dpi=1 600×400 dpi=2 1200×800 dpi=3 1800×1200 ........ dpi=21 (21×600)×(21×400) ---> 12600×8400 示例代码: .............................. plt_temp=y_axis plt_temp.resize(len(y_axis) , 1) plt_arr=np.concatenate((plt_arr,plt_temp ), axis=1) #print(self.plt_a

本文对应脚本及数据已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 一.简介 词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像,通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词: 图1 词云图示例 在Python中有很多可视化框架可以用来制作词云图,如pyecharts,但这些框架并不是专门用于制作词云图的,因此并不支持更加个性化的制图需求,要想创作出更加美观个性的词云图,需要用到一些专门绘制词云图的第三方模块,本文就将针对其

Python中的进程与线程 学习知识,我们不但要知其然,还是知其所以然.你做到了你就比别人NB. 我们先了解一下什么是进程和线程. 进程与线程的历史 我们都知道计算机是由硬件和软件组成的.硬件中的CPU是计算机的核心,它承担计算机的所有任务. 操作系统是运行在硬件之上的软件,是计算机的管理者,它负责资源的管理和分配.任务的调度. 程序是运行在系统上的具有某种功能的软件,比如说浏览器,音乐播放器等. 每次执行程序的时候,都会完成一定的功能,比如说浏览器帮我们打开网页,为了保证其独立性,就需要一个专

可爱的 Python:Python 中的 TK编程 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/python/charm-12/ python checkbox 用法详解 http://www.android100.org/html/201407/13/39698.html Tkinter GUI编程——pack http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b5039210100epkl.html 环境安装: sudo apt

本文实例讲述了Python显示进度条的方法,是Python程序设计中非常实用的技巧.分享给大家供大家参考.具体方法如下: 首先,进度条和一般的print区别在哪里呢? 答案就是print会输出一个\n,也就是换行符,这样光标移动到了下一行行首,接着输出,之前已经通过stdout输出的东西依旧保留,而且保证我们在下面看到最新的输出结果. 进度条不然,我们必须再原地输出才能保证他是一个进度条,否则换行了怎么还叫进度条? 最简单的办法就是,再输出完毕后,把光标移动到行首,继续在那里输出更长的进度条即可

主要介绍了Python中使用Flask.MongoDB搭建简易图片服务器,本文是一个详细完整的教程,需要的朋友可以参考下 1.前期准备 通过 pip 或 easy_install 安装了 pymongo 之后, 就能通过 Python 调教 mongodb 了. 接着安装个 flask 用来当 web 服务器. 当然 mongo 也是得安装的. 对于 Ubuntu 用户, 特别是使用 Server 12.04 的同学, 安装最新版要略费些周折, 具体说是 ? 1 2 3 4 sudo apt-k

函数的基本概述 在学习函数之前,一直遵循:面向过程编程,即:根据业务逻辑从上到下实现功能,可以思考一下如果有某个功能的代码是在多个地方使用的是否可以只写一次?此时的代码该如何定义.先观察以下的案例: while True:    if cpu利用率 > 90%:        #发送邮件提醒        连接邮箱服务器        发送邮件        关闭连接        if 硬盘使用空间 > 90%:        #发送邮件提醒        连接邮箱服务器        发送

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

进程和线程是计算机软件领域里很重要的概念,进程和线程有区别,也有着密切的联系,先来辨析一下这两个概念: 1.定义 进程是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动,进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位.线程是进程的一个实体,是CPU调度和分派的基本单位,它是比进程更小的能独立运行的基本单位.线程自己基本上不拥有系统资源,只拥有一点在运行中必不可少的资源(如程序计数器,一组寄存器和栈),但是它可与同属一个进程的其他的线程共享进程所拥有的全部资源. 2.关系 一个线程可以创建和撤销

这篇文章主要介绍了Python中的高级数据结构详解,本文讲解了Collection.Array.Heapq.Bisect.Weakref.Copy以及Pprint这些数据结构的用法,需要的朋友可以参考下   数据结构 数据结构的概念很好理解,就是用来将数据组织在一起的结构.换句话说,数据结构是用来存储一系列关联数据的东西.在Python中有四种内建的数据结构,分别是List.Tuple.Dictionary以及Set.大部分的应用程序不需要其他类型的数据结构,但若是真需要也有很多高级数据结构可供

