[前言]对于气象专业的小学生来说,风场是预报重要的参考数据,我们所知的风羽有四种:短线代表风速2m/s,长线代表风速4m/s,空心三角代表风速20m/s,实心三角代表风速50m/s.而matplotlib的风羽只有短线.长线.三角三种,而这里的三角不分空心实心,但是可通过改变风羽颜色为白色使三角变为空心形状,虽然这三种可以自定义各自代表的风速,但是仍与我们的使用习惯不符,即使把三角设成20m/s,原本一个实心三角就能表示的50m/s的风在matplotlib中需要两个三角外加两条长线一条短线.为

Python之数据规整化:清理.转换.合并.重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值. 2. 数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并(merge)或连接(jion)运算时通过一个或多个键将行链接起来的.如果没有指定,merge就会将重叠列的列名当做键

以下内容需要直方图均衡化.规定化知识 均衡化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79815870 规定化:https://blog.csdn.net/macunshi/article/details/79819263 直方图均衡化应用: 图像直方图均衡化能拉伸灰度图,让像素值均匀分布在0,255之间,使图像看起来不会太亮或太暗,常用于图像增强: 直方图规定化应用: 举个例子,当我们需要对多张图像进行拼接时,我们希望这些图片的亮度.饱和度

论文介绍:Unified Adaptive Relevance Distinguishable Attention Network for Image-Text Matching (统一的自适应相关性可区分注意力网络)IEEE Trans. MultiMedia 主要优势: 1)首次提出一种自适应的相关性区分注意力学习框架.在对比学习的相对概念下,通过将注意力阈值也统一到学习过程,实现一种相互提升的优化方式,能够在学习更具备对齐区分性的特征嵌入同时,获取最优的注意力区分阈值. 2)通过自适应学习

pickle 之前隐隐约约在哪里看到过pickle这个模块但一直没怎么用过.然后让我下定决心学习一下这个模块的原因竟然是[妹抖龙女(男)主在工作中用到了pickle哈哈哈].嗯嗯,不扯皮了.pickle的作用是把Python的对象序列化为适合储存到文件.可通过网络传输.存放于数据库中的字节流方式.相当于把原先只存在于内存中的python对象给固化到硬盘上来.这个和之前用到过的shelve有点像,不过shelve只支持字典一个格式,而pickle应该是百通的. 关于对象序列化(or you wil

类的是劣化过程解剖 类的语法 class Dog(object): print("hello,I am a dog!") d = Dog() #实例化这个类 #此时的d就是类Dog的实例化对象 #实例化,其实就是以Dog类为模版,在内存里开辟一块空间,存上数据,赋值成一个变量名 注:上面的代码其实有问题,想给狗起名字传不进去 传如名字,类的局部函数内的转换过程 class Dog(object): def __init__(self,name): #构造函数,构造方法==初始化方法 s

Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分.Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis).panel data是经济学中关于多维数

在性能測试中.我们常常须要画出CPU memory 或者IO的趋势图. 预计大学里.大多数人都学习过matlib, 领略了matlib绘图的强大. python提供了强大的绘图模块matplotlib,全然依照matlib的库来的.移步到官方站点看看http://matplotlib.org/. 绘制性能測试中CPU, memory, IO的趋势图,不须要非常多复杂的功能,就是个2D图. 直接看代码吧.直接! 须要的读者.能够直接下载这个代码用就好了.兼容了CPU/Memory/IO,  或者多

pip install matplotlib 1简单的阈值化 cv2.threshold第一个参数是源图像,它应该是灰度图像. 第二个参数是用于对像素值进行分类的阈值, 第三个参数是maxVal,它表示如果像素值大于(有时小于)阈值则要给出的值. OpenCV提供不同类型的阈值,它由函数的第四个参数决定. 不同的类型是: cv2.THRESH_BINARY 如果 src(x,y)>threshold ,dst(x,y) = max_value; 否则,dst(x,y)=0 cv.THRESH_B

