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python批量处理word中的表格

defword_table_formater():fromwin32comimportclientword=client.Dispatch('Word.Application')doc=word.Documents.Open('C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\test.docx')i=1fortableindoc.Tables:print(i,len(doc.Tables))#设置列宽table.Columns(1).

系统 2019-09-27 17:45:49 2420

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OpenCV-Python学习笔记(十六):Hough直线变换、Hough圆

一、Hough直线变换(HoughLineTransform)目标•理解霍夫变换的概念•学习如何在一张图片中检测直线•学习函数:cv2.HoughLines(),cv2.HoughLinesP()原理霍夫变换在检测各种形状的的技术中非常流行,如果你要检测的形状可以用数学表达式写出,你就可以是使用霍夫变换检测它,即使检测的形状存在一点破坏或者扭曲也可以使用。我们下面就看看如何使用霍夫变换检测直线。一条直线可以用数学表达式或者表示。ρ是从原点到直线的垂直距离,

系统 2019-09-27 17:56:15 2414

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python pickle存储、读取大数据量列表、字典数据的方法

先给大家介绍下pythonpickle存储、读取大数据量列表、字典的数据针对于数据量比较大的列表、字典,可以采用将其加工为数据包来调用,减小文件大小#列表#存储list1=[123,'xiaopingguo',54,[90,78]]list_file=open('list1.pickle','wb')pickle.dump(list1,list_file)list_file.close()#读取list_file=open('list1.pickle','

系统 2019-09-27 17:46:37 2412

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python 实现在tkinter中动态显示label图片的方法

在编程中我们往往会希望能够实现这样的操作:点击Button,选择了图片,然后在窗口中的Label处显示选到的图片。那么这时候就需要如下代码:fromtkinterimport*fromtkinter.filedialogimportaskopenfilenamedefchoosepic():path_=askopenfilename()path.set(path_)img_gif=Tkinter.PhotoImage(file='xxx.gif')l1.c

系统 2019-09-27 17:52:25 2407

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Python文档生成工具pydoc使用介绍

在Python中有很多很好的工具来生成字符串文档(docstring),比如说:epydoc、doxygen、sphinx,但始终觉得pydoc还是不错的工具,用法非常简单,功能也算不错,本文主要介绍pydoc.pydoc是Python自带的模块,主要用于从python模块中自动生成文档,这些文档可以基于文本呈现的、也可以生成WEB页面的,还可以在服务器上以浏览器的方式呈现!【用法】Windows下:复制代码代码如下:D:\>python-mpydoc#比

系统 2019-09-27 17:37:51 2406

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python pyinstaller打包第三方含字体库报错cannot

比我的问题,我是window10+python3,安装了python-barcode,打包完成后(打包没报错,我也不知道为啥),运行exe程序时,报OSError:cannotopenresource,联系上下问题,基本确认是字体的问题。解决的办法是,找到python-barcode的根文件夹(我的是在D:\ProgramData\Anaconda3\envs\env2-pyin\Lib\site-packages\barcode文件夹下),发现用的Dej

系统 2019-09-27 17:54:07 2404

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python openCV 基于TCP的socket网络传输视频(一)

createtime:2019年7月17日我在网上找了好多,现在基本实现了传输视频的功能,其思路是:首先得先了解如何使用openCV采集摄像头数据,其次得了解pythonsocket网络编程。因为socket不能直接传输openCV采集的数据,所以还需要转码操作。在下个版本,我用的类的方式实现了视频传输,这个版本先用平常方法实现的,也是一个客户端,一个服务端。服务端#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importsock

系统 2019-09-27 17:50:02 2401

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python-给定任意起始点-角度后同等切分圆

简介文中主要帮助一位小哥实现对圆的任意切分,切分需要从给定点,和给定角度进行切分。现把算法记录如下,需要使用的可以参考,当然比较简单。算法和效果如下。代码importmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#defreturn_xy_list(alfa,):#passr=11.599xa=-11.599ya=0.645941173792x0=0y0=0alfa=2list_x=[]list_y=[]N=