这篇博文转载自伯乐在线的12步轻松搞定python装饰器,重构成python3. 1. 函数 在python中,函数通过def关键字.函数名和可选的参数列表定义.通过return关键字返回值.我们举例来说明如何定义和调用一个简单的函数: Python def foo(): return 1 foo() 1 1 2 3 4 def foo(): return 1 foo() 1 方法体(当然多行也是一样的)是必须的,通过缩进来表示,在方法名的后面加上双括号()就能够调用函数 2. 作用域 在pyt

本文为senlie原创,转载请保留此地址:http://blog.csdn.net/zhengsenlie 1.PyListObject对象 --> 变长可变对象,可看作vector<PyObject *> typedef struct{ PyObject_VAR_HEAD //当中的ob_size表示实际被使用的内存的数量 PyObject **ob_item;//ob_item为指向元素列表的指针,实际上,Python中的list[0]就是ob_item[0] int allocat

转载:http://python.jobbole.com/81683/ 呵呵!作为一名教python的老师,我发现学生们基本上一开始很难搞定python的装饰器,也许因为装饰器确实很难懂.搞定装饰器需要你了解一些函数式编程的概念,当然还有理解在python中定义和调用函数相关语法的一些特点. 我没法让装饰器变得简单,但是通过一步步的剖析,我也许能够让你在理解装饰器的时候更自信一点.因为装饰器很复杂,这篇文章将会很长(自己都说很长,还敢这么多废话blablabla前戏就不继续翻译直接省略了) 1.

先来看个例子: def foo(*args, **kwargs): print 'args = ', args print 'kwargs = ', kwargs print '---------------------------------------' if __name__ == '__main__': foo(1,2,3,4) foo(a=1,b=2,c=3) foo(1,2,3,4, a=1,b=2,c=3) foo('a', 1, None, a=1, b='2', c=3) 输出

add by zhj: Python中的高级数据结构 数据结构 数据结构的概念很好理解,就是用来将数据组织在一起的结构.换句话说,数据结构是用来存储一系列关联数据的东西.在Python中有四种内建的数据 结构,分别是List.Tuple.Dictionary以及Set.大部分的应用程序不需要其他类型的数据结构,但若是真需要也有很多高级数据结构可供 选择,例如Collection.Array.Heapq.Bisect.Weakref.Copy以及Pprint.本文将介绍这些数据结构的用法,看 看它

本文由 伯乐在线 - 7even 翻译,艾凌风 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:Simeon Franklin.欢迎加入翻译组. 好吧,我标题党了.作为 Python 教师,我发现理解装饰器是学生们从接触后就一直纠结的问题.那是因为装饰器确实难以理解!想弄明白装饰器,需要理解一些函数式编程概念,并且要对Python中函数定义和函数调用语法中的特性有所了解.使用装饰器非常简单(见步骤10),但是写装饰器却很复杂. 虽然我没法让装饰器变得简单,但也许通过将问题进行一步步的讲解,可以帮助你更容易理

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.

1.前言 内置函数,就是Python内部预先定义好的函数,可以直接使用,Python中内置函数有以下这么多个: 2.map() 描述: map() 会根据提供的函数对指定序列做映射.第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数,返回包含每次 function 函数返回值的新列表. 语法: map(function, iterable, ...) 参数: function -- 函数 iterable -- 一个或多个序列 返回值: Python 2.x 返回

什么是 Elasticsearch ​ 想查数据就免不了搜索,搜索就离不开搜索引擎,百度.谷歌都是一个非常庞大复杂的搜索引擎,他们几乎索引了互联网上开放的所有网页和数据.然而对于我们自己的业务数据来说,肯定就没必要用这么复杂的技术了,如果我们想实现自己的搜索引擎,方便存储和检索,Elasticsearch 就是不二选择,它是一个全文搜索引擎,可以快速地储存.搜索和分析海量数据. 为什么要用 Elasticsearch ​ Elasticsearch 是一个开源的搜索引擎,建立在一个全文搜索引擎库

class Testa: pass class Testb(object): pass if __name__ == '__main__': print 'testb = ',dir(Testb) print '\n' print 'testa = ',dir(Testa) 运行结果: testb = ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__doc__', '__format__', '__getattribute__', '__hash__',

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