import matplotlibmatplotlib.use('Agg')import matplotlib.pyplot as pltfrom Cstring import StringIO y = [3, 10, 7, 5, 3, 4.5, 6, 8.1] N = len(y) x = range(N) width = 1/1.5 plt.bar(x, y, width, color="blue") io=StringIO()plt.savefie(io,format="

1.安装 window平台下推荐安装Enthought canopy,包含matplotlib和它所依赖的包: linux下一般默认内置了matplotlib,直接使用就可以了.   2.在没有图形界面的Linux系统中,引用pyplot等会调用display的模块时,在之前加这么两句(切记): import matplotlibmatplotlib.use('Agg')   3.示例: import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.backen

opencv自带的putText函数无法输出utf8类型的字符,因此无法将中文打印到图片上.用这篇文章的freetype可以实现中文输出,但是需要将字符解码转码比较麻烦,而Pillow的Image函数输出中文则相对容易些,因此这里的做法是现将图片从从cv2格式转到PIL格式,加上中文后再转成cv2格式输出. 1. 下载中文字体库 这里可以参考之前matplotlib输出中文的文章的第一部分. 2. cv2转PIL import Image, ImageDraw, ImageFont, cv2 c

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/37742423 matplotlib介绍 matplotlib 是python最著名的画图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.并且也能够方便地将它作为画图控件.嵌入GUI应用程序中.它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序. 因此假设你须要绘制某种类型的图.仅仅须要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定.    

matplotlib 是python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地进行制图.而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中. 它的文档相当完备,并且 Gallery页面 中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序.因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定. 在Linux下比较著名的数据图工具还有gnuplot,这个是免费的,Python有一个包可以调用gnuplot,但是语法比较不习惯,而且画图质量不

Pandas 无法显示中文问题 解决方案 Pandas在绘图时,会显示中文为方块,主要原因有二:   matplotlib 字体问题seaborn 字体问题 (实际上,matplotlib是支持unicode编码的,中文乱码得主要问题是没有找到合适的中文字体,在matplotlib的配置文件中,可以看到字体的默认设置如下: #font.family : sans-serif #font.sans-serif : Bitstream Vera Sans, Lucida Grande, Verdan

详细说明见代码注释 """ 介绍如何使用 matplotlib 输入.输出 彩色图像,并简要介绍如何将数组表示形式的图像数据显示为图像 """ import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image import numpy as np # 读入一幅彩色图片 img_path = 'demo.jpg' # 读入当前文件目录下的 demo.jpg img = Image.open(img_path

综合前述的类.函数.matplotlib等,完成一个随机移动的过程(注意要确定移动的次数,比如10万次),每次行走都完全是随机的,没有明确的方向,结果是由一系列随机决策确定的,最后显示出每次移动的位置的图表. 思考: 1)每次走动多少个像素,由随机函数决定,每次移动方向也随机确定.由随机方向和随机像素共同移动位置大小和方向. 2)保证将每次移动的位置保存在列表中,供后面matplotlib调用,生成图表. 故而,可以分成两个文件,一个为rand_moving类,生成走动像素.方向,并记录相关数据

Hi Pythonistas! 测试和调试 Testing & Debugging 框架及Web Frameworks & Web 并发 Concurrency 任务调度 Job Schedulers 实用工具 Utilities & Tools 科学科学及可视化 Data Science & Visualization 编辑器及其改善 Editors & Editor Enhancements 持续交付 Devops Git Mail & Chat 音频和

2013流行Python项目汇总 转自:http://www.kankanews.com/ICkengine/archives/102963.shtml Python作为程序员的宠儿,越来越得到人们的关注,使用Python进行应用程序开发的越来也多.那么,在2013年有哪些流行的Python项目呢?下面,我们一起来看下. 一.测试和调试 python_koans:Python Koans 算 “Ruby Koans” 的一部分,作为交互式教程,可以学习TDD 技巧. sure:Sure 是最适合

年有哪些流行的Python项目呢?下面,我们一起来看下. 一.测试和调试 python_koans :Python Koans 算 “Ruby Koans” 的一部分,作为交互式教程,可以学习 TDD  技巧. sure :Sure 是最适合自动化测试的 Python 工具,包含流利的断言.深度选择器等等特性. responses :用 responses 能令测试更加轻松,这是一个可以伪装各种请求的库. boom :Boom!  Apache Bench 的替代品.作为一个命令行工具,Boom

