Python

python+matplotlib實現禮盒柱狀圖執行個體代碼，pythonmatplotlib示範結果：完整代碼：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom matplotlib.image import BboxImagefrom matplotlib._png import read_pngimport matplotlib.colorsfrom matplotlib.cbook import

Python使用matplotlib填充圖形指定地區程式碼範例，pythonmatplotlib本文代碼重點在於示範Python擴充庫matplotlib.pyplot中fill_between()函數的用法。import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 產生類比資料x = np.arange(0.0, 4.0*np.pi, 0.01)y = np.sin(x)# 繪製正弦曲線plt.plot(x, y)#

Python資料結構之雙向鏈表的定義與使用方法樣本，python資料結構本文執行個體講述了Python資料結構之雙向鏈表的定義與使用方法。分享給大家供大家參考，具體如下：和單鏈表類似，只不過是增加了一個指向前面一個元素的指標而已。：python 實現代碼：#!/usr/bin/python# -*- coding: utf-8 -*-class Node(object): def __init__(self,val,p=0): self.data = val self.next =

Python利用字典將兩個通訊錄文本合并為一個文本執行個體，本文執行個體主要實現的是利用字典將兩個通訊錄文本合并為一個文本，具體代碼如下：def main(): ftele1=open("d:\TeleAddressBook.txt","rb") ftele2=open("d:\EmailAddressBook.txt","rb") ftele1.readline()#跳過第一行 ftele2.readline() lines1=ftele1.readlines()

Python物件導向編程之繼承與多態詳解，python物件導向編程本文執行個體講述了Python物件導向編程之繼承與多態。分享給大家供大家參考，具體如下：Python 類的繼承在OOP（Object Oriented Programming）程式設計中，當我們定義一個class的時候，可以從某個現有的class 繼承，新的class稱為子類（Subclass），而被繼承的class稱為基類、父類或超類（Base class、Super class）。我們先來定義一個class

Python+tkinter類比“記住我”自動登入執行個體代碼，pythontkinter本文分享的代碼主要是通過Python+tkinter類比“記住我”自動登入的功能，具體介紹如下。基本思路：如果某次登入成功，則建立臨時檔案記錄有關資訊，每次啟動程式時嘗試自動擷取上次登入成功的資訊並自動編寫。本文主要示範思路，可根據實際系統中的需要進行改寫，例如讀取資料庫並驗證使用者名稱和密碼是否正確、對使用者名稱和密碼進行本地加密儲存等等。import tkinterimport

python+pillow繪製矩陣蓋爾圓簡單一實例，pythonpillow本文主要研究的是使用Python+pillow繪製矩陣蓋爾圓的一個執行個體，具體如下。蓋爾圓是矩陣特徵值估計時常用的方法之一，其定義為：與蓋爾圓有關的兩個定理為：定理1：矩陣A的所有特徵值均落在它的所有蓋爾圓的並集之中。定理2：將矩陣A的全體蓋爾圓的並集按連通部分分成若干個子集，（一個子集由完全連通的蓋爾圓組成，不同子集沒有相連通的部分），對每個子集，若它恰好由K個蓋爾圓組成，則該子集中恰好包含A的K個特徵值。與蓋爾圓定

淺談Python對記憶體的使用（深淺拷貝），淺談python本文主要研究的是Python對記憶體的使用（深淺拷貝）的相關問題，具體介紹如下。淺拷貝就是對引用的拷貝（只拷貝父物件） 深拷貝就是對對象的資源的拷貝>>> a=[1,2,3,'a','b']>>> b=a>>> b[1, 2, 3, 'a', 'b']>>> a[1, 2, 3, 'a', 'b']>>>

Python實現將照片變成卡通圖片的方法【基於opencv】，本文執行個體講述了Python實現將照片變成卡通圖片的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：之前的文章介紹了使用Photoshop將照片變成卡通圖片，今次介紹用代碼來實現這項任務，可以就此探查各種濾鏡的內部機制。製作環境：Windows10，Python2.7，Anaconda任務描述：將D盤某檔案夾中的所有圖片使用代碼進行卡通化，然後儲存到另一檔案夾中。如前文所述，卡通化的關鍵是強化邊緣與減少色彩，所以使用Photoshop進行卡通

flask中主動拋出異常及統一異常處理程式碼範例，flask異常處理本文主要介紹的是flask中主動拋出異常及統一異常處理的相關內容，具體如下。在開發時，後台出現異常 ，但不想把異常顯示給使用者或者要統一處理異常時，可以使用abort主動拋出異常，再捕獲異常返回美化後的頁面。主動拋出異常：@user.route('/testError') def testError(): print ('testError') abort(404)

python thrift搭建服務端和用戶端測試程式，pythonthrift本文生動簡潔介紹了如何通過python搭建一個服務端和用戶端的簡單測試程式。一、簡介thrift是一個軟體架構，用來進行可擴充且跨語言的服務的開發。它結合了功能強大的軟體堆棧和代碼產生引擎，以構建在 C++, Java, Python, PHP, Ruby, Erlang, Perl, Haskell, C#, Cocoa, JavaScript, Node.js, Smalltalk, and OCaml

