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尽善尽美之作《Python Qt GUI与数据可视化编程》

我写的第二本书《PythonQtGUI与数据可视化编程》终于上架销售了。去年为第一本书《Qt5.9C++开发指南》写的介绍文章称其为倾心倾力之作。本书与第一本书是有些关联的,一些内容框架和示例来自于第一本书,但是本书不是简单地将C++的示例改写为Python的示例,在写这本书时发现第一本书中的一些不足,做了很多的改进。我们在写论文或指导学生写论文时都知道一个基本的道理:好的论文总是一遍一遍改出来的。这是我写的第二本书,有了更多的写书经验,在内容和结构上更加

系统 2019-09-27 17:54:38 2524

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Python 使用 docopt 解析json参数文件过程讲解

1.背景在深度学习的任务中,通常需要比较复杂的参数以及输入输出配置,比如需要不同的训练data,不同的模型,写入不同的log文件,输出到不同的文件夹以免混淆输出常用的parser.add()方法非常占用代码空间,而且输入输出配置无法通过文件更改,只能通过命令行参数改变。docopt库提供了一个非常优雅的命令行解析工具,这边只介绍其中解析文件参数2.安装pipinstalldocoptimportdocoptimportjson3.使用docopt由两部分组

系统 2019-09-27 17:57:42 2523

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python的requests包的request()函数中的参数-params

版权声明:转载请注明作者(独孤尚良dugushangliang)出处:https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/90473735importrequestsurl='http://www.baidu.com'#下面使用requests.request(method,url,**kwargs)re=requests.request('GET',url)经验证,可用。我们试着传入一个字典,首先用p

系统 2019-09-27 17:32:51 2523

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Python中的if语句和if not语句

此篇是我的《树莓派Python编程入门与实战》的阅读笔记.举例:defcheck():"""检查超平面是否已将样本正确分类:return:true如果已正确分类则返回True"""flag=Falseforitemintraining_set:ifcal(item)<=0:#如果有分类错误的flag=True#将flag设为Trueupdate(item)#用误分类点更新参数ifnotflag:#如果没有分类错误的点了print("最终结果:w:"+str

系统 2019-09-27 17:47:33 2521

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python中的句柄操作的方法示例

通过窗口标题获取句柄importwin32guihld=win32gui.FindWindow(None,u"AdobeAcrobat")#返回窗口标题为AdobeAcrobat的句柄通过父窗口句柄获取子句柄#parent为父窗口句柄iddefget_child_windows(parent):'''获得parent的所有子窗口句柄返回子窗口句柄列表'''ifnotparent:returnhwndChildList=[]win32gui.EnumChil

系统 2019-09-27 17:47:16 2521

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用Python代码实现棋盘

用Python代码实现棋盘importturtle#导入模块forxinrange(1,20):#用一个循坏画出横线turtle.forward(180)turtle.penup()turtle.goto(0,-x*10)turtle.pendown()turtle.left(90)#调整箭头turtle.penup()turtle.forward(10)turtle.pendown()forxinrange(1,20):#再用一个循环画出竖线turtle

系统 2019-09-27 17:50:33 2520

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Python使用inspect库获取调用堆栈信息

由于logging库在云端系统的各种问题,需要自己实现一个日志器。通过inspect可以获取到当前函数的调用者所在行号、函数名等信息。也就是程序运行堆栈监视。建议日志如下:classgetLogger():defdebug(self,msg):ifDEBUG:print('%s-DEBUG:%d-%s'%(time.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S',time.localtime()),inspect.stack()[1][2],msg

系统 2019-09-27 17:45:28 2519

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编写Python CGI脚本的教程

你是否想使用Python语言创建一个网页,或者处理用户从web表单输入的数据?这些任务可以通过PythonCGI(公用网关接口)脚本以及一个Apacheweb服务器实现。当用户请求一个指定URL或者和网页交互(比如点击""提交"按钮)的时候,CGI脚本就会被web服务器启用。CGI脚本调用执行完毕后,它的输出结果就会被web服务器用来创建显示给用户的网页。配置Apacheweb服务器,让其能运行CGI脚本在这个教程里,我们假设Apacheweb服务器已经安

系统 2019-09-27 17:37:40 2519

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python flask 如何修改默认端口号的方法步骤

场景:按照github文档上启动一个flask的app,默认是用5000端口,如果5000端口被占用,启动失败。样例代码:fromflaskimportFlaskapp=Flask(__name__)@app.route('/')defhello():return'Hello,World!'启动的脚本:$envFLASK_APP=hello.pyflaskrun出错信息如下:renjg@renjg-HP-Compaq-Pro-6380-MT:~/WorkS

系统 2019-09-27 17:53:50 2518

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使用python爬虫,批量爬取抖音app视频

抖音很火,楼主使用python随机爬取抖音视频,并且无水印下载,人家都说天下没有爬不到的数据,so,楼主决定试试水,纯属技术爱好,分享给大家。。1.楼主首先使用Fiddler4来抓取手机抖音app这个包,具体配置的操作,网上有很多教程供大家参考。上面得出抖音的视频的url,这些url均能在网页中打开,楼主数了数,这些url的前缀有些不同,一共有这4种类型:v1-dy.ixigua.comv3-dy.ixigua.comv6-dy.ixigua.comv9-

系统 2019-09-27 17:51:27 2518

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对Python 中矩阵或者数组相减的法则详解

最近在做编程练习,发现有些结果的值与答案相差较大,通过分析比较得出结论,大概过程如下:定义了一个计算损失的函数:deferror(yhat,label):yhat=np.array(yhat)label=np.array(label)error_sum=((yhat-label)**2).sum()returnerror_sum主要出现问题的是yhat-label部分,要强调的是一定要保证两者维度是相同的!这点很重要,否则就会按照python的广播机制进行

系统 2019-09-27 17:47:40 2516

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Python datetime / time conversions « SaltyCr

Pythondatetime/timeconversions«SaltyCraneBlog#timestamptodatetimeobjectinlocaltimetimestamp=1226527167.595983dt_obj=datetime.fromtimestamp(timestamp)printrepr(dt_obj)Pythondatetime/timeconversions«SaltyCraneBlog

系统 2019-08-12 01:32:26 2516

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python求最大值最小值方法总结

方法一(常规):代码:count=int(input('输入数据个数:\n'))a=1whilea<=count:num=int(input('请输入第{}个数:'.format(a)))#字符串中的方法ifa==1:#这句一定会执行,而且只执行一次,目的就是让你输入的第一个数作为根据与之后的数比较max=min=num#第二个及以后的数都会走else,else:#第一次走else时,比较中的min和max都是你第一次输入的数,以后走else就不一定了if

系统 2019-09-27 17:56:23 2515

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Python OpenCV之图片缩放的实现(cv2.resize)

OpenCV函数原型:cv2.resize(InputArraysrc,OutputArraydst,Size,fx,fy,interpolation)参数解释:InputArraysrc输入图片OutputArraydst输出图片Size输出图片尺寸fx,fy沿x轴,y轴的缩放系数interpolation插入方式interpolation选项所用的插值方法:INTER_NEAREST最近邻插值INTER_LINEAR双线性插值(默认设置)INTER_A

系统 2019-09-27 17:54:08 2515

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六维图见过么?Python 画出来了!

作者|PrasadOstwal译者|高级农民工我们的大脑通常最多能感知三维空间,超过三维就很难想象了。尽管是三维,理解起来也很费劲,所以大多数情况下都使用二维平面。来自维基百科不过,我们仍然可以绘制出多维空间,今天就来用Python的plotly库绘制下三维到六维的图,看看长什么样。数据我们使用一份来自UCI的真实汽车数据集,该数据集包括205个样本和26个特征,从中选择6个特征来绘制图形:基础工作安装好plotly包:加载数据集(文末会提供):下面我们先

系统 2019-09-27 17:54:10 2513