需要安装第三方包:requests 本次经纬度匹配采用高德地图api,首先将gps坐标转化为高德地图的经纬度坐标,然后再根据转化后的坐标进行匹配. 本次匹配主要是获取距离给定经纬度最近的poi点地址信息. 主要程序如下所示: #-*-coding:utf8-*- import requests import csv import chardet import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf8") location='116.819

Python利用pandas处理Excel数据的应用   最近迷上了高效处理数据的pandas,其实这个是用来做数据分析的,如果你是做大数据分析和测试的,那么这个是非常的有用的!!但是其实我们平时在做自动化测试的时候,如果涉及到数据的读取和存储,那么而利用pandas就会非常高效,基本上3行代码可以搞定你20行代码的操作!该教程仅仅限于结合柠檬班的全栈自动化测试课程来讲解下pandas在项目中的应用,这仅仅只是冰山一角,希望大家可以踊跃的去尝试和探索! 一.安装环境: 1:pandas依赖处理E

人生最难的事是自我认知,用Python爬取朋友圈数据,让我们重新审视自己,审视我们周围的圈子. 文:朱元禄(@数据分析-jacky) 哲学的两大问题:1.我是谁?2.我们从哪里来? 本文 jacky试图用Python,数据化.聚类化我们的人格标签,试图回答"我是谁?"这个哲学问题. (一)确定数据源 自我认知,很难,必须它证. 物以类聚,人以群分.每个人的社交圈,家庭圈,朋友圈的属性,基本我们人格的特征属性.我们所处的阶级,在别人眼中的印象,在我们的朋友圈中都会得到印证. 朋友圈数据中

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_27045589/article/details/81062586 一.几何校正方法 图像校正本质是建立一种从原始图像行列号到某种投影的数学关系,即实现图像行列坐标到投影坐标的转换.不同的校正方法利用了不同的方法来表示转换关系,但本质上式相同的.常用的几何校正方法包括:几何多项式校正.有理函数模型校正.局部区域校正模型.地理查找表校正等.  GDAL库中可以实现的校正方法就包括以上四种方法,即:1~3次的几何多项式校正.RPC(有理函数

第13章 利用 PCA 来简化数据 降维技术 场景 我们正通过电视观看体育比赛,在电视的显示器上有一个球. 显示器大概包含了100万像素点,而球则可能是由较少的像素点组成,例如说一千个像素点. 人们实时的将显示器上的百万像素转换成为一个三维图像,该图像就给出运动场上球的位置. 在这个过程中,人们已经将百万像素点的数据,降至为三维.这个过程就称为降维(dimensionality reduction) 数据显示 并非大规模特征下的唯一难题,对数据进行简化还有如下一系列的原因: 使得数据集更容易使用

本文档主要对如何使用GDAL提供的工具对FY3系列卫星数据进行校正处理.FY3系列卫星提供的数据一般是以HDF5格式下发,一个典型的FY3A和FY3B的数据文件名如下: FY3A_MERSI_GBAL_L1_20100321_0150_1000M_MS.HDF FY3B_MERSI_GBAL_L1_20130620_0600_1000M_MS.HDF 下面分为三个部分来对FY3系列数据校正进行处理,分别是数据预处理.构造子数据集和校正三个部分,下面分别进行详述. 该文档用到的GDAL[1]工具主

python利用Trie(前缀树)实现搜索引擎中关键字输入提示(学习Hash Trie和Double-array Trie) 主要包括两部分内容:(1)利用python中的dict实现Trie:(2)按照darts-java的方法做python的实现Double-array Trie 比较:(1)的实现相对简单,但在词典较大时,时间复杂度较高(2)Double-array Trie是Trie高效实现,时间复杂度达到O(n),但是实现相对较难 最近遇到一个问题,希望对地名检索时,根据用户的输入,实

背景 Python中,想要打开已经存在的excel的xls文件,然后在最后新的一行的数据. 折腾过程 1.找到了参考资料: writing to existing workbook using xlwt 其实是没有直接实现: 打开已有的excel文件,然后在文件最后写入,添加新数据 的函数的. 只不过,可以利用: Working with Excel Files in Python 中的库,组合实现. 2. writing to existing workbook using xlwt 给出了示

wget是linux/unix下通常使用的下载http/ftp的数据,使用非常方便,其实wget目前经过编译,也可在windows下使用.最近需要下载大量的遥感数据,使用了python写了批处理下载程序,使用的是urllib的urlretrieve进行下载,数据下载还可以,但是界面交互性不好看.就根据自己在linux下载数据进行了改进. 1. wget在windows下的安装: 从网站下载wget for windows工具(http://gnuwin32.sourceforge.net/pac

