原文链接：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017318207388128注：本篇博客是学习廖雪峰老师网站的摘抄，是为了方便以后的学习。如有侵权，请联系删除！联系邮箱：1103540209@qq.com文章目录1.切片2.迭代3.列表生成式4.生成器5.迭代器小结参考掌握了Python的数据类型、语句和函数，基本上就可以编写出很多有用的程序了。比如构造一个1,3,5,7,...,99的列表
系统 2019-09-27 17:51:28 1906
首先，熟悉一个函数zip，如下是使用help(zip)对zip的解释。Helponbuilt-infunctionzipinmodule__builtin__:zip(...)zip(seq1[,seq2[...]])->[(seq1[0],seq2[0]...),(...)]Returnalistoftuples,whereeachtuplecontainsthei-thelementfromeachoftheargumentsequences.Ther
系统 2019-09-27 17:51:25 1906
全民学python的热潮已经开启，然而，对于这种情况，还是有很多小伙伴私信我python到底该怎么入门？没接触过编程能学会吗？现在网上学习资料一搜一大把，正因为资料多了导致我们不知道如何是好！一个朋友问我：有个朋友要学习python，她属于那种特别能啃书的，让我推荐。我学python都是无师自通的，没有看过什么书，因此无法给她推荐，问我有什么意见？他那个朋友是零基础的，ctrl+c、ctrl+v用的贼溜。除此之外，计算机算是零基础了。对此我就感觉有点头疼了
系统 2019-09-27 17:51:19 1906
Python：1.print()函数：打印字符串2.raw_input()函数：从用户键盘捕获字符3.len()函数：计算字符长度4.format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函数：实现格式化输出5.type()函数：查询对象的类型6.int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数7.id()函数：获取对象的内存地址8.help()函数：Python的帮助函数9.s.islower()函数：判断字符小写10.s.spp
系统 2019-09-27 17:50:54 1906
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
第四章，了不起的分支和循环4.1分支和循环Python主要依靠缩进来区分代码块4.2快速上手成绩按照分数来划分等级，90分以上为A，80~90为B，60~80为C，60以下为Dp4_1.pyscore=int(input("请输入一个分数："))if100>=score>=90:print("A")if90>score>=80:print("B")if80>score>=60:print("C")if60>score>=0:print("D")ifscor
系统 2019-09-27 17:50:06 1906
python自动化批量生成前端的HTML可以大大减轻工作量下面演示两种生成HTML的方法方法一：使用webbrowser#coding:utf-8importwebbrowser#命名生成的htmlGEN_HTML="test.html"#打开文件，准备写入f=open(GEN_HTML,'w')#准备相关变量str1='mynameis:'str2='--MichaelAn--'#写入HTML界面中message="""%s%s"""%(str1,str
系统 2019-09-27 17:49:58 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
