PIL是python中的图像处理类库,为python提供了基本的图像处理和基本操作.而PIL中最重要的就是Image模块,下面给出具体的例子来理解此模块. 读取一幅图像 我们用Image模块中的open()来实现. 对于PNG,JPG和BMP等不同格式的彩色图像之间的转换都可以通过Image模块来完成,具体地说,在打开这些图像时,PIL会将他们解码为三通道的'RGB'图像,人们可以基于'RGB'图像进行处理. from PIL import Image import matplotlib.pyp…

转自:http://blog.csdn.net/gzlaiyonghao/article/details/1852726  最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能.因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是做一下实验,那用 Python 来作原型开发再好不过了.在 Python 中,比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library),当前版本是 1.1.6 ,用起来非常方便.大家可以在 http://www…

前言 在大数据时代,你竟然会在网上看到的词云,例如这样的. 看到之后你是什么感觉?想不想自己做一个? 如果你的答案是正确的,那就不要拖延了,现在我们就开始,做一个词云分析图,Python是一个当下很流行的编程语言,你不仅可以用它做数据分析和可视化,还能用来做网站.爬取数据.做数学题.写脚本替你偷懒…… 如果你之前没有编程基础,没关系.希望你不要限于浏览,而是亲自动手尝试一番.到完成的那一步,你不仅可以做出第一张词云图,而且这还将是你的第一个有用的编程作品. 安装wordcloud库 请确保你的p…

这里总结一个guide,主要针对刚开始做数据挖掘和数据分析的同学 说道统计分析工具你一定想到像excel,spss,sas,matlab以及R语言.R语言是这里面比较火的,它的强项是强大的绘图功能以及强大丰富的统计包,通过这个平台你可以了解统计前言的一些实现.它的唯一的问题就是性能问题.所以有时候你需要借用python. 使用R语言你可能需要Rstudio这个工具. python在在任何方面都有相当丰富的模块,科学计算领域也不例外,你可以查看python wiki也可以寻找相关的团体. 你可能会…

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[转自] 用Python做统计分析 (Scipy.stats的文档) 对scipy.stats的详细介绍: 这个文档说了以下内容,对python如何做统计分析感兴趣的人可以看看,毕竟Python的库也有点乱.有的看上去应该在一起的内容分散在scipy,pandas,sympy等库中.这里是一般统计功能的使用,在scipy库中.像什么时间序列之类的当然在其他地方,而且它们反过来就没这些功能. 随机变量样本抽取 84个连续性分布(告诉你有那么多,没具体介绍) 12个离散型分布 分布的密度分布函数,累…

这几天有django和python做了一个多用户博客系统(可选择模板) 没完成,先分享下 断断续续2周时间吧,用django做了一个多用户博客系统,现在还没有做完,做分享下,以后等完善了再慢慢说 做的时候房展了博客园的部分功能,百度空间和新浪博客等,实现主要功能有 用户注册.登录,博客的发表.修改,文章分类的管理. 在文章发表里面用的是百度的ueditor,目前仅仅是用它来编辑,没有图片的上传等其他高级功能 在文章分类里面,要在数据库里面有一条记录 id为1,名称为未分类 用来做为所有用户的未分…

这篇博客根据中文自然语言预处理的步骤分成几个板块.以做LDA实验为例,在处理数据之前,会写一个类似于实验报告的东西,用来指导做实验,OK,举例: 一,实验数据预处理(python,结巴分词)1.对于爬取的评论做分词和词性标注处理(mac-result.txt)2.对于结果只用公版的停用词表去停用词,不进行人工筛选(mac-result1.txt)3.保留:名词,名词短语(两者为评论描述主题) 形容词,动词,动词短语(对主题的描述)以及其他可能有实意的词   去除:副词,标点,拟声词等无实意词包括…

机缘巧合之下,报名参加了阿奎老师发布在"好班长"的课程<用Python做HTTP接口测试>,报名费:15rmb,不到一杯咖啡钱,目前为止的状态:坚定不移的跟下去,自学+课程模式每天一小时! 1.学习初衷 打算学习Python,这个想法开始于2017年,和在网络上遇到的绝大多数测试人员不同,我的工作单位是一个大型国企,虽然从事软件测试工作已经有四年,可事实上,无论是测试理论还是实际项目经验,都处于一种停滞不前的状态,作为一个有理想的测试猿(害羞脸),这样的工作状态让人心酸,因…

由于需要在半结构化的文本数据中提取一些特定格式的字段.数据辅助挖掘分析工作,以往都是使用Matlab工具进行结构化数据处理的建模,matlab擅长矩阵处理.结构化数据的计算,Python具有与matlab共同的特点:语法简洁.库丰富,对算法仿真来说都是一门简洁易用的语言. Python做字符串匹配相对来说上手比较容易,且具有成熟的字符串处理库re供我们使用: 在re库的帮助下,只需简单的两步就可完成匹配工作,对做数据分析/算法的工作者来说,轻松了许多: step1:构建正则表达式模式,并使用co…