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第15.2节 PyCharm支持Python解释器的配置调整

上节介绍了PyCharm的安装与简单使用,本节介绍PyCharm相关的配置调整,以支持在PyCharm环境下集成Python解释器进行程序的编译。一、工程配置调整在执行文件前,可能需要对PyCharm进行配置调整:点击File->settings菜单,如图:进入设置界面:这些设置选项包括外观、快捷键、工具栏等,大家可以慢慢研究,最重要的是一定要在工程设置中设置:ProjectInterpreter,即工程使用的Python解释器。刚开始安装的版本应该是没有

系统 2019-09-27 17:50:43 2640

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Python 异常的捕获、异常的传递与主动抛出异常操作示例

本文实例讲述了Python异常的捕获、异常的传递与主动抛出异常操作。分享给大家供大家参考,具体如下:异常的捕获demo.py(异常的捕获):try:#提示用户输入一个整数num=int(input("输入一个整数:"))#使用8除以用户输入的整数并且输出result=8/numprint(result)exceptValueError:print("请输入正确的整数")exceptExceptionasresult:print("未知错误%s"%resul

系统 2019-09-27 17:48:37 2640

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Python实现远程调用MetaSploit的方法

本文较为详细的讲述了Python实现远程调用MetaSploit的方法,对Python的学习来说有很好的参考价值。具体实现方法如下:(1)安装Python的msgpack类库,MSF官方文档中的数据序列化标准就是参照msgpack。root@kali:~#apt-getinstallpython-setuptoolsroot@kali:~#easy_installmsgpack-python(2)创建createdb_sql.txt:createdatab

系统 2019-09-27 17:46:15 2640

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Python处理时间日期坐标轴过程详解

1.前言当日期数据作为图表的坐标轴时通常需要特殊处理,应为日期字符串比较长,容易产生重叠现象2.设定主/次刻度2.1引用库frommatplotlib.datesimportDateFormatter,WeekdayLocator,DayLocator,MONDAY,YEARLY2.2获取每月/周/日数据获取每月一日数据monthdays=MonthLocator()获取每周一的日期数据mondays=WeekdayLocator(MONDAY)#主要刻度

系统 2019-09-27 17:56:21 2639

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Python基础之元组tuple增删改查操作

元组tuple和列表list的区别:元组不能改变元组中的不可变对象,列表可以声明一个元组:a=(1,2,3)声明一个只有一个元素的元组a=(1,)#注意,必须要有‘,’,不然会被当做当个元素对应的类型print(type(a))a=(1)print(type(a))元组中的不可变类型不能修改,否则会报TypeError异常a=(1,2,3)print(a[0])a[0]=4元组中的可变类型可以修改其中的元素a=(1,2,[3,4])print(a[2])a

系统 2019-09-27 17:55:33 2639

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Python Pandas 如何shuffle(打乱)数据

在Python里面,使用Pandas里面的DataFrame来存放数据的时候想要把数据集进行shuffle会许多的方法,本文介绍两种比较常用而且简单的方法。应用情景:我们有下面以个DataFrame我们可以看到BuyInter的数值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3这样排列的,我们希望不保持这个次序,但是同时列属性又不能改变,即如下效果:实现方法:最简单的方法就是采用pandas中自带的sample这个方法。假设df是这个DataFramed

系统 2019-09-27 17:53:55 2639

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Python Django 封装分页成通用的模块详解

这篇文章主要介绍了PythonDjango封装分页成通用的模块详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下新建utils文件夹,并创建page.pypage.py:classShowPage(object):def__init__(self,page_num,total_count,url_prefix,per_page=10,max_page=11):''':parampage_num:当前页码数

系统 2019-09-27 17:52:04 2639

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用Python+OpenCV对比图像质量的几种方法

前言图片的本质就是大量像素在二维平面上的组合,每个像素点用数字化方式记录颜色。可以直观的想象,一张图片就是一个巨大的电子栅格,每个格子内有一盏灯泡,这个灯泡可以变换256的三次方种颜色,就像下面这张卡通像素图一样,越清晰的图片像素越密集。这一次来看看OpenCV提供的两种图像质量对比方式(PSNR&SSIM)及其扩展,这篇文章会涉及到一点数学公式,顺便介绍一个我用过的生成公式的最佳在线编辑工具,秒杀所有收费工具。链接在这里,请收好:https://www.

