python的pyaudio可以进行录音，播放，生成wav文件等等,WAVE是录音时用的标准的WINDOWS文件格式，文件的扩展名为WAV，数据本身的格式为PCM或压缩型，属于无损音乐格式的一种。在我们研究语音识别，自然语言处理的过程中，常常会使用到它，比如我们调用百度语音识别所以我们首先研究一下pyaudio库的安装与使用。安装：pipinstallpyaudio调用pyaudio使用麦克风录制声音：python中的pyaudio库可以直接通过麦克风录制
系统 2019-09-27 17:55:40 2313
一、if-else判断语句if要判断的条件(True)：条件成立的时候，要做的事情else:条件不成立的时候要做的事示例：二、if-elif-else判断语句if要判断的条件(True)：条件成立的时候，要做的事情elif要判断的条件(True)：...else:条件不成立的时候要做的事三、判断用户的输入是否为空【方式1】ifvalue=='':值为空时要做的事情【方式2】ifnotvalue:值为空时要做的事情四、例题1、判断闰年要求：用户输入年份yea
系统 2019-09-27 17:55:27 2313
读取文件，将每一行作为列表的一个值，求每个字符串出现的次数，以及有哪些字符串。写入文件，按次数大小排序，次数后面对应着字符串#-*-coding:utf-8-*-input1=open('jpc.txt','r')output1=open('out.txt','w')list_of_all_the_lines=input1.read()a=list_of_all_the_lines.splitlines(False)myset=set(a)mylist_c
系统 2019-09-27 17:55:24 2313
5位数日期戳读取.mat文件处理里面数据时，发现里面的日期数据全部都是“5位数”数字，很不解；后来查到可以在excel中通过设置单元格调回标准日期格式，如下：选中日期戳，右键选择“格式化单元格（FormatCells）”选择需要的日期格式，点击ok即可通过代码转成标准日期例如这个DataFrame中的日期，全部都是“日期戳”格式的，但我需要的是人能看懂的“标准日期”；确认起始日期首先需拿一个“日期戳”对应的时间(标准日期)，减去这个日期戳，得出起始时间。获
系统 2019-09-27 17:54:46 2313
Python入门之内置模块--collections模块1、collections--基于Python自带的数据类型之上额外增加的几个数据类型fromcollections在内置数据类型（dict、list、set、tuple）的基础上，collections模块还提供了几个额外的数据类型：Counter、deque、defaultdict、namedtuple和OrderedDict以及判断什么是可迭代对象什么是迭代器（1）namedtuple生成可以
系统 2019-09-27 17:53:46 2313
今天在网上看到type的一段代码，然后查了一下文档，才知道type还有三个参数的用法。http://docs.python.org/2/library/functions.html#type以前只是知道type可以检测对象类型。然后发现了一个有趣的用法。复制代码代码如下:defprintln(self):a=1+1print“%s,%s”%(self.aa,a)A=type(‘A',(),{‘aa':'printa',‘println':println})
系统 2019-09-27 17:52:10 2313
python是一个很有趣的语言，可以在命令行窗口运行。python中有很多功能强大的模块，这篇经验告诉你，如何使用python的pygal模块绘制反正切函数图像。1.简介pygal是一个SVG图表库。SVG是一种矢量图格式。全称ScalableVectorGraphics--可缩放矢量图形。用浏览器打开svg，可以方便的与之交互。2.pygal安装Windows下pygal的安装比pip还要简单，直接在命令模式执行python-mpipinstall--u
系统 2019-09-27 17:51:22 2313
前言在JavaWeb开发中，一般使用Zxing来生成和识别二维码，但是，Zxing的识别有点差强人意，不少相对模糊的二维码识别率很低。不过就最新版本的测试来说，识别率有了现显著提高。对比在没接触Python之前，曾使用Zbar的客户端进行识别，测了大概几百张相对模糊的图片，Zbar的识别速度要快很多，识别率也比Zxing稍微准确那边一丢丢，但是，稍微模糊一点就无法识别。相比之下，微信和支付宝的识别效果就逆天了。代码案例#-*-coding:utf-8-*-
系统 2019-09-27 17:50:56 2313
Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第10章机器学习监督学习尝试从具有标记的训练数据集中推断出预测函数，其中训练数据集中的每一个样本属于哪类都是已知的。（线性回归、逻辑回归、随机决策森林、朴素贝叶斯分类、支持向量机、线性判别分析、神经网络）无监督学习尝试在没有标记的数据中找出隐藏的结构。（K均值、社区检测、分层聚类、主成分分析）第48单元设计预测试验完成模型的建立、评估和验证有一下四个步骤：将输入数据分成训练集和测试集（一般占比为
系统 2019-09-27 17:50:40 2313
生成模拟数据编写generate_log.py#coding=UTF-8importrandomimporttimeurl_paths=["class/112.html","class/128.html","class/145.html","class/130.html","class/146.html","class/131.html","learn/821","course/list"]ip_slices=[132,156,124,10,29,167,
系统 2019-09-27 17:50:31 2313
