# Python模糊分组教学
在数据处理和分析中，模糊分组是一个常见的需求。今天，我将引导你通过几个简单的步骤来实现Python的模糊分组。这个过程将包括读取数据、计算相似度、执行分组和输出结果。下面是实现这一需求的流程概览。
## 流程概览
| 步骤 | 描述 |
| ------ | ----------------
原创
2024-09-30 05:32:12
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出于几个原因，您可能使用人脸模糊来隐藏视频或图像中的人脸。隐私和安全问题是最主要的原因。大多数视频分享平台和视频编辑软件都内置了人脸模糊功能。您可以使用Python、OpenCV和NumPy库从头创建自己的人脸模糊程序。1、建立环境要完成本文的学习，您需要熟悉Python的基础知识，并对NumPy库的使用有一番基本的了解。打开任何您熟悉的Python IDE。创建一个虚拟环境，用来安装所需的库。创
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2023-09-15 20:57:06
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-- 目标输出视图对象
drop view if exists counting;
create view counting as select coalesce(null,'无效机构编号') c_orgbh ,coalesce(null,0) total
select * from counting;
-- 函数模糊查询
drop function if exists userTotalFu
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2021-01-17 10:30:56
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一、系统函数1。convert（类型[length] ，表达式[，样式]）2.isnull（表达式，默认值）字符函数： len() 长度 ltrim（）|rtrim（）去除左右空格 right（）|left（）截取右边或左边字符 substring()；按位置和长度截取日期函数： dateadd（） 日期加操作 dateDiff（） 两个日期差 getdate() 获取当前系统日期 datepar...
原创
2016-11-05 18:32:00
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一、系统函数 1。convert（类型[length] ，表达式[，样式]） 2.isnull（表达式，默认值） 字符函数： len() 长度 ltrim（）|rtrim（）去除左右空格 right（）|l...
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2016-11-05 18:33:00
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一、系统函数 1。convert（类型[length] ，表达式[，样式]） 2.isnull（表达式，默认值） 字符函数： len() 长度 ltrim（）|rtrim（）去除左右空格 right（）|left（）截取右边或左边字符 substring()；按位置和长度截取 日期函数： dateadd（） 日期加操作 dateDiff（） 两个日期差 getdate() 获取
原创
2016-11-05 18:32:59
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今天想写一下聚类分析方法之一：K—Mean聚类法01 聚类分析模型简介 (1)聚类分析没有过多的统计理论支持，也没有统计检验对聚类结果的正确性“负责”，仅仅按照所定义的距离将数据归类而已。02 聚类分析入门 聚类分析实质就是按照距离的远近将数据分为若干个类别，以使得类别内数据的“差异”尽可能小，类别间“差异”尽可能大。1. 所用的变量类型：一类是分类变量；一类是连续变量。连续变量一
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2024-06-15 09:16:40
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使用python设计并实现一个洗衣机模糊推理系统实验。已知人的操作经验是：污泥越多，油脂越多，洗涤时间越长污泥适中，油脂适中，洗涤时间适中污泥越少，油脂越少，洗涤时间越短洗衣机的模糊控制规则如表1所示：表1 洗衣机的模糊控制规则表污泥油脂NG(无油脂)MG（中等油脂）LG（油脂多）SD（污泥少）VSMLMD（中等污泥）SMLLD（污泥多）MLVL其中SD（污泥少）、MD（污泥中）、LD（污泥多）、
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2023-09-09 13:58:22
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Python模糊控制概念和术语模糊逻辑（Fuzzy Logic）是一种方法论，其基础是可以在连续统一体上表达某物的“真实性”。这就是说某事不是真或假，而是部分正确或部分错误。模糊变量（fuzzy variable）具有明确的值（crisp value），该值在预定义的域（在模糊逻辑术语中，称为宇宙（universe））上取一些数字。明确的值是我们如何使用普通数学来思考变量。例如，如果我的模糊变量是
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2023-08-10 13:08:44
307阅读
Python OpenCV 365 天学习计划，与橡皮擦一起进入图像领域吧。 Python OpenCV基础知识铺垫函数原型介绍均值模糊中值模糊2D 卷积(图像滤波)，自定义模糊橡皮擦的小节推荐阅读 基础知识铺垫Python OpenCV 中模糊操作的原理是：基于离散卷积、定义好每个卷积核、不同卷积核得到不同的卷积效果、模糊是卷积的一种表象。橡皮擦表示没看懂，先在脑子中有个大概印象就行，毕竟才学习
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2024-02-02 09:21:16
