在python文件xxx.py中调用资源文件,一般来说,需要将资源放在xxx.py的相同目录下:然而,当在xxx.py下建立一个统一目录/rec则需要建立xxx.qrc文件才能让xxx.py调用,调用方法就如: QIcon(':/rec/pointer.png') 而xxx.qrc的内容是: <!DOCTYPE RCC><RCC version="1.0"> <qresource> <file>rec/pointer.png</fi

一.读取Excel数据的步骤及方式: 1.打开Excel文件 data = xlrd.open_workbook(r'D:\Interface_test\test_data\测试用例.xlsx') 2.选取一个工作表进行读取 sheet = data.sheey_by_name('alldata') 3.整行的读取工作表中每一行的数据(sheet.row_value()返回的是列表形式) info = sheet.row_value(rownum) 该步骤中需要遍历循环Excel表中每一行数据:

(1) FNL 数据介绍 FNL((Final Operational Global Analysis)数据是美国国家环境预报中心(NECP)/美国国家大气研究中心(NCAR)提供的全球再分析资料,空间精度为1°×1°,通过FNL数据可以了解真实的全球区域气象状况.(详见https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/).

map/ reduce 了解: 简单介绍map/reduce 模式: http://www.csdn.net/article/2013-01-07/2813477-confused-about-mapreduce http://www.cnblogs.com/forfuture1978/archive/2010/11/14/1877086.html(写的很详细,没看完) JSON: javaScript object notation 是一种轻量级的数据交换格式. 两种结构: 1. 名称/值 对

import csv with open(r'C:\Temp\ff.csv') as f: f_csv=csv.reader(f,delimiter='\t') headers=next(f_csv) print(headers) for row in f_csv: print(row)

转发自:http://blog.csdn.net/laoyaotask/article/details/22117745?utm_source=tuicool python matplotlib plot 数据中的中文无法正常显示的解决办法 在学习<NLP with Ptyhon>一中的过程中,总想用中文语料进行试验,结果在matplotlib.plot生成的统计图表中,中文总是无法正常显示.在网上也找了些资料,说是在程序中指定字体文件,不过那样的话需要对plot进行很多设置,而且都是说的设置

之前写了一篇<基于Python的GRIB数据可视化>的文章,好多博友在评论里问我Windows系统下如何读取GRIB数据,在这里我做一下说明. 一.在Windows下Python为什么无法读取GRIB 大家在windows系统不能读取GRIB数据的主要原因是,GRIB_API在Windows下无法编译安装,从而导致pygrib安装失败.我曾经也为这个问题苦恼了很久,也到ECMWF论坛里找了很久,也给ECMWF发了邮件,回应我没有做Windows版本的打算,所以在Windows下直接用pygri

欢迎大家访问我的个人网站<刘江的博客和教程>:www.liujiangblog.com 主要分享Python 及Django教程以及相关的博客 交流QQ群:453131687 原文链接 http://www.envicloud.cn/pages/news/418.html#4 前段时间,ThoughtWorks在深圳举办一次社区活动上,有一个演讲主题叫做"Fullstack JavaScript",是关于用JavaScript进行前端.服务器端,甚至数据库(MongoDB)

Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要介绍通过 Python 简单解析构建

前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是"知难行易"还是"知易行难"都不能充分的说明问题,还是"知行合一"来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据. 一.nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考

主要来自:[ python中使用xlrd.xlwt操作excel表格详解 ] 为了方便阅读, 我将原文两个模块拆分为两篇博文: [ python 读 excel 模块: xlrd ] [ python 写 excel 模块: xlwt ] xlrd 基本操作 这个过程有几个比较麻烦的问题,比如读取日期.读合并单元格内容. 读一个有2个 sheet 的 excel 文件, 读入sheet2的内容, 内容如下: 使用 python 读入 #!/usr/bin/env python # -*- cod

Python读excel——xlrd Python读取Excel表格,相比xlwt来说,xlrd提供的接口比较多,但过程也有几个比较麻烦的问题,比如读取日期.读合并单元格内容.下面先看看基本的操作: 图表数据 整体思路为,打开文件,选定表格,读取行列内容,读取表格内数据详细代码如下: import xlrd from datetime import date,datetime file = 'test3.xlsx' def read_excel(): wb = xlrd.open_workboo

