10 Minutes to pandas This is a short introduction to pandas, geared mainly for new users. You can see more complex recipes in the Cookbook Customarily, we import as follows: In [1]: import pandas as pd In [2]: import numpy as np In [3]: import matplo…

在TensorFlow热起来之前,很多人学习python的原因是因为想写爬虫.的确,有着丰富第三方库的python很适合干这种工作. Scrapy是一个易学易用的爬虫框架,尽管因为互联网多变的复杂性仍然有很多爬虫需要自己编写大量的代码,但能够有一个相对全面均衡的基础框架,工作还是会少许多. 框架安装 不好意思用别人网站作为被爬取的例子,下面从头开始,以本站为例,开始一个简单的爬虫之旅. 因为习惯原因,本文均以python2作为工作环境. scrapy框架的安装非常简单,只要一行命令,前提是你已经…

在本片博客正式開始之前,大家先跟我做一个简单的好玩的 小语音. 新建一个文本文档,然后再文档里输入这样 一句话  CreateObject("SAPI.SpVoice").Speak "I Love You",然后文件另存为后缀为.VBS 这时候带上耳机,双击你的文本文件~~~~~~~ 是不是挺不错的,别着急后面还有更好玩的 接下来我会写一个小的DMEO,小到你用5分钟就能连看带敲做出来. 首先须要先下载一个 微软TTS5.1语音引擎(中文).msi 安装包 .贴心…

一.基础入门 1.1什么是爬虫 爬虫(spider,又网络爬虫),是指向网站/网络发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序. 从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片.视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用. 1.2爬虫基本流程 用户获取网络数据的方式: 方式1:浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面 方式2:模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或…

OUTLINE 前言 预备知识预警 什么是column generation 相关概念科普 Cutting Stock Problem CG求解Cutting Stock Problem 列生成代码 reference 00 前言 这几天勤奋的小编一直在精确算法的快乐学习之中不能自拔.到列生成算法这一块,看了好几天总算把这块硬骨头给啃下来了.然后发现网上关于列生成的教学资料也不是很多,大部分讲的不是那么通俗易懂.所以今天就打算写一写这个算法,尽可能写得通俗易懂. 01 预备知识预警 由于列生成算…

这两天在研究蓝牙,网上有关蓝牙的内容非常有限,Github上的蓝牙框架也很少很复杂,为此我特地写了一个最最简单的DEMO,实现BLE蓝牙接收数据的问题, 不需要什么特定的UUID, 不需要什么断开重连, 不需要什么多连接等等, 网上都把BLE蓝牙写的好复杂好复杂,那不是我想要的,我只想为新手提供一个最基本的例子 注意: 1.本DEMO运行前提是蓝牙已经配对成功,如果想实现自动配对可以期待我的下一篇文章 2.修改代码中的“你想要接收数据的已配对设备名称”为你真实的蓝牙设备 3.复制粘贴下面的代码,…

?unlist     Given a list structure x, unlist simplifies it to produce a vector which contains all the atomic components which occur in x. unlist(v.row)[1] 177 165 177 177 177 177 145 132 126 132 132 132 126 120 145 167 167 167       167 165 177 177 1…

pandas熊猫10分钟教程 排序 df.sort_index(axis=0/1,ascending=False/True) df.sort_values(by='列名') import numpy as npimport pandas as pd#生成10行10列的随机整数np.radnom.randint(10,size=(10,10))#按照多列排序,现根据第一列排序,在根据第二列排序,都是升序df.sort_values(by=['列明1','列明2',....]) pandas重点方法…

/** * 登录 * 1.接收数据 * 2.正则判断接收到的数据是否合理 * 3.根据用户名获取用户数据 * 获取到数据 -> 继续执行 * 没有获取到数据 -> 提示:用户名密码错误 * 4.判断锁定时间 * 当前时间和锁定时间差 大于 10分钟 或者 没有锁定时间 -> 继续执行 * 当前时间和锁定时间差 小于 10分钟 -> 提示:账号锁定中.请10分钟后再试 * 5.判断密码 * == * 次数=0 * 登录成功 * != * 次数 大于等于 2 -> 锁定操作.次数…

编写脚本的时候经常会涉及到对data.frame或matrix类型数据的操作,比如取指定列.取指定行.排除指定列或行.根据条件取满足条件的列或行等.在R中,这些操作都是可以通过简单的一条语句就能够实现的,非常的简洁优美~ 下面就是一个小小的总结: 1. 对data.frame或matrix取指定行 data[i,] #取data中的第i行 data[c(i,j,k),] #取data中的第i,j,k行 取指定列的操作同理可得 2. 对data.frame或matrix删除指定行 data[-i,…