在python开发的过程中，经常会遇到需要打印各种信息。海量的信息堆砌在控制台中，就会导致信息都混在一起，降低了重要信息的可读性。这时候，如果能给重要的信息加上字体颜色，那么就会更加方便用户阅读了。当然了，控制台的展示效果有限，并不能像前段一样炫酷，只能做一些简单的设置。不过站在可读性的角度来看，已经好很多了。书写格式：开头部分：\033[显示方式;前景色;背景色m+结尾部分：\033[0m注意：开头部分的三个参数：显示方式，前景色，背景色是可选参数，可以
系统 2019-09-27 17:55:17 2116
不希望跨版本升级，只希望小版本升级可以用下面的方法sudoadd-apt-repositoryppa:jonathonf/python-3.5sudoapt-getupdatesudoapt-getinstallpython3.5python-V
系统 2019-09-27 17:54:29 2116
本文实例讲述了朴素贝叶斯算法的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：朴素贝叶斯算法优缺点优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题缺点：对输入数据的准备方式敏感适用数据类型：标称型数据算法思想：比如我们想判断一个邮件是不是垃圾邮件，那么我们知道的是这个邮件中的词的分布，那么我们还要知道：垃圾邮件中某些词的出现是多少，就可以利用贝叶斯定理得到。朴素贝叶斯分类器中的一个假设是：每个特征同等重要函数loadDataSet()创建
系统 2019-09-27 17:54:25 2116
一、PyQt5安装：1、国内镜像：pipinstallPyQt5-ihttps://pypi.douban.com/simple安装完成之后还要安装PyQt5的工具包：pipinstallPyQt5-tools-ihttps://pypi.douban.com/simple2、官网的：pipinstallPyQt5pipinstallPyQt5-tools3、也可以在PyCharm中安装：4、安装完毕之后用下面的代码测试如果运行成功表示安装成功：impor
系统 2019-09-27 17:53:46 2116
第二章1.python和c/c++在if语句使用上是有区别的(1)python：if条件：输出#注意，这里一定要有Tab空格，因为python语法就是按这样来理逻辑的else条件：输出(2)c/c++:if(条件){输出语句；}else{}python没有switch用法2.pythonshell中F键可以用来找关键词第三章1.(1)修改大小写–方法：title(),upper(),lower()(2)删除空白–方法：strip(),lstrip(),rs
系统 2019-09-27 17:52:13 2116
本次爬取内容就选取章节名和章节链接作为举例url：http://www.xbiquge.la/0/215/数据库操作的基本方法：1）：连接数据库2）：获取数据库游标3）：执行sql语句4）：断开数据库连接#连接数据库，参数包括IP、用户名、密码、对应的库名connect=pymysql.connect('localhost','root','gui2019','python')#数据库游标course=connect.cursor()#插入语句sql="I
系统 2019-09-27 17:51:57 2116
算法思想来自于网上资源，先使用图像边缘和车牌颜色定位车牌，再识别字符。车牌定位在predict方法中，为说明清楚，完成代码和测试后，加了很多注释，请参看源码。车牌字符识别也在predict方法中，请参看源码中的注释，需要说明的是，车牌字符识别使用的算法是opencv的SVM，opencv的SVM使用代码来自于opencv附带的sample，StatModel类和SVM类都是sample中的代码。SVM训练使用的训练样本来自于github上的EasyPR的c
系统 2019-09-27 17:51:17 2116
本文实例讲述了Python队列RabbitMQ使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：目前的exchange的路由策略是：每个需要队列的服务独享一个队列（queue），消费者（consumer）采用ACK自动应答模式处理队列消息。如果需要新增一个队列服务，需要做如下开发步骤：1.创建队列，发送消息
系统 2019-09-27 17:50:47 2116
计算机视觉之人脸识别看起来很高大上，但是用OpenCV解决很方便，OpenCV真的太强大了。。直接上代码：#!/usr/bin/envpython3importcv2image=cv2.imread("demo.jpg")gray_img=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)classifier=cv2.CascadeClassifier()classifier.load(r"C:\ProgramFiles\Open
系统 2019-09-27 17:50:45 2116
文章目录一、乘法二、转置array.transpose()array.Treshape()求逆一、乘法numpy.dot(x,y)就是正常的向量或者矩阵乘法x*y:分情况讨论如果x和y是维度相同的行（列）向量或者矩阵，结果是对应位置的数相乘：importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])b=np.array([4,2,6])print(a*b)#结果array([4,4,18])c=np.array([[1],[2],[3]])d=n
系统 2019-09-27 17:50:16 2116