系统 2019-09-27 17:51:59 2639

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华为 5G 手机 8 月上市;百度回应“业务转向”;微软上线 Python

原文链接:https://data.newrank.cn/m/s.html?s=PigpOzA/LTE%3D快来收听极客头条音频版吧,智能播报由标贝科技提供技术支持。「CSDN极客头条」,是从CSDN网站延伸至官方微信公众号的特别栏目,专注于一天业界事报道。风里雨里,我们将每天为朋友们,播报最新鲜有料的新闻资讯,让所有技术人,时刻紧跟业界潮流。整理|胡巍巍责编|屠敏快讯速知余承东:华为Mate20X5G手机8月份上市马云:未来的贸易可能是C2B、数据驱动、

系统 2019-09-27 17:46:33 2639

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Python实现SVM使用案例

最近一直在看文本挖掘这块儿,看了许多机器学习相关的资料,在这里做个笔记分享给大家,有供自己日后学习浏览。码字不易,喜欢请点赞!!!这篇推文主要介绍Python实现SVM的案例,后期会更新加强版。这里主要讲的是使用Python的Sklearn包实现SVM样本分类,而不包括SVM的理论推导,我在看SVM的理论的时候看了很多网上的博客,有很多都写的不错,这里推荐,July写的支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界),而且作者将其制作成了pdf版本,可以下载下来

系统 2019-09-27 17:56:32 2638

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【Python爬虫】数据存储

数据存储1.存储至TXTa+为Python文件的读写模式,表示将对文件使用附加读写方式打开,如果该文件不存在,就会创建一个新文件。一般在读取文件的时候可以使用r方式,如果文件不存在,就会返回错误,而且无法向该文件中写入数据,这样就保证了读取文件的可靠性。综上所述,地址可以写成如下3种形式:(1)withopen('C:\\you\desktop\\title.txt',"a+")asf:(2)withopen(r'C:\you\desktop\title.

系统 2019-09-27 17:56:15 2637

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详解Python中的各种转义符\n\r\t

Python中的各种转义符\n\r\t转义符描述\续行符(在行尾时)\\反斜杠符号'单引号"双引号\a响铃\b退格(Backspace)\e转义\000空\n换行\v纵向制表符\t横向制表符\r回车\f换页\oyy八进制数yy代表的字符,例如:\o12代表换行\xyy十进制数yy代表的字符,例如:\x0a代表换行\other其它的字符以普通格式输出Python中的正斜杠与反斜杠首先,"/"左倾斜是正斜杠,"\"右倾斜是反斜杠,可以记为:除号是正斜杠一般来说

系统 2019-09-27 17:56:08 2636

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图像增强:直方图正规化、直方图均衡 (python实现)

当图像灰度级范围较小时,会造成图像对比度较低的问题。而图像增强则是通过把图像的灰度级范围进行扩大,从而使图像细节看起来更加清晰。下面我们一步一步进行说明。灰度直方图直方图是对灰度图像上的灰度值进行统计得到的关于灰度值的函数,用来描述每个灰度值在图像矩阵的像素个数或占有率。以下面的植物图片为例:importcv2importmatplotlib.pyplotasplt#绘制图像灰度直方图defdeaw_gray_hist(gray_img):''':para

系统 2019-09-27 17:54:23 2636

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Python实现批量下载文件

Python实现批量下载文件#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-fromgeventimportmonkeymonkey.patch_all()fromgevent.poolimportPoolimportrequestsimportsysimportosdefdownload(url):chrome='Mozilla/5.0(X11;Linuxi86_64)AppleWebKit/537.36'+'(KHTML,

系统 2019-09-27 17:47:30 2636

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Python 写入训练日志文件并控制台输出解析

1.背景在深度学习的任务中,通常需要比较长时间的训练,因此我们会选择离开电脑。笔者在跟踪模型表现,观察模型accuracy以及loss的时候,比较传统的方法是在控制台print输出或者直接使用tensorboard。但如果是你需要远程观察模型表现,那一个时刻记录的log文件就非常重要。(如果你希望不在实验室,远程通过访问正在训练网络的服务器的JupyterNotebook,实时查看实验进度。请参考――远程连接服务器端JupyterNotebook)2.lo

系统 2019-09-27 17:57:40 2635