python系列

python语法基础知识案例_一个小案例学习python语法常识

这是树哥讲python系列的第三篇文章。如何学习计算机编程这个问题是大家非常关注的问题，更加确切的说，如何自学计算机编程是一个很关键的问题。
weixin_39702639·2020-11-24 00:10

python基础实例 韦玮 pdf_韦玮：Python网络爬虫实战解析

2016年12月27日晚8点半，CSDN特邀IT专家、《Python系列实战教程》系列图书作者韦玮带来了主题为“Python网络爬虫反爬破解策略实战”的Chat交流。
weixin_39610956·2020-11-24 00:44

[Python从零到壹] 五.网络爬虫之BeautifulSoup基础语法万字详解

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。
Eastmount·2020-11-08 20:07

北京理工大学python系列课程-【学习笔记】PYTHON数据分析与展示(北理工 嵩天)

PythonPython开发Python语言【学习笔记】PYTHON数据分析与展示(北理工嵩天)0数据分析之前奏课程主要内容：常用IDE：本课程主要使用：AnacondaAnaconda：一个集合，包括conda、某版本Python、一批第三方库等-支持近800个第三方库-适合科学计算领域-包含多个主流工具-开源免费-跨平台本身不是个ide是将多个工具集成在一起的conda-一个工具，用于包管理和
weixin_37988176·2020-10-30 23:27

PyQt5第五部分-高级控件：QGroupBox, QTreeWidget, QListWidget, QTableWidget

示例通过字典生成树形窗口并打印3列表窗口QLisWidget3.1方法列表3.2示例单击触发槽函数4表格窗口QTableWidget4.1方法列表4.2示例QTableWidget的基本用法0前言>>返回Python
一ye残雪·2020-10-16 21:35

PyQt5第二部分-布局类：QVBoxLayout, QHBoxLayout, QGridLayout, QFormLayout

1.3示例布局嵌套2网格布局QGridLayout2.1方法列表QGridLayout2.2示例网格布局3表单布局QFormLayout2.1方法列表QFormLayout2.2示例输入表0前言>>返回Python
一ye残雪·2020-10-16 13:11

【转载】OpenCV-Python系列之霍夫圆变换（四十一）

上个教程我们讨论了霍夫线变换，这次我们来看看霍夫圆变换。原理霍夫圆变换和霍夫线变换的原理类似。霍夫线变换是两个参数(r,θ)，霍夫圆需要三个参数，圆心的x,y坐标和圆的半径.如下对应的三个参数c1,c2,c3：例如:其形状和：类似，该函数是由z=x沿z轴旋转而成的圆锥曲面。对于xy平面的一个点x0,y0(上述对应的点为（1,1）），则对应的由c1,c2,c3组成三维空间的空间曲面。对于c1,c2,
OpenVINO生态社区·2020-10-12 09:12

[Python从零到壹] 四.网络爬虫之入门基础及正则表达式抓取博客案例

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。
Eastmount·2020-09-30 21:53

Python基础教程（一）——Windows搭建开发Python开发环境

，已经有5年了，现在的公司用到python的项目比较少，最近公司有新项目需要用到python,领导希望我来跟其他同事training，就有了这篇博客，打算将python的training弄成一个简易的python
·2020-09-23 16:12

[Python从零到壹] 三.语法基础之文件操作、CSV文件读写及面向对象

欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。
Eastmount·2020-09-22 20:41

【转载】OpenCV-Python系列之轮廓特征高阶（三十）

在之前的教程中，我们谈到了轮廓的一些基本特征，包括有图像的矩、轮廓区域的面积、轮廓的周长、轮廓的外接图形等等。今天我们仍然讨论几种轮廓的特征，它们将很具有实战意义，我们将从综合方面讲述。轮廓近似通常在某些特定场合，我们并不需要太过精确的轮廓信息，而只需要大概的信息，这个时候我们就需要对轮廓进行近似处理，实际上也称之为多边形拟合。我们接下来将会做一个综合性实验，从而完善对轮廓近似的实战学习。先来看相
OpenVINO生态社区·2020-09-17 10:44

koa--jwt-cookie 授权

学习资源推荐koa--jwt-cookie授权简介安装依赖设计思路功能演示源码微信扫码关注公众号：前端前端大前端，追求更精致的阅读体验，一起来学习啊关注后发送关键资料,免费获取一整套前端系统学习资料和老男孩python
_冷月心·2020-09-17 07:00

