话说实验报告每天都要查人数,何不用程序实现 使用 python 查看谁没有交作业 version 1.0 程序嘛,肯定是可以改进的.使用该程序的前提是实验报告文件名中包含学号信息.将以上程序放在实验报告所在目录,双击即可显示谁没交. 程序大致的流程是: 1.将本班学号姓名数据放在字典中 2.使用正则过滤出包含有学号数据的有效文档名放在列表中 3.正则提取有效列表名中的学号与标准字典对比 4.对比出的差值就是没有交作业的 import os import re #定义学号姓名标准字典 nameda

交作业 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 # # 1. 每个用户购买了多少不同种类的产品 # filename = 'train.txt' import sys result=[] with open(filename, 'r', encoding='utf8') as fp: for line in fp: result.append(list(line.strip('\n').split(','))) print(result) result.pop

1. 概述 不知你是否遇到过在微信上给通讯录中的某个人发消息,结果出现了这一幕: 平时一直认为自己的心里素质过硬,不过遇到这种情况 ... 在我缓了半个钟头(半分钟)之后,缓缓拿出了手机,打开微信,找到通讯录中的 ABC,默默地按下了删除按钮,此刻的我心如止水 ... 好了,我们回到正题,为了避免再次出现上述情况,我决定把微信通讯录中删除了自己的人全部找出来并且删除,之前我已经在网上了解到检查自己的微信是否被删比较好的方式就是转账,通过转账我们可以实现无痕检测. 下面我们通过两张图片直观的看一下

最近,一直纠结一个问题:做好的GP模型或者脚本在本地运行,一切正常:发布为GP服务以后时而可以运行成功,而更多的是运行失败,甚至不能知晓运行成功后的结果输出在哪里. 铺天盖地的文档告诉我,如下信息: 这些来自官方的Esri help信息大体可以总结为: GP服务结果的输出路径由服务器管理不能人为控制,即使是指定了它输出的工作环境,服务运行依然会忽略环境设置,而执行的结果会输出在PackageWorkspace指定的路径下,而packageWorkspace又是只读的,不能够对其指定的路径做出修改

我们在学习过程中最容易犯的一个错误就是:看的多动手的少,特别是对于一些项目的开发学习就更少了! 没有一个完整的项目开发过程,是不会对整个开发流程以及理论知识有牢固的认知的,对于怎样将所学的理论知识应用到实际开发中更是不得而知了! 以上就是我们在学习过程中必须要有项目实战开发经验的原因,其实无论项目大小,但是一定要动手去进行开发学习. 但是就有小伙伴说"哎呀,找不到好的项目开发教程啊:不知道可以开发什么呀--" 这篇文章呢,就是给那些找不到Python项目开发教程的人,以及不知道Pyth

前天给大家分享了如何利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈数据的上篇(理论篇),今天给大家分享一下代码实现(实战篇),接着上篇往下继续深入. 一.代码实现 1.修改Scrapy项目中的items.py文件.我们需要获取的数据是朋友圈和发布日期,因此在这里定义好日期和动态两个属性,如下图所示. 2.修改实现爬虫逻辑的主文件moment.py,首先要导入模块,尤其是要主要将items.py中的WeixinMomentItem类导入进来,这点要特别小心别被遗漏了.之后修改start_requests方

引言: 都说,滴水穿石非一日之功.然而有些人即使奋斗一辈子也比不上别人一年,别人学习一年比不得你学习一个月.其中缘由,有些人看了大半辈子还没看明白. 即使Python这么火,为何你学习一年的Python还找不到工作? 我认为有以下四点非常关键: 1,功利心强: 急需赚钱之人,所以才会着重强调"赚钱"这个字眼.如果越是功力心强,进取心弱,越着急学,越学不明白. 2,基础薄弱: Python编程零基础的人,或者是基础十分薄弱之人,所在的工作岗位应该也涉及不到计算机编程,那么也许你也许还是一

转自:https://www.cnblogs.com/yjd_hycf_space/p/7094005.html 题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 . 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习.并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果.通过调节聚类算法的参数,来观察聚类效果的变化,练习调参. 数据介绍