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工作中我们经常要两段代码的区别，或者需要查看接口返回的字段与预期是否一致，如何快速定位出两者的差异？除了一些对比的工具比如Beyond Compare、WinMerge等，或者命令工具diff（在linux环境下使用），其实Python中也提供了很多实现对比的库，比如deepdiff和difflib，这两个的区别是deepdiff显示的对比效果比较简洁，但是可以设置忽略的字段，difflib显示的
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2023-09-04 16:32:02
98阅读
@不要在奋斗的年纪 选择安逸均值模糊中值模糊自定义模糊意义与应用场景模糊的基本原理：1、基于离散卷积2、定义好每个卷积核3、不同卷积核得到不同的卷积效果4、模糊是卷积的一种表象 #均值模糊 (2,8)高模糊2 宽模糊8
def blur_demo(image):
dst = cv.blur(image,(2,8))
cv.i
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2023-06-04 20:40:29
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文章目录一、groupby 分组操作详解1. Groupby 的基本原理2. agg 聚合操作3. transform 转换值4. apply二、pandas 缺失数据处理1. 缺失值类型1.1 np.nan1.2 None1.3 NA 标量2. 缺失值处理2.1 查看缺失值的情形2.2 缺失值的判断2.3 删除缺失值2.4 缺失值填充 在开始之前，我们需要先把 pandas、numpy 等一些
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2024-03-04 11:40:49
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分组，即分组匹配，也称为捕获组，是正则中的一种比较重要的匹配方式。此外后向引用和分组相结合，可以写出很多复杂匹配场景的正则。1. 分组分组的方法：将子表达式用小括号括起来，如：(exp)，表示匹配表达式exp，并捕获文本到自动命名的组里。举例：import re
s = 'c1c b2b c3c'
p = re.compile(r'c(\d)c')
print '【Output】'
print r
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2024-01-17 01:04:47
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1. 分组查询当遇到“每”时一般需要考虑分组查询；比如“公司每个部门有多少人；” “公司有多少男员工，有多少女员工” 这种都需要用到分组查询；语法： select sum(salary),dept_id from person group by dept_id首先创建一张表：create table person(
id int not null auto_increment p
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2024-06-12 20:46:05
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对数据进行分组统计主要使用Dataframe函数，其功能如下：
• 根据给定的条件将数据拆分成组。
• 每个组都可单独应用函数（如sum、mean、std等）。
• 将结果合并到一个数据结果中。
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2023-06-16 12:46:14
147阅读
1 ```python
2 知识脉络:
3 # 在python中使用正则表达式
4 # 转义符 : 在正则中的转义符 \ 在python中的转义符
5 # re模块
6 # findall search match
7 # sub subn split
8 # compile finditer
9
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2023-08-17 00:29:51
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文章目录1.模糊操作基本原理1.1.均值模糊1.2.中值模糊1.3.自定义模糊2.相对应的代码2.1.均值模糊2.2.中值模糊2.3.自定义模糊完整代码 1.模糊操作基本原理图像在采集、传输的过程中，因为人为或者系统的因素难免会产生噪声。这时候就需要对图像进行预处理降低噪声。图像模糊降噪的数学原理是图像的卷积操作。 模糊操作：基于离散卷积，定义好每个卷积核，不同卷积核得到不同的卷积效果，模糊是卷
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2023-10-24 00:00:11
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以下举例以同一个excel中， sheet2的词语去匹配sheet1中词语找模糊匹配结果来举例导入数据，读取excel中sheet1(被匹配的目标词库),sheet2(需要进行匹配的词)import pandas as pd
import jieba
#需要进行匹配的词
attendee = pd.read_excel('路径/testnn.xlsx',sheet_name='Sheet2')
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2023-08-20 17:16:44
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利用python库：fuzzywuzzy及difflib，两个库均可实现词粒度的模糊匹配，同时可设定模糊阈值，实现关键词的提取、地址匹配、语法检查等
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2020-11-19 15:36:15
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