1 安装h5py sudo apt-get install libhdf5-dev sudo pip install h5py 假设你已经安装好python和numpy模块 2 读取mat文件数据 import numpy as np import h5py f = h5py.File('data.mat') data = f['cell_name'][:] cell_name是元胞数组的名称,假如有多级元胞目录,可以指定任意的元胞数组进行读取,比如 data = f['cell_name/..

有小伙伴在用脚本启动浏览器时候发现原来下载的插件不见了,无法用firebug在打开的页面上继续定位页面元素,调试起来不方便 . 加载浏览器配置,需要用FirefoxProfile(profile_directory)这个类来加载, profile_directory既为浏览器配置文件的路径地址 一.遇到问题 1.在使用脚本打开浏览器时候,发现右上角原来下载的插件firebug不见了,到底去哪了呢? 2.用脚本去打开浏览器时候,其实是重新打开了一个进程,跟手动打开浏览器不是一个进程. 所以没主动加

入门机器学习时,一些测试数据是网络上的csv文件.这里总结了两种加载csv文件的方式: 1 通过numpy.urllib2加载 import numpy as np import urllib2 url = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/pima-indians-diabetes/pima-indians-diabetes.data" raw_data = urllib2.urlopen(url) d

import tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 1.加载mnist数据 执行完成后,会在当前目录下新建一个文件夹MNIST_data, 下载的数据将放入这个文件夹内.下载的四个文件为: 下载下来的数据集被分三个子集:5.5W行的训练数据集(mnist.train),5千行的验证数据集(mnist.val

主要是加载进来,之后就没难度了 import json path = 'predict2.json' file = open(path, "rb") fileJson = json.load(file) # 剩下的就是解析了,都是列表和字典的操作 crop_cells = fileJson["crop_cells"] ... ...

环境为Ubuntu16.04 Apache2.4 Python2.7.13 django 1.8 今天部署apache+django,经过各种折腾,好不容易配置完了,发现错误Apache的日志里有一项 ImproperlyConfigured: Error loading either pysqlite2 or sqlite3 modules (tried in that order): No module named _sqlite3 于是打开Python 测试下能否导入sqlite3模块 >

python调用dll相对而言比较方便,写个脚本调试轻松工作,快乐生活. python脚本 from ctypes import * import time # 脚本挂起 input() # load dll __stdcall 方式 dll = windll.LoadLibrary('IDPSOLID510Lib.dll'); print("dll handle=",dll); #获取版本号 p_version = create_string_buffer(512); ret = d

在开发python项目的时候,有时候会用的java的jar包 有这么几个python的三方包可以用: pyjnius:bug list:https://github.com/kivy/pyjnius/issues ,目前总共125个,也不少,同事用的这个:pyjnius依赖cython:使用时的一个问题解决办法: 由于添加了对jar包的解析,因此mac环境jre需要进行设置vi /Library/Java/JavaVirtualMachines/{your jdk version path}/C

Python 3 改成 http.cookiejar了,所以import cookielib只要改成import http.cookiejar,就可以了.

对于音频的操作可以使用pygame包中的sound 和 music对象进行音乐播放. Sound对象适合处理较短的音乐,如OGG和WAV格式的音频文件. Music对象出来可以播放OGG.WAV音频外,还可以播放mp3格式. from pygame import mixer   #mixer对象可以播放音乐 一.Sound 对象 mixer.init()  先初始化 创建Sound对象 sound = mixer.Sound(音频文件名) sound.play(loops = 0)   播放音乐

1. numpy data = np.loadtxt('./data/txtdata.csv') ⇒ data 是 numpy.ndarray 类型

生成 首先生成一个测试的msf shellcode msfvenom -p windows/x64/exec CMD=calc.exe -f python 把其中的shellcode复制出来留待待会使用 原理 大部分脚本语言加载 shellcode 其实都是通过 c 的 ffi 去调用操作系统的api,其实并没有太多的技巧在里面,明白了原理,只需要查一下对应的脚本语言怎么调用 c 即可. 那么我们只需要明白 c 通常是怎么加载 shellcode 的即可一通百通. 那么 c 是怎么加载 shel