Python:渗透测试开源项目[源码值得精读] sql注入工具:sqlmap DNS安全监测:DNSRecon 暴力破解测试工具:patator XSS漏洞利用工具:XSSer Web服务器压力测试工具:HULK SSL安全扫描器:SSLyze 网络 Scapy: send, sniff and dissect and forge network packets. Usable interactively or as a library pypcap, Pcapy and pylibpcap:

0.目的 刚刚学习faster rcnn目标检测算法,在尝试跑通github上面Xinlei Chen的tensorflow版本的faster rcnn代码时候遇到很多问题(我真是太菜),代码地址如下: https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 1. 运行环境配置 代码的README里面说明了,环境要求既有是这个git里面的,还有就是rbg的caffe代码中也有了一些环境.基本上包括: python2.7 CUDA(并行计算库)>=6.0 cud

sql注入工具:sqlmap DNS安全监测:DNSRecon 暴力破解测试工具:patator XSS漏洞利用工具:XSSer Web服务器压力测试工具:HULK SSL安全扫描器:SSLyze 网络 Scapy: send, sniff and dissect and forge network packets. Usable interactively or as a library pypcap, Pcapy and pylibpcap: several different Python

转自:https://www.cnblogs.com/arkenstone/p/6961453.html opencv3.2将中文输出到图片上 opencv自带的putText函数无法输出utf8类型的字符,因此无法将中文打印到图片上.用这篇文章的freetype可以实现中文输出,但是需要将字符解码转码比较麻烦,而Pillow的Image函数输出中文则相对容易些,因此这里的做法是现将图片从从cv2格式转到PIL格式,加上中文后再转成cv2格式输出. 1. 下载中文字体库 这里可以参考之前matp

如何从数据库中读取数据到DataFrame中? 使用pandas.io.sql模块中的sql.read_sql_query(sql_str,conn)和sql.read_sql_table(table_name,conn)就好了. 第一个是使用sql语句,第二个是直接将一个table转到dataframe中. pandas提供这这样的接口完成此工作——read_sql().下面我们用离子来说明这个方法. 我们要从sqlite数据库中读取数据,引入相关模块 read_sql接受两个参数,一个是sq

mysql版本:5.7 : 数据库:rdshare:表captain_america3_sd用来记录某帧是否被检测.表captain_america3_d用来记录检测到的数据. python模块,包部分内容参考http://www.runoob.com/python/python-modules.html  https://www.cnblogs.com/ningskyer/articles/6025964.html 一.连接数据库 参考: # 将视频插入数据库 def video_insert

一.运行样例 官网链接:https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/object_detection_tutorial.ipynb  但是一直有问题,没有运行起来,所以先使用一个别人写好的代码 上一个在ubuntu下可用的代码链接:https://gitee.com/bubbleit/JianDanWuTiShiBie  使用python2运行,python3可能会有问题 该代码由https

不论你是刚开始学 Python,还是正在啃数据分析的骨头,对你来说,不断在各种命令行窗口和编辑器里切来切去,或者不断打开各种窗口查看 matplotlib 的输出之类的繁琐操作,一定是家常便饭了.哎呀,这都 8102 年了,除了又大又笨重的 IDE,难道就没有什么简单而直观的办法,让我们这些新手能管理和运行代码吗? 当然有啊,还是免费的咧! 这款神器就叫 Jupyter Notebook,它一定能拯救你于水深火热之中! Jupyter Notebook 是一款 Web 应用,它能让用户将上面说的

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 手写数字识别 接下来将会以 MNIST 数据集为例,使用卷积层和池化层,实现一个卷积神经网络来进行手写数字识别,并输出卷积和池化效果. 数据准备 MNIST 数据集下载 MNIST 数据集可以从 THE MNIST DATABASE of handwritten digits 的网站直接下载. 网址:http://yann.lecun.com/exdb/mnist

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习.深度学习的知识! 稀疏交互 在生物学家休博尔和维瑟尔早期关于猫视觉皮层的研究中发现,视觉皮层中存在一些细胞对输入空间也就是图像中的子区域非常敏感,我们称为感受野.在神经网络中,稀疏交互就是下一层节点只和上一层中的部分节点进行连接的操作.稀疏交互可以显著的降低神经网络中参数的数量. 左边是全连接方式,隐藏节点都需要所有的输入:右边是稀疏交互,隐藏层节点只接受一个区域内的节点输入. 稀