与矩形相交的线条颜色为红色，其他为蓝色。演示如下：实例代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.transformsimportBboxfrommatplotlib.pathimportPath#Fixingrandomstateforreproducibilitynp.random.seed(19680801)left,bottom,width,height=(-1,-1
系统 2019-09-27 17:38:45 2454
最近，想在我的YouMoney（http://code.google.com/p/youmoney/）里面增加提取用户操作系统版本信息。比如windows用户，可能要返回WindowsXP,或者Windows2003,苹果用户应该返回MacOSX10.5.8。用了很多办法，包括在mac系统里调用系统命令，取环境变量，等等。最后无意发现，原来python里里面有个platform模块就可以干这件事情。省事啊！mac上这么干复制代码代码如下:localhost
系统 2019-09-27 17:38:43 2454
现在是好时机来指出Django和URL配置背后的哲学：松耦合原则。简单的说，松耦合是一个重要的保证互换性的软件开发方法。Django的URL配置就是一个很好的例子。在Django的应用程序中，URL的定义和视图函数之间是松耦合的，换句话说，决定URL返回哪个视图函数和实现这个视图函数是在两个不同的地方。这使得开发人员可以修改一块而不会影响另一块。例如，考虑一下current_datetime视图。如果我们想把它的URL从原来的/time/改变到/curre
系统 2019-09-27 17:37:39 2454
1python中的数据类型:数字（整数型int,浮点数型float,布尔型bool,复数complex），字符串，元组(只读列表，只能查询，不可更改)，集合，列表，字典可变数据类型：列表list[]、字典dict{}数据发生改变，但内存地址不变不可变数据类型：整型int、字符串str’'、元组tuple（）当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会改变2有一段python的编码程序如下：urllib.quote(line.decode(
系统 2019-09-27 17:56:47 2453
本文实例讲述了python解析网页源代码中的115网盘链接的方法。分享给大家供大家参考。具体方法分析如下：其中的1.txt，是网页http://bbs.pediy.com/showthread.php?t=144788另存为1.txt具体代码如下：importreif__name__=="__main__":fp=open("c:\\1.txt")https=re.compile(r"(http://u.*)")forurlinhttps.findall(
系统 2019-09-27 17:55:53 2453
主成分分析是一种常用的降维方法，多见于数据预处理阶段，其伪代码如下：输入：样本数据集D={x1,x2,x3,x4},低空间维度数d'过程：1对所有样本进行中心化(每个特征维度都减去其均值)2计算所有样本的协方差矩阵3对协方差矩阵进行特征分解4取最大的d'个特征值的对应特征向量w1,w2,w3输出：投影矩阵W*=（w1,w2,wd'）下面是其代码实现：首先是产生数据，我们使用sklearn的make_blobs方法产生三类数据，每类有三个特征。数据结构是(n
系统 2019-09-27 17:53:00 2453
题目1.编程实现9*9乘法表(循环嵌套的复习)。2.用函数实现求100-200里面所有的素数。3.请用函数实现一个判断用户输入的年份是否是闰年的程序。4.题目需求:对于一个十进制的正整数，定义f(n)为其各位数字的平方和5.题目描述:给定一个正整数，编写程序计算有多少对质数的和等于输入的这个正整数，并输出结果。输入值小于1000。1.编程实现9*9乘法表(循环嵌套的复习)。foriinrange(1,10):print()forjinrange(1,i+1
系统 2019-09-27 17:51:44 2453
python模块randomIn[1]:importrandomIn[2]:random.uniform(0.7,5)Out[2]:0.7418808135797732In[3]:random.uniform(0.7,5)Out[3]:1.20091265582769In[4]:random.uniform(0.7,5)Out[4]:4.7791965347089125In[5]:random.uniform(0.7,5)Out[5]:2.78827963
系统 2019-09-27 17:51:08 2453
1.二维数组中的查找题目描述在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。classSolution:#array二维列表defFind(self,target,array):rowNum=len(array)columnNum=len(array[0])forpinrange(rowNum):forqinran
系统 2019-09-27 17:48:38 2453
TF（TermFrequency）词频，在文章中出现次数最多的词，然而文章中出现次数较多的词并不一定就是关键词，比如常见的对文章本身并没有多大意义的停用词。所以我们需要一个重要性调整系数来衡量一个词是不是常见词。该权重为IDF（InverseDocumentFrequency）逆文档频率，它的大小与一个词的常见程度成反比。在我们得到词频（TF）和逆文档频率（IDF）以后，将两个值相乘，即可得到一个词的TF-IDF值，某个词对文章的重要性越高，其TF-IDF
系统 2019-09-27 17:48:00 2453
上一篇文章介绍了线程的使用。然而Python中由于GlobalInterpreterLock（全局解释锁GIL）的存在，每个线程在在执行时需要获取到这个GIL，在同一时刻中只有一个线程得到解释锁的执行，Python中的线程并没有真正意义上的并发执行，多线程的执行效率也不一定比单线程的效率更高。如果要充分利用现代多核CPU的并发能力，就要使用multipleprocessing模块了。0x01multipleprocessing与使用线程的threading
系统 2019-09-27 17:47:03 2453
我就废话不多说，直接上代码吧！fromPILimportImageGrabimporttimeimportscheduleimportosimportshutilimportdatetimedays=-3#截屏defsavepic():im=ImageGrab.grab()now=time.strftime("%Y_%m_%d_%H_%M_%S",time.localtime())day=time.strftime("%Y%m%d",time.localt
系统 2019-09-27 17:46:40 2453
Traceback(mostrecentcalllast):File"/usr/flink/alert/server/greeter_server.py",line8,infromexampleimporthelloworld_pb2,helloworld_pb2_grpcModuleNotFoundError:Nomodulenamed'example'1、Python中，每个py文件被称之为模块，每个具有_init_.py文件的目录被
系统 2019-09-27 17:46:30 2453
用python实现了一个小型的工具。其实只是简单地把debug目录下的配置文件复制到指定目录，把Release下的生成文件复制到同一指定，过滤掉不需要的文件夹(.svn)，然后再往这个指定目录添加几个特定的文件。这个是我的第一个python小程序。下面就来看其代码的实现。首先插入必要的库：importosimportos.pathimportshutilimporttime,datetime然后就是一大堆功能函数。第一个就是把某一目录下的所有文件复制到指定
系统 2019-09-27 17:37:40 2453
https://blog.csdn.net/maliao1123/article/details/52152989*args是非关键字参数，用于元组，**kw是关键字参数，用于字典deffoo(*args,**kwargs):print('args=',args)print'kwargs=',kwargs)foo(1,2,3,4)foo(a=1,b=2,c=3)foo(1,2,3,4,a=1,b=2,c=3)foo('a',1,None,a=1,b='2'
系统 2019-09-27 17:56:58 2452
