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Python qqbot 实现qq机器人的示例代码

qqbot是一个用python实现的、基于腾讯SmartQQ协议的QQ机器人框架,可运行在Linux、Windows和MacOSX平台下。你可以通过扩展qqbot来实现:监控、收集QQ消息自动消息推送聊天机器人通过QQ远程控制你的设备qqbot项目Gayhub地址:https://github.com/pandolia/qqbot#-*-coding:utf-8-*-importqqbotfromqqbotimportQQBotSlotasqqbotslo

系统 2019-09-27 17:54:51 2510

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Python中的True,False条件判断实例分析

本文实例讲述了Python中的True,False条件判断用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下:对于有编程经验的程序员们都知道条件语句的写法:以C++为例:复制代码代码如下:if(condition){doSomething();}对于Python中的条件判断语句的写法则是下面的样子:复制代码代码如下:if(condition):doSomething()那么对于条件语句中的condition什么时候为真什么时候为假呢?在C++/Java等高级语言中,

系统 2019-09-27 17:53:13 2510

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机器学习经典聚类算法 —— k-均值算法(附python实现代码及数据集)

目录工作原理python实现算法实战对mnist数据集进行聚类小结附录工作原理聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的)。K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。它的工作流程的伪代码表示如下:创建k个点作为起始质心当任意一个点的簇分配结果发生改变时对数据集中的每个数据点对每个质心计算质心与数据点之间的距离将数据点分配到距其最近的簇对每一个簇,计算簇中所有点

系统 2019-09-27 17:52:50 2510

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SVD理论以及Python实现

SVD将一个矩阵分解为U,V(U,V均为列正交矩阵,即列向量直接内积为0),中间的矩阵为对角阵,元素为奇异值。A[m∗n]=U[m∗r]∗∑[r∗r]∗(V[n∗r])TA_{[m*n]}=U_{[m*r]}*\sum_{[r*r]}*(V_{[n*r]})^TA[m∗n]​=U[m∗r]​∗[r∗r]∑​∗(V[n∗r]​)TSVD计算方式A=U∗∑∗VTAT=V∗∑∗UTAAT=U∗∑∗VT∗V∗∑∗UTA=U*\sum*V^T\\A^T=V*\sum

系统 2019-09-27 17:52:40 2510

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Python中使用HTMLParser解析html实例

前几天遇到一个问题,需要把网页中的一部分内容挑出来,于是找到了urllib和HTMLParser两个库.urllib可以将网页爬下来,然后交由HTMLParser解析,初次使用这个库,在查官方文档时也遇到了一些问题,在这里写下来与大家分享.一个例子复制代码代码如下:fromHTMLParserimportHTMLParserclassMyHTMLParser(HTMLParser):defhandle_starttag(self,tag,attrs):pr

系统 2019-09-27 17:52:26 2510

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Python中使用第三方库xlutils来追加写入Excel文件示例

目前还没有更好的方法来追写Excel,lorinnn在网上搜索到以及之后用到的方法就是使用第三方库xlutils来实现了这个功能,主体思想就是先复制一份Sheet然后再次基础上追加并保存到一份新的Excel文档中去。使用xlutils代码实现如下:#-*-coding:utf-8-*-'''Createdon2012-12-17@author:walfred@module:XLRDPkg.write_append@description:'''import

系统 2019-09-27 17:51:02 2510

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python 回溯初级练习代码

#回溯练习#给你两个整数n和k,从1-n中选择k个数字的组合。比如n=4,那么从1,2,3,4中选取两个数字的组合,包括图上所述的四种[1,2],[1,3],[2,3],[2,4]。defcombine(n,k):#globalres_listres_list=[]defbacktrack(n,k,start,list_one):ifk==0:res_list.append(list_one[:])#注意,这里必须要[:],为什么,不然都是记录引用,每次L

