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python交互模式下输入换行/输入多行命令的方法

先给大家介绍下python交互模式下输入换行/输入多行命令的方法换行方法\如:>>>print'aaa';\...print'bbb';\...print'ccc'注意;号的使用。python本身语句结束和间隔都是不需要;号的,但是在换行时要使用;号,最后一行不要求必须有;号,加上也不会出错。ps:下面看下如何在python的交互式命令行下换行>>>是python的输入提示符,回车则输入结束。那么如何输入两条以上的语句呢换行方法\如:>>>print'aa

系统 2019-09-27 17:50:47 2366

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没看完这11 条,别说你精通 Python 装饰器

点击上方“Python编程时光”,选择“加为星标”第一时间关注Python技术干货!对于每一个学习Python的同学,想必对@符号一定不陌生了,正如你所知,@符号是装饰器的语法糖,@符号后面的函数就是我们本文的主角:装饰器。装饰器放在一个函数开始定义的地方,它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候,第一件事并不是执行这个函数,而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子,这顶帽子我们称之为装饰器。曾经我在刚转行做程

系统 2019-09-27 17:57:13 2365

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python爬虫神器Pyppeteer入门及使用

前言提起selenium想必大家都不陌生,作为一款知名的Web自动化测试框架,selenium支持多款主流浏览器,提供了功能丰富的API接口,经常被我们用作爬虫工具来使用。但是selenium的缺点也很明显,比如速度太慢、对版本配置要求严苛,最麻烦是经常要更新对应的驱动。今天就给大家介绍另一款web自动化测试工具Pyppeteer,虽然支持的浏览器比较单一,但在安装配置的便利性和运行效率方面都要远胜selenium。01.Pyppeteer简介介绍Pypp

系统 2019-09-27 17:53:10 2365

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python:print和format

查询帮助:help(print)Helponbuilt-infunctionprintinmodulebuiltins:print(...)print(value,...,sep='',end='\n',file=sys.stdout,flush=False)Printsthevaluestoastream,ortosys.stdoutbydefault.Optionalkeywordarguments:file:afile-likeobject(stre

系统 2019-09-27 17:51:06 2365

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python基础_函数

函数基础目标函数的快速体验函数的基本使用函数的参数函数的返回值函数的嵌套调用在模块中定义函数01.函数的快速体验所谓函数,就是把具有独立功能的代码块组织为一个小模块,在需要的时候调用函数的使用包含两个步骤:1.定义函数——封装独立的功能2.调用函数——享受封装的成果函数的作用,在开发程序时,使用函数可以提高编写的效率以及代码的重用02.函数基本使用2.1函数的定义定义函数的格式如下:def函数名():函数封装的代码……def是英文define的缩写函数名称

系统 2019-09-27 17:48:34 2365

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python字符串过滤性能比较5种方法

python字符串过滤性能比较5种方法比较总共比较5种方法。直接看代码:importrandomimporttimeimportosimportstringbase=string.digits+string.punctuationtotal=100000defloop(ss):"""循环"""rt=''forcinss:ifcin'0123456789':rt=rt+creturnrtdefregular(ss):"""正则表达式"""importrert

系统 2019-09-27 17:55:00 2364

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Python库configparser教程

文章目录前言初探configparser配置文件读入配置:读取数据SectionSection增加Section检索Section删除高级操作单个option对应多行值单个option无对应值Interpolation插值BasicInterpolationExtendedInterpolation总结前言configparser是Python中的一个配置文件解析库,可以读取配置文件中的变量和值。配置文件有什么作用呢?作用就是当你写程序的时候,有一些固定的

系统 2019-09-27 17:54:50 2364

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python实现BP神经网络回归预测模型

神经网络模型一般用来做分类,回归预测模型不常见,本文基于一个用来分类的BP神经网络,对它进行修改,实现了一个回归模型,用来做室内定位。模型主要变化是去掉了第三层的非线性转换,或者说把非线性激活函数Sigmoid换成f(x)=x函数。这样做的主要原因是Sigmoid函数的输出范围太小,在0-1之间,而回归模型的输出范围较大。模型修改如下:代码如下:#coding:utf8''''author:Huangyuliang'''importjsonimportra