1 柯里化(Currying) 一个函数有多个参数,我们希望能固定其中几个参数的值. from functools import partial def foo(a,b,c): return a+b+c foo2 = ) foo2(a=1, c=3) #=>6 看上去这跟提供参数默认值的情况类似.但默认值只能固定 为单个值,而柯里化能通过泛化出很多个函数,每个函数用 不同的固定值,来看一下 应用场景 : from functools import partial bin2dec = partia

上一篇中仅仅是实现了一个非常easy的http client功能,request还提供了keep alive, SSL, 多文件上传,cookie 管理功能,http requests头管理等丰富的功能,仅仅要你浏览器实现的功能,requests里面都支持. #!/usr/bin/env python #coding=utf-8 import requests def login_douban(username, passwd): post_data={'source':'index_nav',

习题: 将以下字典扁平化,输出为 target 字典格式source = {'a': {'b': 1, 'c': 2}, 'd': {'e': 3, 'f': {'g': 4}}}target = {'a.b': 1, 'd.f.g': 4, 'd.e': 3, 'a.c': 2} source = {'a': {'b': 1, 'c': 2}, 'd': {'e': 3, 'f': {'g': 4}}} target = {} def flatmap(srcDic, targetKey='')

序列化与反序列化*** 为什么要序列化 ? 定义 pickle库 #序列化实例 import pickle lst = 'a b c'.split() with open('test.txt','wb+')as f: pickle.dump(lst,f) file = 'test.txt' with open(file,'wb')as f: s1 = 99 s2 = 'abc' s3 = ['a','b',['c','d']] pickle.dump(s1,f) pickle.dump(s2,f

序列化是指把内存里的数据类型转换成字符串,以使其能存储到硬盘或通过网络传输到远程,因为硬盘和网络传输时只能接受bytes 一.pickle 把python对象写入到文件中的一种解决方案,但是写入到文件的是bytes. 所以这东西不是给人看的. 是给机器看的. ## bs = pickle.dumps(obj)     把对象转为bytes obj = pickle.loads(bs)       把bytes转为对象 pickle.dump(obj,fielname)    把对象写入到文件 o

__author__ = "WSX" import cv2 as cv import numpy as np #-----------二值化(黑0和白 255)------------- #二值化的方法(全局阈值 局部阈值(自适应阈值)) # OTSU #cv.THRESH_BINARY 二值化 #cv.THRESH_BINARY_INV(黑白调换) #cv.THRES_TRUNC 截断 def threshold(img): #全局阈值 gray = cv.cvtColor(img

import cv2from PIL import Imagefrom pytesseract import pytesseractfrom PIL import ImageEnhanceimport reimport string def createFile(filePath,newFilePath): img = Image.open(filePath) # 模式L”为灰色图像,它的每个像素用8个bit表示,0表示黑,255表示白,其他数字表示不同的灰度. Img = img.conver

https://blog.csdn.net/Strive_For_Future/article/details/100151261 plt 绘图时通常需要各种颜色,还需要去介绍文档找,很麻烦,这里把plt的色卡单独列出来,方便查看使用. ————————————————版权声明:本文为CSDN博主「wzg2016」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明.原文链接:https://blog.csdn.net/Strive_For_Future/arti

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.mlab as mlab import matplotlib.pyplot as plt from scipy import optimize plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #用来正常显示负号 ax = plt.

from PIL import Image import numpy as np a = np.asarray(Image.open("D://7.jpg").convert('L')).astype('float') depth = 10. # (0-100) grad = np.gradient(a) #取图像灰度的梯度值 grad_x, grad_y =grad #分别取横纵图像梯度值 grad_x = grad_x*depth/100. grad_y = grad_y*dept

为了可以实现邮件发送功能.首先.我们须要了解一下邮件的发送过程是什么样子的,此处不再具体说明,请大家自行搜索或查看p=438">http://www.sogouqa.com/?p=438 在了解了邮件的发送过程后,为了实现邮件的全自己主动匿名发送,我们须要通过windows的命令行,解析邮件的匿名server.然后使用匿名server,发送邮件到对应的邮箱 代码例如以下: def _get_mail_exchanger(domain_name,name_server=""

pip install pillow就可以解决