可视化是在整个数据挖掘的关键辅助工具，可以清晰的理解数据，从而调整我们的分析方法。1.Matplotlib基本概念Matplotlib是python的一个数据可视化工具库，专门用于开发2D图表(包括3D图表)，操作简单。2.Matplotlib三层结构容器层容器层由Canvas、Figure、Axes三部分组成。Canvas位于最底层的系统层，充当画板，即放置Figure的工具。Figure是Canvas上方的第一层，也是需要用户来操作的应用层的第一层，在
系统 2019-09-27 17:49:11 1873
frommultiprocessingimportProcess,Queuefromtimeimporttimedeftask_handler(current_list,result_queue):total=0fornincurrent_list:total+=nresult_queue.put(total)defmain():processes=[]number_list=[xforxinrange(1,10000001)]result_queue=Q
系统 2019-09-27 17:48:29 1873
阅读更多万能的Python大法可以做很多有趣的事情，那我们今天来看看使用简单的Python来实现对一个网页的朗读吧！首先我们需要装一些必要的库：readability它是用来提取网页内的内容的pipinstallreadability-lxmlgoose它是一个文章提取器，我们用它来进行文章的提取pipinstallgoose3baidu-aip百度提供的PythonSDK，接口文档：http://ai.baidu.com/docs#/TTS-Online
系统 2019-09-27 17:48:22 1873
目录0环境1引言2思路3图像分类4总结0环境Python版本：3.6.8系统版本：macOSMojavePythonJupyterNotebook1引言七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真令人头大。听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔1、首先，没喝完的奶茶水要倒在水池里2、珍珠，水
系统 2019-09-27 17:48:13 1873
问题定义一个int型的一维数组，包含40个元素，用来存储每个学员的成绩，循环产生40个0~100之间的随机整数，(1)将它们存储到一维数组中，然后统计成绩低于平均分的学员的人数，并输出出来。(2)将这40个成绩按照从高到低的顺序输出出来。解决（python）#!/usr/binpython#coding:utf-8from__future__importdivision#实现精确的除法，例如4/3=1.333333importrandomdefmake_s
系统 2019-09-27 17:47:43 1873
random()方法返回一个随机浮点数r，使得0是小于或等于r以及r小于1。语法以下是random()方法的语法：random()注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入random模块，然后我们需要使用random对象来调用这个函数。参数NA返回值此方法返回一个随机浮点数r，使得0是小于或等于r以及r小于1。例子下面的例子显示了random()方法的使用。#!/usr/bin/pythonimportrandom#Firstrandomnumber
系统 2019-09-27 17:47:35 1873
类代码：#-*-coding:gbk-*-importosclassTABFILE:def__init__(self,filename,dest_file=None):self.filename=filenameifnotdest_file:self.dest_file=filenameelse:self.dest_file=dest_fileself.filehandle=Noneself.content=[]self.initflag=Falsesel
系统 2019-09-27 17:47:28 1873
仔细研读后学习了三个函数：eval:计算字符串中的表达式exec:执行字符串中的语句execfile:用来执行一个文件需注意的是，exec是一个语句，而eval()和execfile()则是内建built-in函数。Python2.7.2(default,Jun122011,15:08:59)[MSCv.150032bit(Intel)]onwin32Type"help","copyright","credits"or"license"formoreinf
系统 2019-09-27 17:46:53 1873
时隔已久，再次冒烟，自动化测试工作仍在继续，自动化测试中的数据驱动技术尤为重要，不然咋去实现数据分离呢，对吧，这里就简单介绍下与传统unittest自动化测试框架匹配的DDT数据驱动技术。话不多说，先撸一波源码，其实整体代码并不多#-*-coding:utf-8-*-#ThisfileisapartofDDT(https://github.com/txels/ddt)#Copyright2012-2015CarlesBarrobésandDDTcontri
系统 2019-09-27 17:46:08 1873
学习Python的第一天,也是我第一次写博客的一天,不怎么会写博客,也不怎么会Python,也不怎么会写总结.在学Python的第一天发现自己脑子不是很好用,在学习过程中出现很多错误,错误锦集如下,哈哈哈哈,要加油.以后要注意不要再犯下面的错误了,不然以后在工作中很难独立完成,也容易出现很多错误,这样就不好了啊!!!下面是我的知识总结和错误总结,如果有IT大佬看见了,希望能指出我的不足之处,让我好改进改进,可以进步.======我======是======
系统 2019-09-27 17:46:07 1873