系统 2019-09-27 17:51:02 2510

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python opencv3 目标跟踪 8.1

#最基本的运动检测计算帧之间的差异,或者考虑背景帧与其他帧之间的差异importcv2importnumpyasnpcamera=cv2.VideoCapture(0)#参数0表示第一个摄像头#判断视频是否打开if(camera.isOpened()):print('Open')else:print('摄像头未打开')#测试用,查看视频sizesize=(int(camera.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)),int(camer

系统 2019-09-27 17:49:50 2510

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python3基础学习if语句

https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1017099478626848#0完成该文章的作业:print("请输入身高,比如1.78:")a1=input('身高:')a2=float(a1)print("请输入体重,比如60:")b=input('体重:')b1=float(b)#b1=80#a1=1.75c=b1/pow(a2,2)print(c)ifc>32:print("严重肥胖")eli

系统 2019-09-27 17:49:05 2510

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python之列表更新

除了重新定义,还可以用索引修改A=['a','b',3,4,5]A[0]=1print(A)A=['a','b',3,4,5]A[A.index('b')]=2print(A)将变量添加到列表里A=['a','b',3,4,5]a=6A.append(a)print(A)A=['a','b',3,4,5]a=[6]A.append(a)print(A)将两个序列的元素合并A=['a','b',3,4,5]a=[6,'g']A.extend(a)print(

系统 2019-09-27 17:48:28 2510

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在Python中append以及extend返回None的例子

Python中,列表是可以进行修改的:赋值、删除元素、分片等等。在给列表添加元素时,有两个常见的方法:append和extend。append在列表的最后添加元素,但是每次只能添加一个元素。extend更像一个连接操作,即用一个列表扩充另一个列表。(依然在末尾位置)在实现这两个方法时,出现结果为None的情况,如下:list1=['a','b']print(list1.append('c'))print(list1.extend('d'))list2=li

系统 2019-09-27 17:48:12 2510

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Python操作dict时避免出现KeyError的几种方法

在读取dict的key和value时,如果key不存在,就会触发KeyError错误,如:t={'a':'1','b':'2','c':'3',}print(t['d'])就会出现:KeyError:'d'第一种解决方法首先测试key是否存在,然后才进行下一步操作,如:t={'a':'1','b':'2','c':'3',}if'd'int:print(t['d'])else:print('notexist')第二种解决方法利用dict内置的get(key

系统 2019-09-27 17:37:43 2510

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Python数据可视化库Matplotlib折线图(一)

今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等废话不多说,我们直接通过例子来进行讲解。首先我们有一组数据如下:我们可以看到,这组数据有日期,还有日期对应的值,因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式那么我们对数据做一下转换,取1948年的整年的数据,来进行一个绘图操作importpandasaspdunrat

系统 2019-09-27 17:56:20 2509

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[笔记] 关于OpenCV-Python 的视频处理笔记

最近在公司疯狂做Demo,最近需要使用cv2里的视频操作,之前一直也没放在心上,借这次机会好好研究一下吧。此外,吐槽一句,做Demo前最好大家统一一下所用的环境。Opencv-Pyhton2.x与3.x会存在部分属性函数名的修改,到时候debug就十分的繁琐。至于两者的区别,可以看看文章末尾的参考资料。本文所使用的环境为:Python2.7,Opencv-Python3.4.0目录获取并展示视频保存视频常用方法1.获取视频importcv2#创建Video

系统 2019-09-27 17:55:49 2509

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用python的matplotlib和numpy库绘制股票K线均线的整合效果

本人最近在尝试着发表“以股票案例入门Python编程语言”系列的文章,在这些文章里,将用Python工具绘制各种股票指标,在讲述各股票指标的含义以及计算方式的同时,验证基于各种指标的交易策略,本文是第一篇,通过K线和均线案例讲述Numpy,Maplotlib等相关库的用法,并且还用代码案例来验证买卖的交易策略。在本系列的后面文章中,将陆续通过python绘制成交量、KDJ、MACD、RSI和OBV等指标,而且还会用Python编写针对这些指标的交易策略,敬

系统 2019-09-27 17:52:26 2509