这篇文章主要介绍了使用Python解析JSON数据的基本方法,是Python入门学习中的基础知识,需要的朋友可以参考下:     -----------------------------------------------------------------   Python的json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据. 其中两个主要的函数是 json.dumps() 和 json.loads() , 要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多. 下面演示如何将一个Pyth

Python/Numpy大数据编程经验 1.边处理边保存数据,不要处理完了一次性保存.不然程序跑了几小时甚至几天后挂了,就啥也没有了.即使部分结果不能实用,也可以分析程序流程的问题或者数据的特点.   2. 及时用 del 释放大块内存.Python缺省是在变量范围(variablescope)之外才释放一个变量,哪怕这个变量在后面的代码没有再被用到,所以需要手动释放大的array.    注意所有对数组的引用都del之后,数组才会被del.这些引用包括A[2:]这样的view,即使np.spl

用Python浅析股票数据 本文将使用Python来可视化股票数据,比如绘制K线图,并且探究各项指标的含义和关系,最后使用移动平均线方法初探投资策略. 数据导入 这里将股票数据存储在stockData.txt文本文件中,我们使用pandas.read_table()函数将文件数据读入成DataFrame格式. 其中参数usecols=range(15)限制只读取前15列数据,parse_dates=[0]表示将第一列数据解析成时间格式,index_col=0则将第一列数据指定为索引. impor

今天来谈一谈Python解析JSON数据,并写入到本地文件的一个小例子. – 思路如下 从一个返回JSON天气数据的网站获取到目标JSON数据串 使用Python解析出需要的部分 写入到本地文件,供其他的应用程序读取 完成整个业务需求 原料 一个可以获得天气信息的URL网址,如天气信息接口 读取到的结果:(由于是浏览器显示的时候的编码与之不匹配,故出现了乱码,但这并不影响我们对数据的处理) {"weatherinfo":{"city":"鍖椾含"

Python——plot可视化数据,作业8(python programming) subject1k和subject1v的形状相同 # -*- coding: utf-8 -*- import scipy.io as sio raw_K = sio.loadmat('Subject1K.mat') raw_V = sio.loadmat('Subject1V.mat') k = raw_K['Subject1K'] v = raw_V['Subject1V'] ls_col=['r','g',

1. 写在前面 Flink被誉为第四代大数据计算引擎组件,即可以用作基于离线分布式计算,也可以应用于实时计算.Flink的核心是转化为流进行计算.Flink三个核心:Source,Transformation,Sink.其中Source即为Flink计算的数据源,Transformation即为进行分布式流式计算的算子,也是计算的核心,Sink即为计算后的数据输出端.Flink Source原生支持包括Kafka,ES,RabbitMQ等一些通用的消息队列组件或基于文本的高性能非关系型数据库.而

Python 学习 - 可视化数据操作(一) GitHub:https://github.com/liqingwen2015/my_data_view 目录 折线图 散点图 随机漫步 骰子点数概率 文件目录 折线图 cube_squares.py import matplotlib.pyplot as plt x_values=list(range(1, 5000)) y_values=[pow(x, 3) for x in x_values] plt.scatter(x_values, y_v

摘要:偶然机会接触到python语音,感觉语法简单.功能强大,刚好朋友分享了一个网课<python 爬虫与数据可视化>,于是在工作与闲暇时间学习起来,并做如下课程笔记整理,整体大概分为4个部分(1.python基础知识 2.爬虫基础知识 3.数据提取与存储 4.数据分析与可视化),入门级课程. 一.python的背景介绍.安装与配置.pycharm的安装与配置.ipython的安装.pip install的使用 二.python的变量与数据类型 数据类型:字符串.数字(整数.浮点数).布尔类型

基于Python的Grib数据可视化           利用Python语言实现Grib数据可视化主要依靠三个库——pygrib.numpy和matplotlib.pygrib是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)的GRIG API C库的Python接口,通过这个库可以将Grib数据读取出来:numpy是Python的一种开源的数值计算扩展,这种工具可用来存储和处理大型矩阵:matplotlib是python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: