python Shapely 使用指南】的更多相关文章

翻译:http://toblerity.org/shapely/manual.html 引入包 from shapely.geometry import Point from shapely.geometry import LineString 共有的变量和方法 object.area Returns the area (float) of the object. object.bounds 返回对象的(minx,miny,maxx,maxy)元组(float类型) object.length…
Python面向对象编程指南(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1SbD4gum4yGcUruH9icTPCQ 提取码:fzk5 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · Python是一种面向对象.解释型的程序设计语言,它已经被成功应用于科学计算.数据分析以及游戏开发等诸多领域. 本书深入介绍Python语言的面向对象特性,全书分3个部分共18章.第1部分讲述用特殊方法实现Python风格的类,分别介绍…
基础信息 版本 Python 2.7 Python 3.x Python2.7 版本在 2020 年后不再提供支持,建议新手使用 3.x 版本进行学习 实现 CPython:Python的标准实现: PyPy:用 RPython 实现,目标实在提高性能: JPython:将 Python 编译成 Java 字节码,使其能在 JVM 中运行,目前支持 python2.7: IronPython:是 .NET 平台下的一种实现,支持 .NET 平台下的语言调用 Python代码: PythonNet…
PEP 8 - Python代码样式指南 PEP: 8 标题: Python代码风格指南 作者: Guido van Rossum <python.org上的guido>,Barry Warsaw <python.org上的barry>,Nick Coghlan <ncoghlan at gmail.com> 状态: 活性 类型: 处理 创建: 05 - 07月2001 后的历史: 05-Jul-2001,01-Aug-2013 内容 介绍 愚蠢的一致性是小心灵的大地精…
原文:http://python.jobbole.com/84618/ 本文超出 PEP8 的范畴以涵盖我认为优秀的 Python 风格.本文虽然坚持己见,却不偏执.不仅仅涉及语法.模块布局等问题,同时深入范式.组织及架构的领域.希望本文能成为精简版 Python 代码<风格的要素>. 目次 Python 风格要素 基本遵从 PEP 准则 灵活的单行长度 一致的命名 不要在这些地方吹毛求疵 写好文档字符串 范式和模式 代码风格小禅理 平分秋色 标准工具及项目架构 灵感来源 撰稿人 基本遵从 P…
add by zhj: 本文参考了The Hitchhiker's Guide to Python,当然也加入了作者的一些东西.The Hitchhiker's Guide to Python 的github地址是https://github.com/kennethreitz/python-guide,貌似还能用pip安装该包.先占个坑,后面有时间再把文章转过来 原文:PYTHON 最佳实践指南…
PEP 8——Python编码风格指南标签(空格分隔): Python PEP8 编码规范原文:https://lizhe2004.gitbooks.io/code-style-guideline-cn/content/python/python-pep8.html https://python.freelycode.com/contribution/detail/47------PEP8中文版 -- Python编码风格指南(上,中,下) https://python.freelycode.c…
机器学习是近年来渐趋热门的一个领域,同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一.<Python机器学习实践指南>结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域,通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致. 共有10 章.第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统,剩余9 章介绍了众多与机器学习相关的算法,包括各类分类算法.数据可视化技术.推荐引擎等,主要包括机器学习在公寓.机票.IPO 市场.新闻源.内容推广.股票市场.…
Excel是数据分析中最常用的工具,本书通过Python与Excel的功能对比介绍如何使用Python通过函数式编程完成Excel中的数据处理及分析工作.在Python中pandas库用于数据处理,我们从1787页的pandas官网文档中总结出最常用的36个函数,通过这些函数介绍如何通过Python完成数据生成和导入.数据清洗.预处理,以及最常见的数据分类,数据筛选,分类汇总,透视等最常见的操作. 学习推荐: <从Excel到Python数据分析进阶指南>高清中文版PDF,带目录,文字可以复制…
本指南是一个全面的资源贡献 给Python的 -为新的和经验丰富的贡献者.这是 保持由维护的Python同一社区.我们欢迎您对Python的贡献! 快速参考 这是设置和添加补丁所需的基本步骤.了解基础知识后,这就是清单.有关完整说明,请参阅安装指南. 安装并设置Git和其他依赖项(有关详细信息,请参见“ 获取安装程序”页面). 用叉子CPython的库 到你的GitHub帐户,并获得源代码使用: git clone https://github.com/<your_username>/cpyt…