系统 2019-09-27 17:50:17 2399

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详解Python中的strftime()方法的使用

strftime()方法转换成一个元组或struct_time表示时间所指定的格式参数所返回gmtime()或localtime()为一个字符串。当t不设置,所返回当前时间使用localtime()方法。格式必须是字符串。异常ValueError被挂起,如果t在任何字段的允许范围之外。语法以下是strftime()方法的语法:time.strftime(format[,t])参数t--这是以秒为单位来进行格式化的时间。format--这是将用于格式化给定的

系统 2019-09-27 17:46:40 2398

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python随机生成一个矩阵并存入txt文件

注释在python中的numpy.random.randint(a,b)用于生成一个指定范围内的c行d列的整数矩阵。其中参数a是下限,参数b是上限,生成的随机数矩阵n:a<=n<=b。前提是必须importnumpy,如果直接importrandom后调用random.randint()并且尝试输入size1参数,会出现以下错误:Traceback(mostrecentcalllast):File"Untitled2.py",line7,inrandom.

系统 2019-09-27 17:54:58 2397

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Python使用Slider组件实现调整曲线参数功能示例

本文实例讲述了Python使用Slider组件实现调整曲线参数功能。分享给大家供大家参考,具体如下:一代码importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.widgetsimportSlider,Button,RadioButtonsfig,ax=plt.subplots()plt.subplots_adjust(left=0.1,bottom=0.25)t=np.arange(0.0,1.

系统 2019-09-27 17:50:24 2396

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Python中apply函数的用法实例教程

一、概述:pythonapply函数的具体含义如下:apply(func[,args[,kwargs]])函数用于当函数参数已经存在于一个元组或字典中时,间接地调用函数。args是一个包含将要提供给函数的按位置传递的参数的元组。如果省略了args,任何参数都不会被传递,kwargs是一个包含关键字参数的字典。apply()的返回值就是func()的返回值,apply()的元素参数是有序的,元素的顺序必须和func()形式参数的顺序一致二、使用示例:下面给几

系统 2019-09-27 17:47:05 2396

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python批量读取文件名并写入txt文件中

本文实例为大家分享了python批量读取文件名并写入txt中的具体代码,供大家参考,具体内容如下先说下脚本使用的环境吧,在做项目的过程中需要动态加载图片,使用Unity的Resources.Load方法,但是百十张图片怎么能一一写下他们的名字作为加载的路径呢?总不能一个一个编辑后存到数组中吧,(虽然我最初是这么做的)。所以必须有一个批量的工具,必须的。于是乎激发了我的灵感,下面看代码。备注少,不动的给我留言,我会及时回复的。#coding=utf-8imp

系统 2019-09-27 17:57:33 2389

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python 相关语法 图形绘制 奥运五环

1.适当的空格逻辑行首的空白表示逻辑表示层次关系从而决定分组语句从新行的第一列开始风格统一都用四个空格不能随便加空格奥运五环#绘制奥运五环importturtleturtle.width(10)turtle.color("blue")turtle.circle(50)turtle.penup()turtle.goto(120,0)turtle.pendown()turtle.color("black")turtle.circle(50)turtle.pen

系统 2019-09-27 17:56:51 2389

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python按比例随机切分数据的实现

在机器学习或者深度学习中,我们常常碰到一个问题是数据集的切分。比如在一个比赛中,举办方给我们的只是一个带标注的训练集和不带标注的测试集。其中训练集是用于训练,而测试集用于已训练模型上跑出一个结果,然后提交,然后举办方验证结果给出一个分数。但是我们在训练过程中,可能会出现过拟合等问题,会面临着算法和模型的选择,此时,验证集就显得很重要。通常,如果数据量充足,我们会从训练集中划分出一定比例的数据来作为验证集。每次划分数据集都手动写一个脚本,重复性太高,因此将此

系统 2019-09-27 17:54:53 2385