一、认识字符串字符串是 Python 中最常用的数据类型。我们一般使用引号来创建字符串。创建字符串很简单,只要为变量分配一个值即可。a = 'hello world' b = "abcdefg" print(type(a)) print(type(b))注意:控制台显示结果为<class 'str'>, 即数据类型为str(字符串)。1、字符串特征一对引号字符串name1 =
使用pymysql连接数据库并进行增删改查的步骤一、导入pymysql并获取连接pythonimportpymysqlDBHOST='localhost'DBUSER='root'DBPASS='cuican233'DBNAME='test'try:db=pymysql.connect(host=DBHOST,user=DBUSER,password=DBPASS,database=DBNAME)
这次又来折腾亚马逊了。之前有介绍亚马逊的商品获取和评论获取。但是在批量获取和多次访问的情况下出现了需要验证码的情况:当然,出现这种情况你是肯定获取不到数据的。但是,你离你想要的数据,真的很近了。所以本次的目的就是绕过这个验证码,获取验证码背后的数据。一、Amazoncaptchagit地址:://github.com/a-maliarov/amazoncaptchAmazoncaptch
一、输出作用:程序输出内容给用户print('hello Python') age = 18 print(age) # 需求:输出“今年我的年龄是18岁”1、格式化输出格式化输出即按照一定的格式输出内容1.1 格式化符号%s:字符串%d:有符号的十进制数%f:浮点数%c:字符%u:无符号十进制数%o:八进制数%x:十六进制数(小写ox)%X:十六进制数(大写OX)%e:科学计数法(小写'e')
Python基础学习之列表操作
1. 列表的增,删,改,查
1.1 列表的增加,常用的方法有:append, extent, incert
1.2 列表的删除,常用的方法有:pop, clear , remove
1.3 列表的修改,直接对制定元素赋值即可;
1.4 列表的查询,常用方法有 index, count, in
2. 列表的排序 (sort, sorted, reverse)
3. 列表的循环 (for ... in ... & for ... in enumerate(...) )
3.1 for ... in ...
3.2 for ... in enumerate(...)
4. 列表的复制
4.1 不是复制的复制
4.2 浅复制
4.3 深复制
要创造卡通效果,我们需要注意两件事: 边缘和调色板,这就是照片和卡通的不同之处。为了调整这两个主要组成部分,我们将经历四个主要步骤:加载图像创建边缘减少调色板将边缘掩模与彩色图像结合图片导入import cv2import numpy as npimg = cv2.imread('xingye.jpg')cv2.imshow('origin', img)cv2.waitKey(0)cv2.dest
在Pandas数据处理时,经常要用到添加数据列的方式;这篇文章主要解决的就是在Pandas中添加列的问题;
常用的添加列的方法有如下几种:直接赋值,用`df.apply()` 方法, 用`df.assign()`方法,条件分组后,分别赋值;详细说明如下:
目标检测评价指标:准确率 (Accuracy),混淆矩阵 (Confusion Matrix),精确率(Precision),召回率(Recall),平均正确率(AP),mean Average Precision(mAP),交除并(IoU),ROC + AUC,非极大值抑制(NMS)。假设原始样本中有两类,其中: 1:总共有 P 个类别为 1 的样本,假设类别 1 为正例。&nbs
在使用pandas时,经常会遇到令人不满意的显示,这时候我们需要调整Pandas的显示设置!显示设置非常的常用,可以给我们写代码带来很多的方便哟~~~
本文总结所有Pandas 常用的显示设置,相信对后续Pandas的使用会有很大帮助;
1 Python 中的对象 ID我们在学习基础的时候没听说 Python 有 C 或 C++ 中的指针啊,Python 中指针是什么?先把指针这个概念放一放,一提到指针可能初学 C 和 C++ 的人都害怕(本人也害怕),先来理解一下 Python 里面对象的本质。比如下面的代码,当声明 a = 100 和 b = 100 的时候,能发现 id(a) == id(b),为
⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解,精炼地总结语法中的重点,详解难点,面向零基础及入门的学习者,通过专栏的学习可以熟练掌握python编程,同时为后续的数据分析,机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。?本文已收录于Python基础系列专栏: Python基础系列教程 欢迎订阅,持续更新。14.1 Python之禅import thisThe Zen of Python,
WTForms是用于web开发的灵活的表单验证和呈现库,它可以与您选择的任何web框架和模板引擎一起工作,并支持数据验证、CSRF保护、国际化等,运用WTForms框架并配合Flask可实现一个带有基本表单验证功能的用户注册与登录页面,经过美化的页面可以直接应用到项目中。WTForms需要额外安装PIP包pipinstallWTFormsemail_validator实现用户注册页面在templa
pandas对纯文本的读取提供了非常强力的支持,参数有四五十个。这些参数中,有的很容易被忽略,但是在实际工作中却用处很大。本节主要讲解 read_csv()的使用;