Python系列 （4）-list，tuple，dict，set

文章目录前言一、列表（list）1、列表的创建2、列表的性质----增删改查2.1、增2.2、删2.3、改2.4、查3、遍历列表4、列表进阶4.1、切片4.2、列表生成式4.3、双向‘列表’deque5、列表小结二、元组1、创建元组2、合并元组3、查找元素4、遍历元组5、强行给元组添加元素（末尾）三、字典1、创建字典2、字典的增删改查2.1增2.2删2.3改2.4查3、遍历字典4、判断一个key是
小白网管之路·2020-09-17 02:39

Python系列教程大汇总

Python初级教程Python快速教程(手册)Python基础01HelloWorld!Python基础02基本数据类型Python基础03序列Python基础04运算Python基础05缩进和选择Python基础06循环Python基础07函数Python基础08面向对象的基本概念Python基础09面向对象的进一步拓展Python基础10反过头来看看Python补充01序列的方法Python
weixin_30555753·2020-09-17 02:56

安装 scikit-learn

安装最新版本Scikit-learn要求:Python(>=3.5),NumPy(>=1.11.0),SciPy(>=0.17.0),joblib(>=0.11).Python系列教程,免费获取,遇到bug
博斌·2020-09-16 20:20

Matplotlib-绘图架构

一、什么是Matplotlib是专门用于开发2D图表(包括3D图表)Python系列教程,免费获取,遇到bug及时反馈,讨论交流可加扣裙使用起来及其简单以渐进、交互式方式实现数据可视化二、为什么要学习Matplotlib
博斌·2020-09-16 20:20

Python 到底是值传递还是引用传递

Python系列教程,免费获取,遇到bug及时反馈,讨论交流可加扣裙这个问题对于很多初学者还是比较有难度的，看到这里你可以稍加停顿，自己思考一下，看看自己是否真
博斌·2020-09-16 20:20

Python系列课程：图形库Turtle的使用（四）自定义乘法口诀表

Python系列课程：图形库Turtle的使用（一）Python系列课程：图形库Turtle的使用（二）Python系列课程：图形库Turtle的使用（三）关于Turtle的使用，前面我们已经介绍了不少
yi_master·2020-09-16 06:13

Python自动生成软著60页代码

原文地址分类目录——万能的Python系列在申请软件著作权时，代码文档的提交的代码不能有注释，不能有空行，每页50行……本文的代码生成针对jiava代码，注释包含//单行注释和/**/首先，需要导入的支持模块
BBJG_001·2020-09-15 21:43

【转载】OpenCV-Python系列之Sobel和Scharr算子(二十三）

我们再上个教程中留了一个小彩蛋——形态学的梯度问题，通常情况下，它被用于提取图像的轮廓，今天我们来了解图像边缘的另一种方法，它将比形态学梯度更有效，适用范围也更广。Sobel算子前面的例子，已经接触到了图像卷积运算。最终要的卷积运算之一是用于计算图像的导数（或近似导数）。为什么图像中导数的计算很重要，看下面边缘检测的例子：很容易观察到上面图像中像素灰度值变化没有规律。一种比较好的描述这种变化的方法
尼妮妮·2020-09-14 13:01

【转载】OpenCV-Python系列之拉普拉斯算子(二十四）

我们在上一个教程中前面的例子学习了使用Sobel边缘检测。原理是利用边缘区域像素值的跳变。通过求一阶导数，可以使边缘值最大化。如下图所示：那么，如果求二阶导数会得到什么呢?可以观察到二阶导数为0的地方。因此，可以利用该方法获取图像中的边缘。然而，需要注意的是二级导数为0的不只出现在边缘地方，还可能是一些无意义的位置，根据需要通过滤波处理该情况。二阶微分现在我们来讨论二阶微分，它是拉普拉斯算子的基础
尼妮妮·2020-09-14 13:01

