126
第一種方法:使用知識(shí)點(diǎn):列表推導(dǎo)式切片split()方法實(shí)現(xiàn)案例:In[1]:a_str="ILovePython"In[2]:[i[0]foriina_str.split("")]Out[2]:['I','L','P']第二種方法:使用知識(shí)點(diǎn):正則\b:是空格定位符,匹配一個(gè)單詞邊界，即字與空格間的位置;\w:匹配單詞字符，即a-z、A-Z、0-9、_;re.findall():在字符串中找到正則表達(dá)式所匹配的所有字串,返回一個(gè)列表,如果匹配失敗,則返回
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:34 6125
有1234四個(gè)數(shù)字，可以組成多少個(gè)三位數(shù)思路讓個(gè)位十位百位分別遍歷1234，但是要保證個(gè)位十位百位不能相同#有1234四個(gè)數(shù)字，可以組成多少個(gè)三位數(shù)num=0forgeinrange(1,5):forshiinrange(1,5):forbaiinrange(1,5):ifge!=shiandshi!=baiandge!=bai:he=ge+shi*10+bai*100ifhe>=100andhe<=999:num+=1print(he)print('總數(shù)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:00 6063
Pythonxlwings模塊簡(jiǎn)單使用xlwings安裝xlwingsexcel-book-打開-新建xlwingssheet-apixlwings操作數(shù)據(jù)xlwings讀取數(shù)據(jù)xlwings安裝操作excel模塊的比較xlwings官方文檔基本操作安裝pipinstallxlwingsxlwings打開-新建打開excel文件多個(gè)excel操作importtimeimportxlwingsasxw"""visibleTure：可見excelFalse：不
系統(tǒng) 2019-09-27 17:57:35 5970
最近在畢業(yè)設(shè)計(jì)中涉及了有關(guān)增強(qiáng)圖像清晰度的實(shí)驗(yàn)，需要一些指標(biāo)來(lái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果的評(píng)估。剛好網(wǎng)上有個(gè)總結(jié)的非常好的博客（見參考文獻(xiàn)[1]），但沒有實(shí)現(xiàn)方法。因此，我將在我的博客中用Python實(shí)現(xiàn)。評(píng)估方法實(shí)現(xiàn)所有函數(shù)的具體說(shuō)明都在參考文獻(xiàn)[1]里，這里不做過(guò)多的贅述，只討論實(shí)現(xiàn)。github：圖像清晰度評(píng)估算法包（有示例）1Brenner梯度函數(shù)defbrenner(img):''':paramimg:narray二維灰度圖像:return:float圖像約清
系統(tǒng) 2019-09-27 17:56:32 5737
第13章PyQtDataVisualization三維繪圖DataVisualization是Qt中的一個(gè)三維數(shù)據(jù)可視化模塊，可以繪制三維柱狀圖、三維散點(diǎn)圖、三維曲面等。DataVisualization模塊的功能雖然不能和一些專業(yè)的三維圖形類庫(kù)（如VTK）相提并論，但是它簡(jiǎn)單易用，對(duì)于簡(jiǎn)單的三維數(shù)據(jù)顯示是比較實(shí)用的。PyQt5中并沒有DataVisualization模塊，需要單獨(dú)安裝PyQtDataVisualization包。本章首先介紹PyQtDa
系統(tǒng) 2019-09-27 17:48:37 5641
absl庫(kù)全稱是AbseilPythonCommonLibraries。它原本是個(gè)C++庫(kù)，后來(lái)被遷移到了Python上。它是創(chuàng)建Python應(yīng)用的代碼集合。這些代碼從谷歌自己的Python代碼基地中搜集而來(lái)，已經(jīng)過(guò)全面的測(cè)試并廣泛用于生產(chǎn)中。特點(diǎn)：簡(jiǎn)單的應(yīng)用創(chuàng)建分布式的命令行標(biāo)志系統(tǒng)用戶自定義的記錄模塊，并擁有額外的功能。擁有測(cè)試工具下面是它的helloworld樣例。我們輸入?yún)?shù)：name代表名字，num_times代表語(yǔ)句重復(fù)次數(shù)。name是必填參數(shù)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:21 5635
pandas的describe可以用來(lái)展示數(shù)據(jù)的一些描述性統(tǒng)計(jì)信息，因此經(jīng)常用到。describe的官網(wǎng)參數(shù)如下圖：使用實(shí)例：df=pd.DataFrame(data={'A':list('abaacdadaf'),'B':[2,4,6,3,6,2,5,8,0,2]})percentiles:設(shè)置輸出的百分位數(shù)，默認(rèn)為[.25，.5，。75]，返回第25，第50和第75百分位數(shù)。eg:df.describe(percentiles=[.8,.9])incl
系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:43 5508
