Python

代碼如下： #encoding=utf-8print '中國'#尋找2個字典的交集和並集 指的是鍵dict1={1:2,2:3}dict2={1:2,4:3}#並集union = dict(dict1,**dict2)print union#交集#for要用迴圈次數小的 可以提高效能inter = dict.fromkeys([x for x in dict1 if x in dict2])print inter#set 並集set1={1,2}set2={1,2,3,4}print

下載libjpeg和zlib： http://www.ijg.org/files/jpegsrc.v6b.tar.gz http://www.zlib.net 或者下載我上傳的集合包 http://download.csdn.net/detail/zkdemon/7862399 安裝libjpeg： [python]  view plain copy

1.模組也是Python對象，具有隨機的名字屬性用來綁定或引用。 簡單地說，模組就是一個儲存了Python代碼的檔案。模組能定義函數，類和變數。模組裡也能包含可執行檔代碼。 例子 一個叫做aname的模組裡的Python代碼一般都能在一個叫aname.py的檔案中找到。下例是個簡單的模組support.py。 def print_func( par ): print "Hello : ", par return 2.import 語句

Mac 下 安裝 jupyter ，建議安裝 pyenv 管理你的 python 版本和建立獨立的工作環境。 目錄 1. jupyter 簡介（ 來源百度百科 ） 2. jupyter 安裝 3. 測試並更改 jupyter 的根目錄 1. jupyter 簡介（ 來源百度百科 ）    Jupyter Notebook（此前被稱為 IPython notebook）是一個互動式筆記本，支援運行 40 多種程式設計語言。

[ 翻譯自英文原文：Easy Web Scraping with Python ] 一年多以前我寫了一篇文章「web scraping using Node.js」。今天我重新回顧了這個話題，但是這一次我將使用 Python，這樣這兩種語言所提供的技術就能進行對比和比較。 問題 我敢肯定你知道，我在本月初參加了在蒙特利爾舉辦的 PyCon 大會。所有的演講和教程的視頻都已經發布到 YouTube 上了，目錄在 pyvideo.org。

      前面文章，我們介紹了如何採用XPath運算式去定位網頁元素，在掌握了如何抓取或者如何書寫精確的XPath運算式後，我們可以開始寫自己的第一個真正意義上的webui 自動化測試指令碼，就相當於，你在學習Python,如何在控制台列印Hello,Python。 一樣。      

如何查看python selenium的API python -m pydoc -p  4567 說明： python -m pydoc表示開啟pydoc模組，pydoc是查看python文檔的首選工具； -p 4567表示在4567連接埠上啟動server

函數中這種特殊的定義*arg和*kwargs，是用來給函數傳遞不定個數的參數。*arg（只有一個*）用來傳遞list數組，而**kwargs（兩個*）用來傳遞dict字典 def test_var_args(farg, *args): print "formal arg:", farg for arg in args: print "another arg:", argtest_var_args(1,

Python flask.make_response Examples The following are 31 code examples for showing how to use flask.make_response. They are extracted from open source Python projects. You can click  to vote up the

網上看了一堆都是圖片轉lmdb格式，然後測試總的準確率，我想測試每張圖片的top1，top2以及對應信賴度是多少，摸索了一下午+一晚上終於搞定，期間遇到不少坑。。。同時感謝實驗室博士師兄一塊幫我找bug 說明：資料集是上海BOT大賽的（12種動物），網上下載的vgg16權重檔案，並且修改輸出類別為12，對最後三層全串連網路訓練了8個小時，top1準確率為80%，top5準確率95% 使用的測試圖片是一個長頸鹿，類別編號是8，結果如下： 預測源碼 #coding:utf-8

#__*__coding:utf-8__*__#python3import timefrom tkinter import *def moveImage(event):#圖片logo.gif的移動要綁定的函數 if event.keysym=='Up': canvas.move(1,0,-3)#移動ID為1的事物，使得橫座標加0，縱座標減3 elif event.keysym=='Down': canvas.move(1,0,+3) elif

Python函數庫眾多，而且在不斷更新，所以學習這些函數庫最有效方法，就是閱讀Python官方文檔。同時藉助Google和百度。 本文介紹的turtle庫對應的官方文檔地址為：https://docs.python.org/3.5/library/turtle.html 繪製動態鐘錶的基本思路如下（物件導向的編程）： 使用5個turtle對象 1個turtle：繪製外錶盤 3個turtle：類比錶針行為 1個turtle：輸出錶盤上文字

Pexpect 是一個自動控制的 Python 模組,可以用來ssh、ftp、passwd、telnet 等命令列進行自動互動。 官方網站是 http://www.noah.org/。通過它，可以實作類別似 expect 的操作。 例如我們可以用它來寫python指令碼，實現批量對一系列（大量的、配置相同的）的linux伺服器進行操作。 如果你對expect還不太瞭解，那麼可以參考Linux expect 介紹與用法 一、pexpect 安裝方式

在實踐過程中，會經常遇到數組拼接的問題，基於numpy庫concatenate是一個非常好用的數組操作函數。 1、concatenate((a1, a2, …), axis=0)官方文檔詳解 concatenate(...) concatenate((a1, a2, ...), axis=0) Join a sequence of arrays along an existing axis. Parameters ---------- a1, a2, ...

調用Google 翻譯API進行翻譯 #!/usr/bin/python#coding: UTF-8import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8') from xml.etree import ElementTree as ET #引入解析xml檔案的模組import re import urllib,urllib2 #引入接入網路介面API的模組from socket import error as

Mac 下Python 可以多版本的並存，並且Python的目錄也有好幾個，不過總體來說，Mac 內建的有python 還是比較方便的 Mac 系統內建的又Python ,可能Python版本需要更新，所以目錄結構要瞭解下 系統內建的Python的路徑 在mac 系統內建的程式都會在library下查看 前往檔案夾 /Lib (資產庫) 系統內建的Python 路徑為： /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7

 這篇文章直接給出上次關於Kmeans聚類的籃球遠動員資料分析案例，同時介紹這次作業同學們完成的圖例，最後介紹Matplotlib包繪圖的最佳化知識。         前文推薦：        【Python資料採礦課程】一.安裝Python及爬蟲入門介紹        【Python資料採礦課程】二.Kmeans聚類資料分析及Anaconda介紹

演算法來源：《數值最佳化方法~高立》 演算法目的：實現函數的局部最佳化尋找，以二元函數為例，展示了最速下降法和牛頓尋優的演算法過程 主要Python模組：numpy,sympy （1）Python實現 （2）MATLAB實現 （3）比較 （1）Python實現 A 最速下降法 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Sat Oct 01 15:01:54 2016@author:

Python調用Matplotlib代碼繪製分布點 繪製點圖的目的 Matplotlib簡介 代碼 截圖 1.繪製點圖的目的 我們實驗室正在做關於Face Service的項目，其中在臉部偵測後，會有些誤檢的圖片，但是其中就有很多不符合的。很明顯的是從圖片大小，就可以過濾掉一部分。老大交給我的工作，就是通過繪製圖片width,height的分布圖，來找到一個合理的閾值。 2.Matlablib簡介

以下內容轉自 數析學院，原文後續還有關於索引值在合并過程中的處理，需要學習的同學可以直接查看 原文 向大家介紹資料集合并方法中的串連（concat）與追加（append），首先做一些準備工作： 1.匯入 Pandas 庫與 Numpy 庫： import pandas as pdimport numpy as np 2.定義一個 make_df 函數，以便產生樣本資料框： def make_df(cols, ind):