【转载】OpenCV-Python系列之Canny边缘检测(二十五）

上一个教程中我们谈到的拉普拉斯算子本质上属于图像的边缘检测，但是我们同时也看到，拉普拉斯算子有一定的局限性，对于复杂图像的边缘检测有些力不从心，本次我们将介绍一个在OpenCV中有着决定性地位的边缘检测——Canny算法。我们在前面已经了解过，边缘检测算法通常有四个步骤：(1)滤波：边缘检测算法主要是基于图像强度的一阶和二阶导数，但导数的计算对噪声很敏感，因此必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检
尼妮妮·2020-09-14 13:01

【转载】OpenCV-Python系列之图像金字塔(二十六）

在上一个教程中，我们谈到了关于图像Canny边缘检测算子，同时也是OpenCV中应用最为广泛的边缘检测算法。现在我们来谈谈图像金字塔，它的本质是对图像进行放缩变换。一般情况下，我们要处理是一副具有固定分辨率的图像。但是有些情况下，我们需要对同一图像的不同分辨率的子图像进行处理。比如，我们要在一幅图像中查找某个目标，比如脸，我们不知道目标在图像中的尺寸大小。这种情况下，我们需要创建一组图像，这些图像
尼妮妮·2020-09-14 13:01

【转载】OpenCV-Python系列之轮廓入门(二十七）

本次我们将讨论OpenCV中的轮廓，轮廓属于OpenCV中的一个很重要的部分，同时我们在之前讲过的Canny边缘检测将作为基础。轮廓检测函数原型：cv2.findContours(image,mode,method,contours=None,hierarchy=None,offset=None)参数含义：image代表输入的图片。注意输入的图片必须为二值图片。若输入的图片为彩色图片，必须先进行灰
尼妮妮·2020-09-14 13:01

【转载】OpenCV-Python系列之开运算与闭运算（二十一）

图像的腐蚀与膨胀是本次教程的核心——开运算与闭运算的基础，如果结构元素为圆形，则膨胀操作可填充图像中比结构元素小的孔洞以及图像边缘处小的凹陷部分。而腐蚀可以消除图像中的毛刺及细小连接成分，并将图像缩小，从而使其补集扩大。但是，膨胀和腐蚀并非互为逆运算，所以它们可以结合使用。在腐蚀和膨胀两个基本运算的基础上，可以构造出形态学运算簇，它由膨胀和腐蚀两个运算的复合与集合操作(并、交、补等)组合成的所有运
尼妮妮·2020-09-14 13:00

【转载】OpenCV-Python系列之顶帽与黑帽操作(二十二）

上个教程中我们遗留了一些问题，那就是经过图像开运算或者是闭运算之后亮度会发生变化，这就会对后期的图像处理造成一定的困扰，所以本次教程我们介绍OpenCV的顶帽与黑帽运算，来解决这些问题。顶帽顶帽运算又常常被译为”礼帽“运算。为原图像与上文刚刚介绍的“开运算“的结果图之差，数学表达式如下：因为开运算带来的结果是放大了裂缝或者局部低亮度的区域，因此，从原图中减去开运算后的图，得到的效果图突出了比原图轮
尼妮妮·2020-09-14 13:00

【转载】OpenCV-Python系列之图像腐蚀与膨胀（二十）

我们在前两次教程中概述了OpenCV对于图像的滤波，通常对于一个实战项目而言，滤波之后的下一步操作就是图像的形态学处理了，从本次教程开始，我们正式步入了OpenCV图像形态学处理的部分。形态学（morphology）一词通常表示生物学的一个分支，该分支主要研究动植物的形态和结构。而我们图像处理中指的形态学，往往表示的是数学形态学。下面一起来了解数学形态学的概念。数学形态学是一门建立在格论和拓扑学基
尼妮妮·2020-09-14 13:28