前面的文章中我们已经学习了Python的许多知识点,了解了Python的基本概念和一些语法知识,算是对Python有了一个很好的了解。在接下来的最后一关,我们来一场华丽的华山论剑,我们将前面十三关的重要知识点浓缩成下面两个问题,大家一起来比拼下Python的武力值,为我们的课程画上一个完美的句号。1.题目一实现一个猜数字游戏,首先使用random模块中的随机函数生成一个位于1,100范围内的数字,
前面我们已经介绍了模块的创建和包的应用,在这一小节,我们将继续来学习Python的异常处理方法,了解常见异常的处理方法以及异常的基本概念。1.什么是异常嫦娥本是后羿之妻,后羿射下9个太阳后西王母赐其不老仙药,但后羿不舍得吃下,就交于嫦娥保管。后羿门徒蓬蒙觊觎仙药,逼迫嫦娥交出仙药,嫦娥无奈情急之下吞下仙药,便向天上飞去。在嫦娥奔月的这个故事中,后羿的门徒蓬蒙等人觊觎仙药,就是一个异常,因为他们本身
⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解,精炼地总结语法中的重点,详解难点,面向零基础及入门的学习者,通过专栏的学习可以熟练掌握python编程,同时为后续的数据分析,机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。?本文已收录于Python基础系列专栏: Python基础系列教程 欢迎订阅,持续更新。13.0 环境配置 【1】 要不要plt.show()ipython中可用魔术方法
继续运行 ?回忆上次内容上次从1行代码进化到了2行代码yyp粘贴剪贴板中的内容将剪贴板中的代码粘贴9999次9999p真的实现了万行代码梦是真·圆梦没有撒谎的那种不过圆梦之后多少有点空虚可以看看人家的程序怎么写的么??去哪里找程序呢?github这就要去传说中的github了点击链接https://github.com可以在本地的浏览器中打开这个网站是世界制作软件的地方这里确实有各种各样的源代码l
这一节,我将为大家介绍模块和包:在开发大型软件时,随着代码写的越来越多,如果将所有的代码都放在一个文件里,势必为以后的维护带来很大的困难。正如仓颉造字一样,仓颉是黄帝的史官,用祖传结绳记事的老办法记载史实。时间一长,那些大大小小,奇形怪状的绳结都记了些什么,连他自己也没法辨认了。于是,仓颉开始想新的办法,用什么方式可以帮助大家分辨清不同的事物,在仓颉的努力下,他创造了文字,解决了这个问题。而在Py
Flask框架中如果想要实现WebSocket功能有许多种方式,运用SocketIO库来实现无疑是最简单的一种方式,Flask中封装了一个flask_socketio库该库可以直接通过pip仓库安装,如下内容将重点简述SocketIO库在Flask框架中是如何被应用的,最终实现WebSSH命令行终端功能,其可用于在Web浏览器内实现SSH命令行执行。首先我们先来看一下SocketIO库是如何进行通
⭐本专栏旨在对Python的基础语法进行详解,精炼地总结语法中的重点,详解难点,面向零基础及入门的学习者,通过专栏的学习可以熟练掌握python编程,同时为后续的数据分析,机器学习及深度学习的代码能力打下坚实的基础。?本文已收录于Python基础系列专栏: Python基础系列教程 欢迎订阅,持续更新。引子Numpy 在向量化的数值计算中表现优异但是在处理更灵活、复杂的数据任务: 如为
这篇文章给大家介绍一下类和对象,类和对象是面向对象编程的核心概念。Python中的类,和我们生活的“物以类聚”类似,都是包含了这一类别内都具备的一些特征。Python中的类是用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合,它定义了该集合中每个对象所共有的属性和方法。类是抽象的模板,比如说鸟类,我们在提到鸟类的时候,并不知道具体是哪一种鸟;对象是对类进行具象的实例化,比如说凤凰、鹦鹉、麻雀等,他们都是鸟的
投简历、找工作这些事都需要证件照,有些还要求证件照背景颜色、尺寸大小,本文分享一下如果通过Python OpenCV来实现照片裁剪和更换背景色1、读取照片import cv2import numpy as np# 读取照片image = cv2.imread('1.jpg')2、修改照片尺寸发现图片太大,修改图片尺寸image = cv2.resize(image,None,fx=0.5,fy=0
一、加减乘除
二、三角函数
2.1 常见三角函数:`sin()`、`cos()`、`tan()`、`arcsin()`,`arccos()`, `arctan()`
2.2 角度与弧度转化:`degrees()`
三、Numpy 的元素精度函数
3.1 四舍五入:`around()`
3.2 向上取整:`ceil()`
3.3 向下取整:`floor()`
3.4 Numpy指数运算:`np.power()`
3.5 Numpy取余数:`.mod()`
四、Numpy 的统计运算函数
4.1 最大值与最小值:`.amin()` 和 `.amax()`
4.2 极差值:`.ptp()`
4.3 分位数:`.percentile()`
4.4 中位数:`.median()`
4.5 平均值:`.mean()`
4.6 加权平均值:`.average()`
4.7 标准差:`.std()`
4.8 方差:`.var()`
五、字符串相关函数
Matplotlib 是 Python 的一个绘图库。它包含了大量的工具,你可以使用这些工具创建各种图形,包括简单的散点图,正弦曲线,甚至是三维图形。Matplotlib 和Matlab的绘图功能相似,但前者在图像渲染效果上尤佳matlab绘图参考:1.基础知识(3) --Matlab绘制特殊的图形使用matplotlib请现在cmd安装该库pip install matplo