数据集介绍使用数据集Wine，来自UCI。包括178条样本，13个特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系统 2019-09-27 17:50:52 1906
某天回家之时，听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣，今日有空得以研究，事实上车牌识别算是比较成熟的技术了，这里我只是简单实现。我的思路为：对图片进行一些预处理，包括灰度化、高斯平滑、中值滤波、Sobel算子边缘检测等等。利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找，然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓。效果如下：test1：test2实现代码如下（对图像预处理（滤波器等）的原理比较简单，这里只是对一些函数进行调包
系统 2019-09-27 17:50:43 1906
转：https://www.jianshu.com/p/4be85de84d2a本机环境：Windows1064位Anacondapython3.7报错信息：pipisconfiguredwithlocationsthatrequireTLS/SSL,howeverthesslmoduleinPythonisnotavailable.解决方法：原因：Anaconda环境变量未配置完全需要配置的环境变量：D:\ProgramData\Anaconda3D:\
系统 2019-09-27 17:50:37 1906
看懂巴菲特推荐的指数基金定投，Python验证看懂巴菲特推荐的指数基金定投，Python验证超越股神，你这辈子是不可能了的啦，但是超越身边的普通人，那是足够了，只要你坚持定投，坚持定投正确的标的，直到成功为止，建立好市场的心里站，不要在股市中浮浮沉沉。我在大学期间，我就开始学习理财投资，直到我出大学毕业，踏入社会，我领到第一份工资，我觉得我要开始寻找我的定投标的了，我可以推荐你一款非常好用的股票软件，同花顺，这是我当初学习股票得来的。最近身边的朋友都陆续走
系统 2019-09-27 17:50:08 1906
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:49:50 1906
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1906
本文章面向有一定基础的python学习者，使用Pygame包开发一款简单的游戏首先打开命令行，使用PyPI下载Pygame包（输入命令pipinstallpygame）打开python编辑器（vs，IDLE，或其他），再引入包定义一些需要用到的数据先使用pygame包创建一个游戏窗口，然后使用循环将窗口展示出来，运行会出现下图现在定义一个可操控的小球类Player，draw()方法可以使它展示在屏幕上，update()方法让小球跟随鼠标移动类似的，定义不可
系统 2019-09-27 17:49:28 1906
本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下：问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。如本文的问题：我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。数据如下图：其
系统 2019-09-27 17:48:59 1906
下面通过几个案例来分析一下，注意：本节的parsematch函数请参考《妙用re.sub分析正则表达式解析匹配过程》案例一：>>>re.findall(r".*.*(.*)",'第二回悟彻菩提真妙理断魔归本合元神')['断魔归本合元神']>>>parsematch(r".*.*(.*)",'第二回悟彻菩提真妙理断魔归本合元神')第1次匹配，匹配情况:匹配子串group(0):第二回悟彻菩提真妙理断魔归本合元神,位置为：(0,19)匹配子串group(1):
系统 2019-09-27 17:48:48 1906
Python3使用pillow库生成随机验证码的代码如下所示：importrandom#pillow包的使用fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFont,ImageFilter#Image负责处理图片#ImageDraw负责处理画笔#ImageFont负责处理文字#ImageFilter负责处理路径img=Image.new('RGB',(150,50),(255,255,255))#建立一个图片'''RGB:表示采用RGB
系统 2019-09-27 17:47:55 1906