【转载】OpenCV-Python系列之图像阈值(十六）

自本教程开始，我们已经进入了图像处理的一些基本操作的学习，所谓的图像阈值，就是图像二值化，什么是二值化，就是只有0和1，没有其他的。在OpenCV的图像里面，二值化表示图像的像素为0和255，并没有其他的值，它跟灰度化并不同。然而要想实现二值化，就最好先对图像进行灰度化处理，因为我们需要的图像不能具备GBR三元通道。简单阈值我们先来看函数原型：ret,dst=cv2.threshold(src,t
尼妮妮·2020-09-14 13:28

【转载】OpenCV-Python系列之非线性滤波(十九）

我们在上个教程中谈到了线性滤波，相比较而言，线性滤波中的高斯滤波最为受欢迎，但是我们也遗留了一个问题，线性滤波对于椒盐噪声的过滤并不是很好，由此我们本次将谈到OpenCV中的非线性滤波。之前我们说的线性滤波，即两个信号之和的响应和他们各自响应之和相等。换句话说，每个像素的输出值是一些输入像素的加权和，线性滤波器易于构造，并且易于从频率响应角度来进行分析。其实在很多情况下，使用邻域像素的非线性滤波也
尼妮妮·2020-09-14 13:28

【转载】OpenCV-Python系列之OTSU算法（十七）

上一个教程中，我们谈到了关于图像二值化的两种方法，一种是固定阈值法，另一种是自适应阈值法，总的来说，自适应阈值法在某些方面要由于固定阈值法，但还没完，这次我们将隆重介绍我们的重量级选手，也就是OTSU算法（又称为大津算法和最大类间方差法）。最大类间方差法是1979年由日本学者大津提出的，是一种自适应阈值确定的方法，又叫大津法，简称OTSU，是一种基于全局的二值化算法，它是根据图像的灰度特性,将图像
尼妮妮·2020-09-14 13:28

【转载】OpenCV-Python系列之线性滤波(十八）

本次教程将介绍几种OpenCV常用的滤波器，将介绍它们详细的原理，图像滤波对于OpenCV图像处理来说是至关重要的一环，它在整个OpenCV中的分量是举足轻重的，我们必须完完全全的掌握它。图像滤波，即在尽量保留图像细节特征的条件下对目标图像的噪声进行抑制，是图像预处理中不可缺少的操作，其处理效果的好坏将直接影响到后续图像处理和分析的有效性和可靠性。消除图像中的噪声成分叫作图像的平滑化或滤波操作。信
尼妮妮·2020-09-14 13:28

【转载】OpenCV-Python系列之图像的几何变换（十五）

上次教程中我们谈及到OpenCV的缩放旋转以及平移，它们本质上都属于简单的几何变换，本次我们将讨论稍微复杂的一下几何变换。图像翻转图像翻转有多种方式，包括使用固定的API以及使用numpy进行操作等等。使用flip函数实现翻转函数原型：flip(src,flipCode[,dst])->dst·src输入图片·flipCode翻转代码·1水平翻转Horizontally（图片第二维度是column
尼妮妮·2020-09-14 13:27

【原创】OpenCV-Python系列之改变颜色空间(十三）

从本次教程开始，我们正式进入基础篇的学习，OpenCV图像处理中最重要的一环就是图像的颜色空间，我们在之前已经见到过关于图像灰度化的例子，但这仅仅是其中的一种。颜色空间色彩/颜色空间（英语：Colorspace）是对色彩的组织方式。借助色彩空间和针对物理设备的测试，可以得到色彩的固定模拟和数字表示。色彩空间可以只通过任意挑选一些颜色来定义，比如像彩通系统就只是把一组特定的颜色作为样本，然后给每个颜
尼妮妮·2020-09-14 13:27

【转载】OpenCV-Python系列之图像缩放旋转平移（十四）

在OpenCV中我们经常会用到图像的缩放，旋转以及平移，比如有的时候我们想对一类图片进行操作，这个时候我们就需要对这一类的图片进行尺寸统一，在以后深度学习的学习中，我们也会发现，对于数据集的训练，它们的数据集样本通常都是尺寸统一的。缩放在OpenCV中，使用函数cv2.resize（）实现对图像的缩放语法格式为：dst=cv2.resize(src,dsize[,fx[,fy[,interpola
尼妮妮·2020-09-14 13:27

