原文:https://blog.csdn.net/mingqi1996/article/details/81272621 感觉gui做起来成就感比较高,学完基础语言顺便花一个下午看看GUI设计,现在回顾来看这个如果做正式的展示太过简单,easygui只是小演示之用.  下载 首先是easygui包下载,两种方式: 1)在python环境下,用pip3 install直接安装 2)现在配置的VS2015+Python环境,在VS中直接下载: 等待安装完成即可,简单调用messagebox进行测试:

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp

本文适合刚学习完 Java 语言基础的人群,跟着本文可了解和使用 Tablesaw 项目.示例均在 Windows 操作系统下演示 本文作者:HelloGitHub-秦人 HelloGitHub 推出的<讲解开源项目>系列,今天给大家带来一款基于 Java 语言的数据可视化库开源项目--Tablesaw Tablesaw是一款 Java 的数据可视化库.它主要包括两部分:一部分是数据解析库,另一部分是数据可视化库.数据解析库主要是加载数据,对数据进行操作(转化,过滤,汇总等).数据可视化库就是

转自小小蒲公英原文用Python可视化库 现如今大数据已人尽皆知,但在这个信息大爆炸的时代里,空有海量数据是无实际使用价值,更不要说帮助管理者进行业务决策.那么数据有什么价值呢?用什么样的手段才能把数据的价值直观而清晰的表达出来?答案是要提供像人眼一样的直觉的.交互的和反应灵敏的可视化环境.数据可视化将技术与艺术完美结合,借助图形化的手段,清晰有效地传达与沟通信息,直观.形象地显示海量的数据和信息,并进行交互处理.数据可视化的应用十分广泛,几乎可以应用于自然科学.工程技术.金融.通信和商业等各种

今天我们来学习一下python的数据可视化库,Matplotlib,是一个Python的2D绘图库 通过这个库,开发者可以仅需要几行代码,便可以生成绘图,直方图,功率图,条形图,错误图,散点图等等 废话不多说,我们直接通过例子来进行讲解. 首先我们有一组数据如下: 我们可以看到,这组数据有日期,还有日期对应的值,因为这组数据中的日期格式不是标准的日期格式 那么我们对数据做一下转换,取1948年的整年的数据,来进行一个绘图操作 import pandas as pd unrate = pd.rea

深度神经网络算法,是基于神经网络算法的一种拓展,其层数更深,达到多层,本文以简单神经网络为例,利用梯度下降算法进行反向更新来训练神经网络权重和偏向参数,文章最后,基于Python 库实现了一个简单神经网络算法程序,并对异或运算和0-9字符集进行预测. 一.问题引入 利用如下图像结构,通过训练集对其参数进行训练,当有新的测试数据时,通过更新函数,获得正确的预测值,更新函数方程为: Oij = activation(sum(xi*wij)+bij) 图中为简单的两层神经网络结构,4,5对应的为隐藏层

背景介绍 从学sklearn时,除了算法的坎要过,还得学习matplotlib可视化,对我的实践应用而言,可视化更重要一些,然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维.陆续使用过plotly.seaborn,最终定格在了Bokeh,因为它可以与Flask完美的结合,数据看板的开发难度降低了很多. 前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索,今天得空打算学习一下.原本访问的是英文文档,结果发现已经有人在做汉化,虽然看起来也像是谷歌翻译的,本着拿来主义,少费点精力的精神,就半抄半学,还是发

在做titanic分析的过程中,看了一些大神的想法,发现在分析数据的过程中,许多大神会使用到seaborn,plotly这些库,而我等小白仅仅知道matplotlib这个唯一的数据可视化库而已.上网查找资料后整理如下: 数据可视化库可以根据其应用场景来分为以下几类:基础的2D,3D图绘制库,交互信息可视化库,地图可视化库 基础的2D,3D可视化 主要包括了matplotlib和seaborn,其中seaborn又是基于matplotlib的高级可视化效果库. matplotlib是最基础的可视化

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具.pyenv – 简单的 Python 版本管理工具.Vex – 可以在虚拟环境中执行命令.virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具.virtualenvwrapper– virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具.pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具.conda – 跨平台,

GitHub Android Libraries Top 100 简介 本项目主要对目前 GitHub 上排名前 100 的 Android 开源库进行简单的介绍, 至于排名完全是根据 GitHub 搜索 Java 语言选择 (Best Match) 得到的结果, 然后过滤了跟 Android 不相关的项目, 所以排名并不具备任何官方效力, 仅供参考学习, 方便初学者快速了解当前一些流行的 Android 开源库. iOS 版本的在此: https://github.com/Aufree/tri

1.Plotly被称为史上最好的绘图工具之一,为了更好的展示金融数据的复杂性. Plotly的官方网站为:https://plot.ly/ python量化的关键是金融数据可视化,无论是传统的K线图,还是现在的互动策略分析,都需要大量的可视化图表. 具体到编程代码,就是各种python绘图模块库,传统的python绘图模块有,Matplotlib.Ggplot.Seaborn等. Plotly 绘图底层使用的是plotly.js,它是基于D3.sj.stack.gl和SVG,用JavaScrip