系统 2019-09-27 17:47:41 2364

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Python 绘制酷炫的三维图步骤详解

通常我们用Python绘制的都是二维平面图,但有时也需要绘制三维场景图,比如像下面这样的:这些图怎么做出来呢?今天就来分享下如何一步步绘制出三维矢量(SVG)图。八面体我们先以下面这个八面体为例。1安装相关包首先安装两个必备包:importpyrr#NumPy的3D函数库importsvgwrite#svg图形处理库2定义3D图生成环境接下来定义几个类设置好3维图基础环境:viewport:矩形图范围camera:包括视图矩阵和投影矩阵mesh:svg矢量

系统 2019-09-27 17:53:27 2363

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cookie 的寻找和使用以及页面滚动(python+selenium)

cookie:本文以登录的自己的知乎为例,找到当前的cookie信息,然后让浏览器带着自己的cookie信息去访问网址:知乎在goole浏览器下面Ctrl+shift+J(F12)打开console工作台->application->cookie里面找到登录以后的cookie信息将他写到你的浏览器里面就可以了!importioimportsys#改变标准输出的默认编码(改变中文输出的乱码问题)sys.stdout=io.TextIOWrapper(sys.

系统 2019-09-27 17:49:48 2363

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python实现LOOCV并画ROC曲线

以sklearn中的iris数据为例用的是Adaboost算法#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuJul421:17:192019@author:ZQQ"""importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimpor

系统 2019-09-27 17:48:02 2363

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python 字符串 查找 基本操作

个人博客首页(点击查看详情)--https://blog.51cto.com/11495268个人微信公众号(点击查看扫描关注)--https://blog.51cto.com/11495268/24011941、简介字符串相关操作较多,本文只简单描述下python字符串查找相关的基础操作2、字符串查找内置函数3、实例获取指定公司的相关信息(公司信息格式都一致)3.1字符串格式##公司名:排名:薪资-所占比例HUAWEI:0:20K-30.8%ZTE:1:

系统 2019-09-27 17:56:13 2362

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Python 条形图与直方图有非常大的区别

区别:首先,条形图是用条形的长度表示各类别频数的多少,其宽度(表示类别)则是固定的;直方图是用面积表示各组频数的多少,矩形的高度表示每一组的频数或频率,宽度则表示各组的组距,因此其高度与宽度均有意义。其次,由于分组数据具有连续性,直方图的各矩形通常是连续排列,而条形图则是分开排列。最后,条形图主要用于展示分类数据,而直方图则主要用于展示数据型数据,我们初中学的就是条形统计图,很显然有没有当初那种感觉?(身高-年龄条形统计图)在坐标上画出每个年龄对应的频数。

系统 2019-09-27 17:54:48 2362

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python Tkinter的图片刷新实例

调用python自带的GUI制作库一开始想用Tkinter制作GUI的,网上说是python自带的,结果输入:importtkinter后,显示:_ImportError:Nomodulenamedtkinter_以为是没有安装,还利用apt-getinstall命令安装了一堆东西,安装完了发现还是没有用。(⊙�n⊙)b后来看到如果是用的python2.7的话,需要输入importTkinter然后就可以用了。显示连续刷新的图片开始用的TK的Label功能

系统 2019-09-27 17:51:23 2362

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机器学习:matlab和python实现PCA降维算法

概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中,我们会经常处理一些高维数据,而高维数据情形下,会出现距离计算困难,数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题,我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中,也容易出现特征之间存在线性相关,也就是说有的特征是冗余的,因此降维也是必要的。降维的优点(必要性):去除噪声降低算法的计算开销(改善模型的性能)使得数据更容易使用使得数据更容易理解(几百个维度难以理解,几个维度可视化易理解)降维的方法有很

系统 2019-09-27 17:47:48 2362