【转载】OpenCV-Python系列之图像处理入门（五）

之前我们已经讲过了OpenCV在各个平台上安装的方法了，从今天开始，正式进入实战部分。首先我们需要做的就是如何读取图像并显示出来，这是图像处理的最基本的部分。首先我们来了解几个函数：cv2.imread():我们看一下函数的原型：retval=cv.imread(filename[,flags])retval为自定义名称，filename指代需要加载的文件名，一般情况下，大多数时候，我们是直接加载
尼妮妮·2020-09-14 13:56

【转载】OpenCV-Python系列之OpenCV中的绘图功能（七）

在图像中我们经常需要用到将某个局部特征画出来，比如物体检测，物体追踪等等，今天来看看有哪些好玩的绘图工具吧！画线首先要为画的线创造出环境，就要生成一个空的黑底图像。我们使用numpy进行实验：viewplaincopytoclipboardprint?1.importcv22.importnumpyasnp3.img=np.zeros((512,512,3),np.uint8)4.cv2.imsh
尼妮妮·2020-09-14 13:56

【转载】OpenCV-Python系列之视频处理入门（六）

视频处理在OpenCV中处于极为重要的位置，目标实时跟踪等各种实时图像处理算法都是以视频为基础。从相机拍摄视频首先我们来了解一下使用电脑自带的相机来进行捕获视频。通常，我们必须使用摄像机捕获实时流。OpenCV中提供了一个非常简单的界面来执行此操作。让我们从相机捕获视频（我使用笔记本电脑上的内置网络摄像头），我们需要了解几个函数：上限=cv2.VideoCapture（0）VideoCapture
尼妮妮·2020-09-14 13:56

IronPython与.NET Framework——Dynamo Python系列教程（七）

最近一直在忙，没想好该写点啥，今天就随便找个话题——聊聊IronPython与.NETFramework吧，算了，这东西比较专业，为避免说错话，还是从网上搜点专业术语贴出来吧，希望对学习Dynamo的小伙伴能有些帮助。IronPythonIronPython只是Python语言的一种方言编程语言带有“方言”编程语言是通用的，但它们总是用于特定任务；也许您正在构建网站的UI或管理数百个数据库，此上下
九哥BIMer·2020-09-14 09:52

Revit元素类别——Dynamo Python系列教程（六）

今天我们来聊聊Revit元素这点事，不仅仅是在DynamoPython之中涉及，我们在日常使用Revit的时候，也涉及这个问题，只是对我们日常画图没什么影响，所以很多人并没太在意这块。RevitElements分为六个组：模型元素：代表建筑项目中存在的物理项。“模型元素”组中的元素可以细分为以下内容：族实例：包含族实例对象。您可以将族对象加载到项目中，或从族模板创建它们；主体元素：包含可以包含其他
九哥BIMer·2020-09-14 09:59

创建墙——Dynamo Python系列教程（二）

学习Dynamo，如果你把它当成是爱好，学起来定然日进千里。当你能把爱好转化成生产力，那么，你在工作上，也能事半功倍。既然是从头学起，那么我们写代码，可以先找一些Dynamo中已经有了的节点，因为这些节点也是通过RevitAPI实现的，所以我们也可以对应的查看RevitAPI手册，来学习如何使用API。这次就从生成墙入手，首先我们打开API手册，搜索Wall的方法，如下图：image如图，我们可以
九哥BIMer·2020-09-14 09:48

【Python系列】之python2.7.6离线安装Matplotlib

1、离线安装pip（1）在python的安装目录下，新建packages文件夹，例：C:\Python27\packages（2）https://pip.pypa.io/en/stable/installing/下载get-pip.py（3）UnofficialWindowsBinariesforPythonExtensionPackages下载pip-8.1.2-py2.py3-none-any
walkingMa·2020-09-13 12:57

