1.python代码: 1 import numpy as np 2 import matplotlib.pyplot as plt 3 from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D 4 #f=open('point cloud.txt','r') 5 f=open('11D-zhongxin1-1_RawXYZ_ds_part2.xyz','r') 6 point=f.read() 7 f.close() 8 l1=point.replace('\n',','

python设计模式之模型-视图-控制器模式 关注点分离( Separation of Concerns, SoC)原则是软件工程相关的设计原则之一. SoC原则背后的思想是将一个应用切分成不同的部分,每个部分解决一个单独的关注点.分层设计中的层次(数据访问层.业务逻辑层和表示层等)即是关注点的例子.使用SoC原则能简化软件应用的开发和维护. 模型-视图-控制器( Model-View-Controller, MVC)模式是应用到面向对象编程的Soc原则.模式的名称来自用来切分软件应用的三个主要

”云”或者’云滴‘是云模型的基本单元,所谓云是指在其论域上的一个分布,可以用联合概率的形式(x, u)来表示 云模型用三个数据来表示其特征 期望:云滴在论域空间分布的期望,一般用符号Εx表示. 熵:不确定程度,由离散程度和模糊程度共同决定,一般用En表示. 超熵: 用来度量熵的不确定性,既熵的熵,一般用符号He表示. 云有两种发生器:正向云发生器和逆向云发生器,分别用来生成足够的云滴和计算云数字特征(Ex, En,He). 正向云发生器: 1.生成以En为期望,以He^2为方差的正态随机数En’

python词云生成-wordcloud库 全文转载于'https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11208274.html#autoid-0-0-0' 一.wordclound库基本介绍 1.1wordclound wordcloud是优秀的词云展示第三方库 词云以词语为基本单位,更加直观和艺术的展示文本 1.2 wordcloud库的安装 二.wordcloud库使用说明 2.1 wordcloud库的使用 wordcloud.WordCloud()代表一个

词云小demo jiebawordcloud 一 什么是词云? 由词汇组成类似云的彩色图形.“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出,形成“关键词云层”或“关键词渲染”,从而过滤掉大量的文本信息,使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨. 二 有什么作用? 1.直观,高大上 2.可装逼,很潇洒 三 准备工作 1.导入包——jieba和wordcloud 命令:pip install jieba 命令:pip install wordcloud 备注:对于pycha

背景:发现一个有趣的现象,即一些用户在每一月都仅仅访问网站一次,我们想要了解这些人数量的变化趋势. 建立数学模型:简化问题,根据瓮模型推导出公式(具体推导见<数据之魅>,有时间再补充...):n(t)=N(1-e^((-k/N)*t)),其中,t代表一个月中的第t天,N代表潜在的总的访问人数,k为根据网站日志计算的每日平均访问量,n(t)代表第t天为止,访问此网站的用户总人数. python模拟,并和分析的模型作比较: import math import random as rnd impo

Python 2.7.10,django 1.8.6 外键关联:http://www.bubuko.com/infodetail-618303.html 字段属性:http://www.cnblogs.com/lhj588/archive/2012/05/24/2516040.html 过滤条件:http://www.douban.com/note/301166150/ django模型很强大,可以通过外键实现: 1.主表查询子表 2.子表查询主表 3.主表查询主表(多对多情况) 下面举例中表A

业界用的比较广泛,多线程之间进行同步数据的方法,解决线程之间堵塞,互相不影响. server --> 生产者 client --> 消费者 在一个程序中实现又有生产者又有消费者 ,生产者不断生产,消费者不断消费,达到并行数据安全完整交互的目的. 所以会有消息队列的关键字产生,队列是典型的生产者消费者模型 例如:吃包子例子,生产慢,消费快 #!/usr/bin/env python#-*- coding:utf-8 -*- import threading, timeimport Queueim

一.前言满天星辰的夜晚,他们相遇了...夏天的时候,她慢慢的接近他,关心他,为他付出一切:秋天的时候,两个人终於如愿的在一起,分享一切快乐的时光但终究是快乐时光短暂,因为杰伦必须出国深造,两人面临了要分隔两地的状况,分隔两地的爱情总是难以维系长久,在冬天他们选择分手."从前从前",那带着痛彻心扉的气味,着实让人感受到一丝凄美悲凉的氛围--听着这旋律,总是莫名的一阵淡淡的忧伤,而这忧伤却会愈积愈浓,慢慢地占据自己心灵的每一个角落--唯美的爱情深深的感动着每一个运维人,今天我们就用pyth

第一次接触到词云主要是觉得很好看,就研究了一下,官方给出了代码的,但是新手看的话还是有点不容易,我们来尝试下吧. 环境:python2.7 python库:PIL(pillow),numpy,matplotlib,jieba,wordcloud  均可以pip安装 文件:测试的文件qq.txt,模拟的图片qq.jpg,字体文件FZYBKSJW.TTF (放在同一目录即可) qq.jpg qq.txt 我想,万和毛球都被那个混乱的年代束缚住了吧,千里眼说到底也只能看到熟悉的人的未来,我想多半对于万