题目: 通过给出的驾驶员行为数据(trip.csv),对驾驶员不同时段的驾驶类型进行聚类,聚成普通驾驶类型,激进类型和超冷静型3类 . 利用Python的scikit-learn包中的Kmeans算法进行聚类算法的应用练习.并利用scikit-learn包中的PCA算法来对聚类后的数据进行降维,然后画图展示出聚类效果.通过调节聚类算法的参数,来观察聚类效果的变化,练习调参. 数据介绍: 选取某一个驾驶员的经过处理的数据集trip.csv,将该驾驶人的各个时间段的特征进行聚类.(注:其中的driv

有时候我们需要在文档里粘上电子签名,通常使用photoshop制作,但是通常photoshop软件还需要下载.安装,对于不经常使用的人来说,单独装这个软件没啥必要. 因此我们可以利用python对签名的图片进行修改,得到电子签名.主要是将黑色笔写的名字提取出来,白底的背景设为透明. 具体方法为: 1.找一张白纸,写上签名,然后在windows中画图软件进行简单的缩放.剪裁以及格式转化,转成一个png格式的图片. 2.对png格式的图片进行操作 import cv2 image = cv2.imr

在数据分析和建模的过程中,相当多的时间要用在数据准备上:加载.清理.转换以及重塑上.这些工作会占到分析时间的80%或更多.有时,存储在文件和数据库中的数据的格式不适合某个特定的任务.研究者都选择使用编程语言(如Python.Perl.R或Java)或UNIX文本处理工具(如sed或awk)对数据格式进行专门处理.幸运的是,pandas和内置的Python标准库提供了一组高级的.灵活的.快速的工具,可以让你轻松地将数据变为想要的格式. 在本部分,我们会讨论处理缺失数据.重复数据.字符串操作和其他分

7.3 字符串操作 pandas加强了Python的字符串和文本处理功能,使得能够对整组数据应用字符串表达式和正则表达式,且能够处理烦人的缺失数据. 7.3.1 字符串对象方法 对于许多字符串处理和脚本应用,内置的字符串方法能够满足要求. 1)用split将以逗号分隔的字符串拆分成数段 2)split常与strip一起使用,用于去除空白符(包括换行符) 3)利用加法,可将这些字符串以其他符号(如,双冒号)分隔的形式连接起来 Ps:该方式不实用,可用向字符串"::"的join方法传入一个

写在前面 项目 内容 这个作业属于哪个课程 2020春季计算机学院软件工程(罗杰 任建) 这个作业的要求在哪里 团队项目选择 项目简介 项目名称:北航学生资源整合和作业提醒平台 项目内容: 设计实现一个基于微信小程序或网站的学生课程资源整合和课程作业DDL记录提醒平台. 课程资源整合:按课程编号将某一门课的课程资源整合,查找时更方便. 课程作业DDL的记录和提醒:以日历的形式记录学生每门课程的作业DDL情况,并支持自定义提醒,方便学生规划作业进度. NABCD分析 1. Need 作为一个当代大

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.

最近一直在看KDD的论文,不过,由于老师并没有什么合理的方向性,所以考虑把kdd中的大部分内容都利用python将所有标题.摘要获取下来. 还有一个原因在于,看acm上的摘要,都只显示了两行,再看多点儿,就需要点击expand,觉得非常不爽,所以就用python脚本把html标签删掉.. 想到的方法自然是通过python利用正则表达式对ACM的KDD网页进行字符串匹配,获得相应的网页字符串,然后将所有html的标签删除(例如<div></div>等), 将这些标签删除之后,就能够得

cpg数据库处理_找到未提取的pdf,存放于文件夹Chinese_undeal_pdfs move_unextracted_pdfs.py # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sun Sep 18 17:06:15 2016 @author: Administrator """ # -*- coding: utf-8 -*- """ Spyder Editor This is

实验原因: 目前有一个医疗百科检索项目,该项目中对关键词进行检索后,返回的结果很多,可惜结果的排序很不好,影响用户体验.简单来说,搜索出来的所有符合疾病中,有可能是最不常见的疾病是排在第一个的,而最有可能的疾病可能需要翻很多页才能找到. 实验目的: 为了优化对搜索结果的排序,想到了利用百度搜索后有显示搜索到多少词条,利用这个词条数,可以有效的对疾病排名进行一个优化.从一方面看,某一个疾病在百度的搜索词条数目越多,表示这个词条的信息特别丰富,侧面反映了搜索这个词条的人特别多,从而可以推出这个疾病在

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分