线性和二次判别分析

Python系列教程,免费获取,遇到bug及时反馈,讨论交流可加扣裙这些分类器十
博斌·2020-09-13 09:57

Python系列（4）-- Python 正则表达式匹配字符串替换、格式修改

有如下数据，需要把.去掉#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonMonSep2520:47:332017@author:Don"""importref=open("84.txt",'rb')r=open("84_result.txt","w+")corpus=bytes.decode(f.read()).split("\n")s=r'\d{8}.\d{2}'#正则表达式匹配f
bllddee·2020-09-13 07:07

[Python系列] Python函数及函数式编程(七)

第二章Python高级特性在看这一章之前，你应该掌握了Python的基本语法，数据类型，控制结构和函数的概念应该做到胸有成竹。我们回到Python之禅优美胜于丑陋明了胜于晦涩简洁胜于复杂复杂胜于凌乱扁平胜于嵌套间隔胜于紧凑可读性很重要即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则不要包容所有错误，除非你确定需要这样做当存在多种可能，不要尝试去猜测而是尽量找一种，最好是唯一一种明显的解决方案虽然这并不
whitsats·2020-09-12 23:04

[Python系列] Python函数及函数式编程(八)

第一节切片在Python中，最基本的数据结构是序列(sequence)。我们学过的列表，元祖，甚至字符串都属于序列的一种。序列中每个元素都有编号，我们称之为索引。在之前，我们对序列的操作主要依靠的就是索引。今天我们来认识一种更为方便的操作方式-切片切片我们在取列表的元素值时，通常使用索引获取单个元素str="HelloWorld"print(str[6])#W但是如果我们想要完整的将World取出
whitsats·2020-09-12 23:04

[Python系列] Python函数及函数式编程(六)

第五节递归函数在前面的课程中，我们深入介绍了如何创建和调用函数。函数可以调用其他函数，但可能让你感到惊讶的是，函数还可以调用自己。递归是怎么定义的呢？递归：参见"递归”这种解释挺蠢的，我们再来看一段代码，它是一个函数调用自身的实例defrecursion():print(1)recursion()recursion()#RecursionError:maximumrecursiondepthexc
whitsats·2020-09-12 23:04

[Python系列] Python函数及函数式编程(三)

第二节参数定义函数的时候,我们把参数的名字和位置定下来,对于函数的调用者来说,只需要知道如何传递正确的参数,以及函数将返回什么样的值就够了.调用者不需要关心函数的实现.但是Python中函数的参数很灵活,具体体现在传递参数有多种形式上.因此本节我们重点介绍几种不同形式的参数和调用方式.参数的分类Python中,参数分为形参和实参两种形参即为形式上的参数,是函数定义时规定的,函数调用时用以接收实际的
whitsats·2020-09-12 23:03

[Python系列] Python函数及函数式编程(五)

第四节作用域作用域是函数调用时非常重要的一个概念,那作用域到底是什么呢?顾名思义作用域其实就是起作用的范围我们先从变量说起.变量到底是什么呢?可已把它看做指向值的名称.我们在使用变量时,其实和使用字典差不多.x=1变量到值的关系几乎跟字典中的键到值的关系一致，其实，当你声明变量时，Python确实生成了一个你"看不见"的字典x=1scope=vars()print(scope)#{'__built
whitsats·2020-09-12 23:03

[Python系列] Python函数及函数式编程(四)

第三节返回值凡是运算,皆有返回值.函数的本质是"一个运算"的抽象,因此函数本身必定有返回值Python函数的返回值比较灵活,前面我们使用return返回结果的函数,基本都是单一返回值,本节我们讨论一下经常可以看到的"无返回值"和"多返回值"的函数定义.无返回值函数首先,我们需要明确一点,在Python中并不存在"无返回值参数",因为凡是运算,皆有返回值,只是有些函数看起来没有返回值罢了在某些情况下
whitsats·2020-09-12 23:03

[008]Python系列 | // 和 / & : ::区别

“/”为浮点数除法，返回浮点结果“//”表示整数除法，返回不大于结果的一个最大整数a[i:j]表示从a[i]到a[j-1]切片a[::-1]相当于a[-1:-len(a)-1:-1]=>倒序
GC怪兽·2020-09-12 23:02
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