源码片段: class myThread(threading.Thread): def __init__(self, threadID, name, counter): threading.Thread.__init__(self) self.threadID = threadID self.name = name self.counter = counter 执行时提示如下错误: Traceback (most recent call last): File "threading.py&quo

#include <opencv2/opencv.hpp> #include <iostream> using namespace cv; /* 1 加载图像 cv::imread() 加载图像为一个Mat对象 第一个参数 文件路径 第二个参数 加载文件类型 常见三个: IMREAD_UNCHANGED(<0) 加载原图,不做改变 IMREAD_GRAYSCALE(0) 作为灰度图像加载进来 IMREAD_COLOR(>0) 作为rgb图像加载进来 opencv支持jp

在开始学习之前,我们需要安装pandas模块.由于我安装的python的版本是2.7,故我们在https://pypi.python.org/pypi/pandas/0.16.2/#downloads 此网站上下载的0.16.2版本,下载后解压缩利用dos命令打开对应的文件下,并运行 python setup.py install安装,可能会出现报错:error: Microsoft Visual C++ 9.0 is required (Unable to find vcvarsall.bat

6.2 二进制数据格式 实现数据的高效二进制格式存储最简单的办法之一,是使用Python内置的pickle序列化. pandas对象都有一个用于将数据以pickle格式保存到磁盘上的to_pickle方法: 通过pickle直接读取被pickle化的数据,或使用更为方便的pandas.read_pickle: Ps:pickle仅建议用于短期存储格式.因其很难保证该格式是永远稳定的. pandas内置支持两个二进制数据格式:HDF5和MessagePack.pandas或Numpy数据的其他存储

多种格式数据加载.处理与存储 实际的场景中,我们会在不同的地方遇到各种不同的数据格式(比如大家熟悉的csv与txt,比如网页HTML格式,比如XML格式),我们来一起看看python如何和这些格式的数据打交道. 2016-08 from __future__ import division from numpy.random import randn import numpy as np import os import sys import matplotlib.pyplot as plt n

结构如下: appsdk\ appsdk.py(这里面有多个类,包括appsdk,appsdksync等类) __init__.py ... ① 有个appsdk的文件夹(符合python包的定义) ② 将这个appsdk的文件夹copy到/usr/lib/python2.7/site-packages目录下 ③ 进入这个appsdk文件夹,vim __init__.py,然后输入如下内容(这是一种参考模式,因为之前我试过很多方式,发现RF加载不了包里面的py里面的多个类): from apps

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5021858.html 输入输出一般分为下面几类:读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式,加载数据库中的数据.利用Web API操作网络资源. 1.读写文本格式的数据 自己感觉读写文件有时候"需要运气",经常需要手工调整.因为其简单的文件交互语法.直观的数据结构,以及诸如元组打包解包之类的便利功能,Python在文本和文件处理方面已经成为一门招人喜欢的语言.pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFra

标签(空格分隔): Python 读入读出通常可以划分为几个大类:读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式,加载数据库中的数据,利用Web API操作网络资源. 读写文本格式的数据 pandas提供了一些用于将表格型数据读取为DataFrame对象的函数,如下表所示: 函数 说明 read_csv 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据.默认分隔符为, read_table 从文件.URL.文件型对象中加载带分隔符的数据,默认的分隔符为制表符"\t" read_fwf 读取定宽列

python 模块加载 本文主要介绍python模块加载的过程. module的组成 所有的module都是由对象和对象之间的关系组成. type和object python中所有的东西都是对象,分为三类:类型type.类class和实例instance. 三种对象之间的两种关系: is kind of,基类和子类的关系 is instance of,类和对象的关系 类和对象的关系可以通过内建方法type来辨别. python中,任何一个类都是直接或间接继承自object,而每一个对象都会拥有自