方便起见一般:执行如下即可不用往下看: ① 启用行移动功能 alter table tbl_a enable row movement; ② 闪回表数据到某个时间点 flashback table tbl_a to timestamp to_timestamp('2013-07-19 15:10:00','yyyy-mm-dd hh24:mi:ss'); 详解: 利用ORACLE的闪回功能恢复数据 一. 闪回表数据 从9i开始,Oracle提供了闪回(FLASHBACK)功能.使用FLASHBA

/*********数据的输入********//**利用扫描仪Scanner进行数据输入 怎么使用扫描仪Scanner *1.放在类声明之前,引入扫描仪 import java.util.Scanner; *2.声明一个新的扫描仪(即向内存申请一个空间) Scanner in *3.赋值 in=new Scanner(System.in); Scanner in=new Scanner(System.in); *4.使用扫描仪 整形数据输入:in.nextInt()来接收 双精度小数输入:in

目录 目录 前言 软件环境 Python数据类型的显式转换 显式转换的多种类型 Non-String转换为String str函数 repr str和repr的区别 eval Non-int转换为int Long转换为Int使用自定义函数 Float转换为Int String转换为Int Non-long转化为long类型 Int转化为Long Float转换为Long String转换为Long Non-float转换为float Sequence转换为List String转换为List T

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上

#第五周的作业--多功能计算器#1.实现加减乘除及括号的优先级的解析,不能使用eval功能,print(eval(equation))#2.解析复杂的计算,与真实的计算器结果一致#用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,# 必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现),运算后得出结果,结果必须

杂项之python利用pycrypto实现RSA 本节内容 pycrypto模块简介 RSA的公私钥生成 RSA使用公钥加密数据 RSA使用私钥解密密文 破解博客园登陆 pycrypto模块简介 pycrypto模块是python中用来处理加密解密等信息安全相关的一个很重要模块. 该模块支持的加密方式: 对称加密方式: AES DES ARC4 散列值计算: MD5 SHA HMAC 公钥加密和签名: RSA DSA 基本上常见的关于信息安全类的算法都可以支持,所以,这是一个很强大的模块. 安装

孤荷凌寒自学python第五十九天尝试使用python来读访问远端MongoDb数据服务 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天是学习mongoDB数据库的第五天.今天的感觉是,mongoDB数据库我似乎根本就很难掌控呵! 一.首先系统学习了读写mongoDB数据库的方法 以下笔记来自官方文档整理: (官方文档:https://api.mongodb.com/python/current/index.html ) (一)指定数据库 MongoDB中还分为一个个数据库,我们接下来的一步就是指

python利用决策树进行特征选择(注释部分为绘图功能),最后输出特征排序: import numpy as np import tflearn from tflearn.layers.core import dropout from tflearn.layers.normalization import batch_normalization from tflearn.data_utils import to_categorical from sklearn.model_selection i

Python进阶(三)----函数名,作用域,名称空间,f-string,可迭代对象,迭代器 一丶关键字:global,nonlocal global 声明全局变量: ​ 1. 可以在局部作用域声明一个全局变量 ​ 2. 可以修改全局变量 # 解释器认为: 如果你在局部作用域对一个变量进行修改,局部作用域已经定义了好这个变量 # 异常: # UnboundLocalError: local variable 'count' referenced before assignment ####相当于

Web 数据抓取技术具有非常巨大的应用需求及价值, 用 Python 在网页上收集数据,不仅抓取数据的操作简单, 而且其数据分析功能也十分强大. 通过 Python 的时lib 组件中的 urlparse 函数,可轻松解 析指定网址的内容,在接收返回的 ParseResult 对象后,即 可通过其属性取出网址中各项有用信息 . Python 还可进一步用 requests 函数抓取网页源代码, 再通过相关语句或正则表达式搜索得到指定的数据. 如果要抓取的数据比较复杂, Python 还可以通过功

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI