首先安装对应的python模块$pipinstallpyecharts==0.5.10$pipinstallecharts-countries-pypkg$pipinstallecharts-china-provinces-pypkg$pipinstallecharts-china-cities-pypkg$pipinstallecharts-china-counties-pypkg世界地图frompyechartsimportMapvalue=[95.1
系统 2019-09-27 17:49:52 2133
命令行方式运行Python脚本在这个章节中，我们将写一些简单的数据库管理脚本。在此之前让我们来复习一下如何通过命令行方式执行Python脚本.如果Linux或者OSX的操作系统，需要有执行脚本的权限。例如：chmoda+xscript.py该脚本有个指向使用解释器的命令行。再脚本赋予执行权限后就可以通过命令行执行，就像这样：likethis:./script.py然而，在Windows系统上这样做是不行的，你必须提供Python解释器作为必选参数，如：复制
系统 2019-09-27 17:45:52 2133
代码描述：基于Python的净值数据接口调用代码实例关联数据：净值数据接口地址：https://www.juhe.cn/docs/api/id/25#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importjson,urllibfromurllibimporturlencode#----------------------------------#净值数据调用示例代码－聚合数据#在线接口文档：http://www.juhe.cn/
系统 2019-09-27 17:38:25 2133
最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时，遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下（伪代码）：defgradient_descent():#thegradientdescentcodeplotly.write(X,Y)一般来说，当网络请求plot.ly绘图时会阻塞等待返回，于是也会影响到其他的梯度下降函数的执行速度。一种解决办法是每调用一次plotly.write函数就开启一个新的线程，但是这种方法感觉不是很好。我不想用一个像cerely（一种分
系统 2019-09-27 17:37:56 2133
python是支持多线程的，主要是通过thread和threading这两个模块来实现的。thread模块是比较底层的模块，threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的使用。虽然python的多线程受GIL限制，并不是真正的多线程，但是对于I/O密集型计算还是能明显提高效率，比如说爬虫。下面用一个实例来验证多线程的效率。代码只涉及页面获取，并没有解析出来。#-*-coding:utf-8-*-importurllib2,timeim
系统 2019-09-27 17:37:56 2133
dom4j是一种解析XML文档的开放源代码XML框架。本文介绍如何使用包含在dom4j中的解析器创建并修改XML文档。dom4jAPI包含一个解析XML文档的工具。本文中将使用这个解析器创建一个示例XML文档。清单1显示了这个示例XML文档，catalog.xml。清单1.示例XML文档（catalog.xml）
系统 2019-08-29 22:03:53 2133
这些日子在公司测试机顶盒游戏，每次启动游戏的时候都要在windows黑色的dos窗口输命令，非常不方便，于是借着自己刚学的一点点python+wxPython的知识，写了这个telnet客户端，功能比较简单，根据需要可以再作修改。界面用wxGlade生成,本来我不喜欢wxGlade的,觉得不是很好用，但用着用着发现其实还不错，生成的代码也很容易和自己的代码结合。输入指令的输入框有默认的指令提示，为了方便写了个COMMAND指令列表,这是公司里用的,可以在源
系统 2019-08-12 09:30:17 2133
Python爬虫包BeautifulSoup递归抓取实例详解概要：爬虫的主要目的就是为了沿着网络抓取需要的内容。它们的本质是一种递归的过程。它们首先需要获得网页的内容，然后分析页面内容并找到另一个URL，然后获得这个URL的页面内容，不断重复这一个过程。让我们以维基百科为一个例子。我们想要将维基百科中凯文・贝肯词条里所有指向别的词条的链接提取出来。#-*-coding:utf-8-*-#@Author:HaonanWu#@Date:2016-12-2510
系统 2019-09-27 17:56:47 2132
Python实现链表实例代码前言算法和数据结构是一个亘古不变的话题，作为一个程序员，掌握常用的数据结构实现是非常非常的有必要的。实现清单实现链表，本质上和语言是无关的。但是灵活度却和实现它的语言密切相关。今天用Python来实现一下，包含如下操作：['addNode(self,data)']['append(self,value)']['prepend(self,value)']['insert(self,index,value)']['delNode(s
系统 2019-09-27 17:56:13 2132
背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现已经有人在做汉化，虽然看起来也像是谷歌翻译的，本着拿来主义，
系统 2019-09-27 17:52:35 2132