人脸检测及识别python实现系列(5)——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作,现在,我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了.CNN擅长图像处理,keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型,万事俱备,就放开手做吧.前面说过,我们需要通过大量的训练数据训练我们的模型,因此首先要做的就是把训练数据准备好,并将其输入给CNN.前面我们已经准备好了2000张脸部图像,但没有进行标注,并且还需要将数据加载到内存,以方便输入给CNN.因此,第一步工作就是加载并

大数据与科学计算  库名称 简介 pycuda/opencl GPU高性能并发计算 Pandas python实现的类似R语言的数据统计.分析平台.基于NumPy和Matplotlib开发的,主要用于数据分析和数据可视化,它的数据结构DataFrame和R语言里的data.frame很像,特别是对于时间序列数据有自己的一套分析机制,非常不错. Open Mining 商业智能(BI),Pandas的Web界面. blaze NumPy和Pandas大数据界面. SciPy 开源的Python算法

Python运用于数据分析的简单教程 这篇文章主要介绍了Python运用于数据分析的简单教程,主要介绍了如何运用Python来进行数据导入.变化.统计和假设检验等基本的数据分析,需要的朋友可以参考下 我这里来分享一下如何通过Python来开始数据分析.具体内容如下:     数据导入         导入本地的或者web端的CSV文件:     数据变换:     数据统计描述:     假设检验         单样本t检验:     可视化:     创建自定义函数. 数据导入 这是很关键的

概述 Seaborn是Python流行的数据可视化库 Seaborn结合了美学和技术,这是数据科学项目中的两个关键要素 了解其Seaborn作原理以及使用它生成的不同的图表 介绍 一个精心设计的可视化程序有一些特别之处.颜色突出,层次很好地融合在一起,整个轮廓流动,整个程序不仅有一个很好的美学质量,它也为我们提供了有意义的技术洞察力. 这在数据科学中非常重要,因为我们经常处理大量杂乱的数据.对于数据科学家来说,具有可视化的能力是至关重要的.我们的利益相关者或客户将更多地依赖于视觉提示,而不是复杂

在python中某些时候需要C做效率上的补充,在实际应用中,需要做部分数据的交互.使用python中的ctypes模块可以很方便的调用windows的dll(也包括linux下的so等文件),下面将详细的讲解这个模块(以windows平台为例子),当然我假设你们已经对windows下怎么写一个DLL是没有问题的.  引入ctypes库 from ctypes import * 假设你已经有了一个的DLL(名字是add.dll),且该DLL有一个符合cdecl(这里强调调用约定是因为,stdcal

本篇将详细介绍Python 类的成员.成员修饰符.类的特殊成员. 类的成员 类的成员可以分为三大类:字段.方法和特性. 注:所有成员中,只有普通字段的内容保存对象中,即:根据此类创建了多少对象,在内存中就有多少个普通字段. 而其他的成员,则都是保存在类中,即:无论对象的多少,在内存中只创建一份. 一.字段 字段包括:普通字段和静态字段,他们在定义和使用中有所区别,而最本质的区别是内存中保存的位置不同, 普通字段属于对象 静态字段属于类 class Province: # 静态字段 country

Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作 颜色与RGBA值 计算机通常将图像表示为RGB值,或者再加上alpha值(通透度,透明度),称为RGBA值.在Pillow中,RGBA的值表示为由4个整数组成的元组,分别是R.G.B.A.整数的范围0~255.RGB全0就可以表示黑色,全255代表黑色.可以猜测(255, 0, 0, 255)代表红色,因为R分量最大,G.B分量为0,所以呈现出来是红色.但是当alpha值为0时,无论是什么颜色,该颜色都不可见,可以理解为透明. from P

背景 在Python去写爬虫,网页解析等过程中,比如: 如何用Python,C#等语言去实现抓取静态网页+抓取动态网页+模拟登陆网站 常常需要涉及到HTML等网页的解析. 当然,对于简单的HTML中内容的提取,Python内置的正则表达式Re模块,就足够用了, 但是对于复杂的HTML的处理,尤其是一些非法的,有bug的html代码的处理,那么最好还是用专门的HTML的解析的库. Python中的,专门用于HTML解析的库,比较好用的,就是BeautifulSoup. BeautifulSoup简

参考:大学生mooc 北京理工大学的python程序与设计课程 蟒蛇绘制代码如下: #pythonDraw.py import turtle turtle.setup(650,350,200,200) turtle.penup() turtle.fd(-250) turtle.pendown() turtle.pensize(25) turtle.pencolor("purple") turtle.seth(-40) for i in range(4): turtle.circle(4

python基础系列教程——Python3.x标准模块库目录 文本 string:通用字符串操作 re:正则表达式操作 difflib:差异计算工具 textwrap:文本填充 unicodedata:Unicode字符数据库 stringprep:互联网字符串准备工具 readline:GNU按行读取接口 rlcompleter:GNU按行读取的实现函数 二进制数据 struct:将字节解析为打包的二进制数据 codecs:注册表与基类的编解码器 数据类型 datetime:基于日期与时间工具