协程:遇到IO操作就切换,但是什么时候切回去呢?怎么确定IO操作? 很多程序员可能会考虑使用"线程池"或"连接池"."线程池"旨在减少创建和销毁线程的频率,其维持一定合理数量的线程,并让空闲的线程重新承担新的执行任务."连接池"维持连接的缓存池,尽量重用已有的连接.减少创建和关闭连接的频率. 这两种技术都可以很好的降低系统开销,都被广泛应用很多大型系统,如websphere.tomcat和各种数据库等.但是,"线程池

一.IO模型介绍 本文讨论的背景是Linux环境下的network IO. 本文最重要的参考文献是Richard Stevens的"UNIX® Network Programming Volume 1, Third Edition: The Sockets Networking ", 6.2节"I/O Models ",Stevens在这节中详细说明了各种IO的特点和区别. Stevens在文章中一共比较了五种IO Model: blocking IO 阻塞IO n

在做数据处理时,需要用到不同的手法,如特征标准化,主成分分析,等等会重复用到某些参数,sklearn中提供了管道,可以一次性的解决该问题 先展示先通常的做法 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.decomposition import PCA from sklearn.linear_model import LogisticRegression df = pd.read

python/django 框架自带的 orm 无疑是django框架最拿得出手的一个亮点,orm无疑极大的方便了项目的开发,提高了开发的效率. 在实际的项目开发过程中,我们有时候需要修改模型的字段,但是稍有不慎就会开发出各种各样的bug,有时还无法进行还原. 我还曾看到过有同事直接去数据库中删除数据表,打算暴力解决的,如果你以为删除数据表最终就能解决问题的话,那就大错特错了. 使用django orm 的每一次迁移,都会在数据库中有一个数据表进行保存该模型这一次的迁移记录,下一次迁移时,orm

本篇文章是使用Python的Web框架Django提供发送短信接口供前端调用,Python版本2.7 阿里云入驻.申请短信服务.创建应用和模板等步骤请参考:阿里云短信服务入门 1.下载sdk 阿里云短信服务Python SDK SDK工具包中一共包含了2个目录: aliyun-python-sdk-core:阿里云api调用的核心代码库,python版本. alicom-python-sdk-dysmsapi:流量直冲相关接口调用的客户端以及示例代码. 确定本机已经安装了python,版本要求:

引子我想大家应该都很熟悉DNS了,这回在DNS前面加了一个D又变成了什么呢?这个D就是Dynamic(动态),也就是说,按照传统,一个域名所对应的IP地址应该是定死的,而使用了DDNS后,域名所对应的IP是可以动态变化的.那这个有什么用呢? 比如,在家里的路由器上连着一个raspberry pi(树莓派),上面跑着几个网站,我应该如和在外网环境下访问网站.登陆树莓派的SSH呢? 还有,家里的NAS(全称Network Attach Storage 网络附属存储,可以理解为私有的百度网盘)上存储着

最近看到不少公众号都有一些词云图,于是想学习一下使用Python生成可视化的词云,上B站搜索教程的时候,发现了一位UP讲的很不错,UP也给出了GitHub上的源码,是一个很不错的教程,这篇博客主要就是搬运UP主的教程吧,做一些笔记,留着以后看. B站视频链接:https://www.bilibili.com/video/av53917673/?p=1 Github源码:https://github.com/TommyZihao/zihaowordcloud 本课概要 词云是文本大数据可视化的重要

最近需要使用 python3 多线程处理大型数据,顺道探究了一下,python3 的线程模型的情况,下面进行简要记录: 多线程运行的优点: 使用线程可以把程序中占用时间较长的任务放到后台去处理: 用户界面可以更加吸引人,并且不阻塞界面的运行: 程序运行的速度可以更快: 充分利用CPU多核的特征进行处理: 内核线程:由操作系统内核创建和撤销: 用户线程:不需要内核支持在用户程序中实现的线程: Python3 中的多线程: _thread 提供了一些原始的api 用于写多线程程序: threadin

1.直接上干货 #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import time import dlib import numpy as np class faceDiscernModel: def __init__(self): # 加载预训练人脸检测CNN模型 self.cnn_face_model = "./model/mmod_human_face_detector.dat" self.cnn_face_detector = dlib.

首先需要配置settings.py文件中的DATABASES与数据库的连接信息, DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'orm_intro_dem', 'USER': 'root', 'PASSWORD': 'root', 'HOST': '127.0.0.1', 'PORT': '3306', } } 之后将创建的app添加到settings.py文件中的INSTALLED_APPS中