以前讲过利用phantomjs做爬虫抓网页//www.jb51.net/article/55789.htm是配合选择器做的利用beautifulSoup(文档：http://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/)这个python模块，可以很轻松的抓取网页内容#coding=utf-8importurllibfrombs4importBeautifulSoupurl='http://www.baidu.
系统 2019-09-27 17:56:00 2725
最近刚接触python，找点小任务来练练手，希望自己在实践中不断的锻炼自己解决问题的能力。公司里会有这样的场景：有一张电子表格的内容由两三个部门或者更多的部门用到，这些员工会在维护这些表格中不定期的跟新一些自己部门的数据，时间久了，大家的数据就开始打架了，非常不利于管理。怎样快速找到两个或者多个电子表格中数据的差异呢？解决办法：1.Excel自带的方法（有兴趣的自行百度）2.python写一个小脚本#!/usr/bin/envpython#-*-codin
系统 2019-09-27 17:55:25 2725
这篇文章主要介绍了Python10分钟入门教程，分享一张Python入门神图一张，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下|初试牛刀假设你希望学习Python这门语言，却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间，因此只会包含一些基本概念。很显然，如果你希望真正学好一门语言，你还是需要亲自动手实践的。在此，我会假定你已经有了
系统 2019-09-27 17:48:38 2725
蒙特卡洛模拟是一种统计学方法，基本原理是通过大量的随机样本对系统进行模拟，从而求得所需计算的参量。使用蒙特卡洛模拟方法的基本要素包括：构建或描述概率模型、从已知概率分布采样、建立各种估计量。使用“简书-朱焕”的"定量分析项目总持续时间"例子：比如说我们现在有个项目，该项目共有三个WBS要素分别是设计、建造和测试，为了简单起见我们假设这三个WBS要素的预估的工期概率分布都呈标准正态分布，而且三者之间都是完成到开始的逻辑关系，这样整个项目工期就是这三个WBS要
系统 2019-09-27 17:48:10 2725
SeleniumTwoTutorialusingIronPythonandInternetExplorerDriver-TheAutomatedTesterSeleniumTwoTutorialusingIronPythonandInternetExplorerDriverMon11Jan2010Thistutorialistoshowhowtousethe.NETSelenium2withdynamiclanguagesthatrunonthe.NETC
系统 2019-08-12 01:31:44 2725
一、简介Python中的turtle库是一个直观有趣的图形绘制函数库。turtle库绘制图形有一个基本框架：一个小海龟在坐标系中爬行，其爬行轨迹形成了绘制图形。二、简单的图形列举1.绘制4个不同半径的同切圆代码：importturtleturtle.pensize(4)turtle.circle(10)turtle.circle(40)turtle.circle(80)turtle.circle(120)turtle.done()结果：2.六角形的绘制，利
系统 2019-09-27 17:57:16 2724
1、通过requests.get方法r=requests.get("http://200.20.3.20:8080/job/Compile/job/aaa/496/artifact/bbb.iso")withopen(os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath("__file__")),"bbb.iso"),"wb")asf:f.write(r.content)2、urllib2方法importurllib2p
系统 2019-09-27 17:56:19 2724
简介最近身边有的小伙伴需要用到aubo机械臂，并且需要使用python版本的正运动学，我就根据官网给的参考代码，写了一个python版本的，喜欢或者需要的朋友可以直接拿去用，这里主要使用几何法来进行运动学求解，后面会更新具有最优解选择器的代码。具有官方推荐的最优解的程序请参考Aubo协作机械臂正逆运动学包-python版本（二）。注意：这里代码只需要把DH参数更换即可用到aubo其他机械臂上，代码主要基于简单的数据结构，想优化的可以把它优化一下，后面我有时
系统 2019-09-27 17:56:02 2724
'''切片复制时的id值与直接赋值的列表不一样'''list_pratisce=[5,6,8,9,19]list_pratisce_backup=list_pratiscelist_pratisce_backup_qiepian=list_pratisce[:]print('list_pratisce的值是:',id(list_pratisce),'list_pratisce_backup的值是:',id(list_pratisce_backup),'li
系统 2019-09-27 17:55:31 2724
正态分布（Normaldistribution）又成为高斯分布（Gaussiandistribution）若随机变量X服从一个数学期望为、标准方差为的高斯分布，记为：则其概率密度函数为：正态分布的期望值决定了其位置，其标准差决定了分布的幅度。因其曲线呈钟形，因此人们又经常称之为钟形曲线。我们通常所说的标准正态分布是的正态分布：概率密度函数代码实现：#Python实现正态分布#绘制正态分布概率密度函数u=0#均值μu01=-2sig=math.sqrt(0.
系统 2019-09-27 17:51:53 2724
打开pycharm点击设置点击项目解释器，再点击右边+号搜索相关库并添加，例如：requests喜马拉雅全网递归下载打开谷歌/火狐浏览器，按F12打开开发者工具—>选择【网络】编辑器浏览器输入：https://www.ximalaya.com/yinyue/点击【摇滚】发现弹出新的URL：https://www.ximalaya.com/yinyue/yaogun/[汉字转换拼音后的URL访问]点击进入任意一个专辑[未播放]点击播放音乐[播放中][是一个j
系统 2019-09-27 17:51:16 2724
概述降维是机器学习中十分重要的一种思想。在机器学习中，我们会经常处理一些高维数据，而高维数据情形下，会出现距离计算困难，数据样本稀疏等问题。这类问题是所有机器学习方法共同面临的问题，我们也称之为“维度灾难”。在高维特征中，也容易出现特征之间存在线性相关，也就是说有的特征是冗余的，因此降维也是必要的。降维的优点（必要性）：去除噪声降低算法的计算开销（改善模型的性能）使得数据更容易使用使得数据更容易理解（几百个维度难以理解，几个维度可视化易理解）降维的方法有很
系统 2019-09-27 17:47:48 2724
在Python中用matplotlib画图的时候，为了区分曲线的类型，给曲线上面加一些标识或者颜色。以下是颜色和标识的汇总。颜色（color简写为c）：蓝色：'b'(blue)绿色：'g'(green)红色：'r'(red)蓝绿色(墨绿色)：'c'(cyan)红紫色(洋红)：'m'(magenta)黄色：'y'(yellow)黑色：'k'(black)白色：'w'(white)灰度表示：e.g.0.75([0,1]内任意浮点数)RGB表示法：e.g.'#2
系统 2019-09-27 17:46:33 2724
前言本文主要给大家介绍了关于利用python打印出菱形、三角形以及矩形的相关内容，分享出来供大家参考学习，话不多说，来一起看看详细的介绍：实例代码#coding:utf-8rows=int(raw_input('输入列数：'))i=j=k=1#声明变量，i用于控制外层循环（图形行数），j用于控制空格的个数，k用于控制*的个数#等腰直角三角形1print"等腰直角三角形1"foriinrange(0,rows):forkinrange(0,rows-i):p
系统 2019-09-27 17:54:06 2723
Unittest1.环境Unittest为Python内嵌的测试框架，不需要特殊配置，仅需要在File---settings---Tools----PythonIntergratedTools下配置框架为Unittest2.编写规范需要导入importunittest测试类必须继承unittest.TestCase测试方法以test_开头模块和类名没有要求3.Unittest介绍importunittestdefadd(x,y):returnx+ydefs
系统 2019-09-27 17:52:58 2723
