python绘制拟合曲线并加指定点标识importosimportnumpyasnpfromscipyimportlogfromscipy.optimizeimportcurve_fitimportmatplotlib.pyplotaspltimportmathfromsklearn.metricsimportr2_score#字体plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#拟合函数deffunc(x,a,b):#
系统 2019-09-27 17:56:10 2741
一：Python+Pyqt5制作ADB调试工具python版本：3.7.3IDE：PyCharm其他工具：PyQt5，pywin32，pyInstaller(主要把py文件打包成exe文件)MainTemplete.py文件如下importosimportsysfromdatetimeimportdatetimefromPyQt5importQtWidgetsfromtestimportUi_MainWindowclassMainTemplete(QtWi
系统 2019-09-27 17:52:51 2741
image前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。我
系统 2019-09-27 17:51:06 2741
之前在excel里面分析log数据，简直日了*了。现在用python在处理日志数据.主要涉及matplotlib，open和循环的使用。日志内容大致如下2016-10-2121:07:59,787[7MainWindowForm]INFO:updatetime136.63142016-10-2121:07:59,908[7KinectServer]INFO:lClientSockets[0]elapsedtime16.2016-10-2121:07:59,
系统 2019-09-27 17:57:32 2740
提高性能有如下方法1、Cython,用于合并python和c语言静态编译泛型2、IPython.parallel，用于在本地或者集群上并行执行代码3、numexpr，用于快速数值运算4、multiprocessing,python内建的并行处理模块5、Numba，用于为cpu动态编译python代码6、NumbaPro，用于为多核cpu和gpu动态编译python代码为了验证相同算法在上面不同实现上的的性能差异，我们先定义一个测试性能的函数defperf_
系统 2019-09-27 17:55:29 2740
fromCrypto.CipherimportAESfrombinasciiimportb2a_hex,a2b_hexclassAES_enc():def__init__(self,key,iv):self.block_size=AES.block_size#设置block_size的大小为16字节，也就是128位self.key=keyself.iv=ivself.mode=AES.MODE_CBC#采用CBC模式#加密时自动补全16位，填充内容是“16
系统 2019-09-27 17:55:13 2740
GBDT，梯度提升树属于一种有监督的集成学习方法，与之前学习的监督算法类似，同样可以用于分类问题的识别和预测问题的解决。该集成算法体现了三个方面的又是，分别是提升Boosting、梯度Gradient、决策树DecisionTree。“提升”是指将多个弱分类器通过线下组合实现强分类器的过程；“梯度”指的是在Boosting过程中求解损失函数时增加了灵活性和便捷性，“决策树”是指算法所使用的弱分类器为CART决策树，该决策树具有简单直观、通俗易懂的特性。GB
系统 2019-09-27 17:53:34 2740
pd.read_csv()方法中header参数，默认为0，标签为0（即第1行）的行为表头。若设置为-1，则无表头。示例如下：（1）不设置header参数（默认）时：df1=pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8')df1（2）header=1时：importpandasaspddf2=pd.read_csv('target.csv',encoding='utf-8',header=1)df2（3）header=-
系统 2019-09-27 17:55:37 2739
0.摘要pandas中DataFrame类型中，找出所有有空值的行，可以使用.isnull()方法和.any()方法。1.找出含有空值的行方法：DataFrame[DataFrame.isnull().T.any()]其中，isnull()能够判断数据中元素是否为空值；T为转置；any()判断该行是否有空值。importpandasaspdimportnumpyasnpn=np.arange(20,dtype=float).reshape(5,4)n[2,
系统 2019-09-27 17:48:33 2738
word2vec介绍word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离。它将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表两个词关联度越高。词向量：用DistributedRepres
系统 2019-09-27 17:48:08 2738
以前帮朋友做的抢答脚本，虽然最后没有软用(因为最后抢的时候页面压根打不开)，不过在这里分享一下代码以及思路。首先，说说设计吧，脚本使用的是selenium+python2，因为在抢答之前我连问卷有啥字段都不知道。所以只能建立一个可能的回答，到时候把可能能自动补入的字段填进去。所以脚本是半自动的，当然，如果问卷是固定字段的就可以全自动了。config_dict={'sfz':'33011111111111111',#太長了'csrq':u'1993-1-1'
系统 2019-09-27 17:47:36 2738
Python的两种上传图片方式上传至七牛云服务器上传至自己服务器上传至七牛云服务器代码注释写的已经很清楚了，直接可以用access_key='替换成你的'#个人中心->密匙管理->SKsecret_key='替换成你的'#七牛空间名bucket_name='替换成你的'#临时域名url='替换成你的'q=qiniu.Auth(access_key,secret_key)defqiniu_upload(key,localfile):token=q.uploa
系统 2019-09-27 17:47:29 2738
高级加密标准（英语：AdvancedEncryptionStandard，缩写：AES），在密码学中又称Rijndael加密法，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。这个标准用来替代原先的DES，已经被多方分析且广为全世界所使用。经过五年的甄选流程，高级加密标准由美国国家标准与技术研究院（NIST）于2001年11月26日发布于FIPSPUB197，并在2002年5月26日成为有效的标准。2006年，高级加密标准已然成为对称密钥加密中最流行的算法之一。--
系统 2019-09-27 17:56:50 2736
苏宁的爬取和京东的爬取是一样的，方法类似这是爬取京东的例子：https://blog.csdn.net/Dream____Fly/article/details/99698222现在分析苏宁的首页，这个页面还算比较这个很容易获取，获取之后在前面拼接https就行了到这里就可以看代码操作了：importrequestsfrombs4importBeautifulSoupheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT1
系统 2019-09-27 17:53:18 2736
对于手机、相机等设备拍摄的照片，由于手持方向的不同，拍出来的照片可能是旋转0°、90°、180°和270°。即使在电脑上利用软件将其转正，他们的exif信息中还是会保留方位信息。在用PIL读取这些图像时，读取的是原始数据，也就是说，即使电脑屏幕上显示是正常的照片，用PIL读进来后，也可能是旋转的图像，并且图片的size也可能与屏幕上的不一样。对于这种情况，可以利用PIL读取exif中的orientation信息，然后根据这个信息将图片转正后，再进行后续操作
系统 2019-09-27 17:47:47 2736
