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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 2818

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Python信号分析 | 信号的表示(三) 【离散信号的表示】

回顾:信号的表示(一)信号的表示(二)1、指数序列指数序列一般形式为Aan.,可以用MATLAB中数组幂运算(即点幂运算)a.^n来实现。Python中用a**n实现。Python代码如下:"""离散信号表示之指数序列"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltn=np.arange(0,15)a=3.0/4f=a**nplt.subplot(221)plt.title(u'a=3/4')plt.stem(n

系统 2019-09-27 17:54:00 2818

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基于python自动化框架的报告格式分析

测试APP框架一:python+appium+unittestappium是对selenuim的封装,其中使用的是get_screenshot_as_base64方法获取页面截图的base64编码,故而框架使用时,生成的报告可进行自动捕捉异常,并进行截图放在报告里,具体可参考:https://github.com/GoverSky/HTMLTestRunner_cn文档进行报告完善,引用的报告是HTMLTestRunner,报告样式较为传统大概为:框架二:

系统 2019-09-27 17:50:54 2818

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Python调用阿里云的智能语音交互接口实现录音转文字

质量声明:原创文章,内容质量问题请评论吐槽。如对您产生干扰,可私信删除。主要参考:阿里云官方接口文档摘要:Python调用阿里云的智能语音交互接口,依靠对象存储服务(OSS)上传音频,实现录音文件识别,输出为txt文本。支持单轨/双轨的wav、mp3格式,最大支持文件512MB,最大录音时长2个小时。文章目录处理音频安装pydub安装ffmpeg音频处理程序上传至OSS录音识别程序识别结果处理音频由于阿里、百度、腾讯、讯飞等语音处理平台都对语音参数有特定要

系统 2019-09-27 17:50:23 2818

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python实现图像检索的三种(直方图/OpenCV/哈希法)

简介:本文介绍了图像检索的三种实现方式,均用python完成,其中前两种基于直方图比较,哈希法基于像素分布。检索方式是:提前导入图片库作为检索范围,给出待检索的图片,将其与图片库中的图片进行比较,得出所有相似度后进行排序,从而检索结果为相似度由高到低的图片。由于工程中还包含Qt界面类、触发函数等其他部分,在该文档中只给出关键函数的代码。开发系统:MacOS实现方式:Qt+Python方法一:自定义的直方图比较算法a)基本思路遍历图片像素点,提取R\G\B值

系统 2019-09-27 17:48:19 2818

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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 2817

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python之字符串填充和对齐

函数名说明A.center(n【,B】)将字符串A居中,len(A)>n返回A,len(A)A.ljust(n【,B】)将字符串A左对齐,同上A.rjust(n【,B】)将字符串A右对齐,同上A.zfill()将字符串右对齐,剩余0补齐将字符串居中对齐,左右对齐,30为总字符长度,默认用空格填充a='IloveChian'print(a.center(30))print(a.ljust(30,'-'))print(a.rjust(30,'_'))字符串右对

系统 2019-09-27 17:49:56 2817

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Python程序中的进程操作-进程同步(multiprocess.Lock)

目录一、多进程抢占输出资源二、使用锁维护执行顺序三、多进程同时抢购余票四、使用锁来保证数据安全通过刚刚的学习,我们千方百计实现了程序的异步,让多个任务可以同时在几个进程中并发处理,他们之间的运行没有顺序,一旦开启也不受我们控制。尽管并发编程让我们能更加充分的利用IO资源,但是也给我们带来了新的问题:当多个进程使用同一份数据资源的时候,就会引发数据安全或顺序混乱问题。一、多进程抢占输出资源importosimporttimeimportrandomfromm

系统 2019-09-27 17:49:09 2816

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(面试)打印二叉树的所有最右节点--python

打印二叉树最右侧节点其实是改自二叉树的层次遍历,多了一步,即输出每一层的末尾节点。如下题,输出最右侧节点结果应为[3,20,7]。首先看二叉树的层次遍历,使用队列(queue)来存储二叉树的节点,具体代码层次遍历实现:deflevelOrder(self,root:TreeNode)->List[List[int]]:list=[]ifrootisNone:returnlistqueue=[root]whilequeue:cur=[]foriinrange

系统 2019-09-27 17:56:40 2815

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Python多叉树的构造及取出节点数据(treelib)的方法

项目:基于Pymysql的专家随机抽取系统引入库函数:>>>importtreelib>>>fromtreelibimportTree,Node构造节点类:>>>classNodex(object):\def__init__(self,num):\self.num=num构造多叉树:(注意节点的第2个属性已标红,它是节点ID,为str类型,不能与其他节点重复,否则构建节点失败)>>>tree1=Tree()>>>tree1.create_node('Roo

系统 2019-09-27 17:47:34 2815

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python 删除爬虫里无法识别的表情字符

在爬网易云评论的时候发现评论里有很多人发表情,然而python爬取表情后发现无法把表情写入文件里。从而导致异常。后来找到了两种方法判断。第一种:通过re.sub()删除评论里无法识别的字符串,re.sub有个弊端就是只有第一个表情图片错误的时候能处理,第二个就无法处理了defcharacter(a):dk=open(r'.\评论.txt','w')try:#如果报错,则获取报错的字符串信息dk.write(a)dk.close()exceptExcepti

系统 2019-09-27 17:57:28 2814

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Python中Threading用法详解

Python的threading模块松散地基于Java的threading模块。但现在线程没有优先级,没有线程组,不能被销毁、停止、暂停、开始和打断。JavaThread类的静态方法,被移植成了模块方法。mainthread:运行python程序的线程daemonthread守护线程,如果守护线程之外的线程都结束了。守护线程也会结束,并强行终止整个程序。不要在守护进程中进行资源相关操作。会导致资源不能正确的释放。在非守护进程中使用Event。Thread类

系统 2019-09-27 17:52:49 2814

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Python实现扫描局域网活动ip(扫描在线电脑)

内网的主机都是自动分配ip地址,有时候需要查看下有那些ip在使用,就写了个简单的脚本。linux和windows下都可以用,用多线程来ping1-255所有的地址,效率不高,2分钟左右。先凑合和用吧。#-*-coding:utf-8-*-#author:orangleliudate:2014-11-12#python2.7.xip_scaner.py'''''不同平台,实现对所在内网端的ip扫描有时候需要知道所在局域网的有效ip,但是又不想找特定的工具来扫

系统 2019-09-27 17:48:35 2814

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python中的字典

1.字典是另一种可变数据类型,可存储任意类型对象。无序的序列,键值对的输入顺序和在内存中的存储顺序不一致字典中的数据存储以键值对的方式字典的每个键值(key=>value)对用冒号(:)分割,每个对之间用逗号(,)分割,整个字典包括在花括号({})中s={}print(s,type(s))#创建一个空字典#字典:key-value键值对s={'linux':[100,99,88],'python':[190,56,78]}print(s,type(s)工厂

系统 2019-09-27 17:47:24 2814

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python图像分割

1、图像分割原理图像分割(imagesegmentation)技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向,是图像语义理解的重要一环。图像分割是指将图像分成若干具有相似性质的区域的过程,从数学角度来看,图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术有了突飞猛进的发展,该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。GraphC

系统 2019-09-27 17:53:33 2813