Python實現檔案資訊進行合并執行個體代碼，將電話簿TeleAddressBook.txt和電子郵件EmailAddressBook.txt合并為一個完整的AddressBook.txtdef main(): ftele1=open("d:\TeleAddressBook.txt","rb") ftele2=open("d:\EmailAddressBook.txt","rb") ftele1.readline() ftele2.readline()

flask中使用藍圖將路由分開寫在不同檔案執行個體解析，flask藍圖本文的內容主要是flask中使用藍圖將路由分開寫在不同檔案的相關介紹，具體如下。Flask 用 藍圖（blueprints） 的概念來在一個應用中或跨應用製作應用組件和支援通用的模式。藍圖很好地簡化了大型應用工作的方式，並提供給 Flask 擴充在應用上註冊操作的核心方法。一個Blueprint 對象與Flask 應用對象的工作方式很像，但它確實不是一個應用，而是一個描述如何構建或擴充應用的藍圖 。Flask

淺談Django學習migrate和makemigrations的差別，djangomigrate本文主要研究的是Django中migrate和makemigrations的差別，具體如下。在你改動了 model.py的內容之後執行下面的命令：Python manger.py makemigrations相當於 在該app下建立 migrations目錄，並記錄下你所有的關於modes.py的改動，比如0001_initial.py，

python中requests和https使用簡單樣本，pythonrequestsrequests 是一個非常小巧全面的庫，應用它可以很容易寫出與伺服器進行互動的程式，今天遇到了一個問題，與伺服器互動時，url都是https開頭的，都進行了ssl加密處理，這樣一來，就不能像之前那樣訪問http開頭的url那樣進行處理了。查了一些資料，可以配置ssl進行驗證的檔案，方式如下res =

用Python進行簡單Image Recognition（驗證碼），pythonImage Recognition這是一個最簡單的Image Recognition，將圖片載入後直接利用Python的一個識別引擎進行識別將圖片中的數字通過 pytesseract.image_to_string(image)識別後將結果存入到本地的txt檔案中 #-*-encoding:utf-8-*- import pytesseract from PIL import Image class

Python實現在tkinter中使用matplotlib繪製圖形的方法樣本，tkintermatplotlib本文執行個體講述了Python實現在tkinter中使用matplotlib繪製圖形的方法。分享給大家供大家參考，具體如下：一. 代碼：# coding=utf-8import sysimport Tkinter as Tkimport matplotlibfrom numpy import arange, sin, pifrom

淺談Python實現2種檔案複製的方法，淺談python實現2種本文執行個體主要實現Python中的檔案複製操作，有兩種方法，具體實現代碼如下所示：#coding:utf-8 # 方法1：使用read()和write()類比實現檔案拷貝 # 建立檔案hello.txt src = file("hello.txt", "w") li = ["Hello world \n", "Hello China \n"] src.writelines(li) src.close()

python機器學習理論與實戰（六）支援向量機，python學習理論上節基本完成了SVM的理論推倒，尋找最大化間隔的目標最終轉換成求解拉格朗日乘子變數alpha的求解問題，求出了alpha即可求解出SVM的權重W，有了權重也就有了最大間隔距離，但是其實上節我們有個假設：就是訓練集是線性可分的，這樣求出的alpha在[0,infinite]。但是如果資料不是線性可分的呢？此時我們就要允許部分的樣本可以越過分類器，這樣最佳化的目標函數就可以不變，只要引入鬆弛變數即可，它表示錯分類樣本點的代價，分類正

python機器學習理論與實戰（一）K近鄰法，python近鄰機器學習分兩大類，有監督學習(supervised learning)和無監督學習(unsupervised learning)。有監督學習又可分兩類：分類（classification.）和迴歸（regression），分類的任務就是把一個樣本劃為某個已知類別，每個樣本的類別資訊在訓練時需要給定，比如Face