[转自]http://blog.chinaunix.net/uid-26000296-id-4356738.html python安装失败:make的时候报错: /usr/include/tkDecls.h:1542: error: expected ‘)’ before ‘*’ token/usr/include/tkDecls.h:1639: error: expected declaration specifiers or ‘...’ before ‘Drawable’/usr/inclu

#!/usr/bin/env python import random temp = "" for i in range(6) : num = random.randrange(0, 4) if num == 3 or num == 1 : rad2 = random.randrange(0, 10) temp = temp + str(rad2) else : rad1 = random.randrange(65, 91) c1 = chr(rad1) temp = temp + c

#!/usr/bin/env python import random temp = "" for i in range(6): num = random.randrange(0, 4) if num == 3 or num == 1: ret1 = random.randrange(0, 10) temp = temp + str(ret1) else: ret = random.randrange(65,91) c1 = chr(ret) temp = temp + c1 prin

其实就是实现一个效果,给一张图片,然后再右上角给出未读的信息数目,就像我们打开微信的时候,总是看到红点就忍不住想要点击去查看一样. 类似这种效果: 可以知道,图片是给定的,那么只要随机生成一个数字,然后再在图片的右上角显示出来就好了,这里可以使用PIL,这样就比较方便的实现了, 代码: from PIL import Image,ImageDraw, ImageFont import random origin_image = "./image/test.jpg" new_image

random模块 用于生成伪随机数 源码位置: Lib/random.py(看看就好,千万别随便修改) 真正意义上的随机数(或者随机事件)在某次产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的,其结果是不可预测的,是不可见的.而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的,其结果是确定的,是可见的.我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%.所以用计算机随机函数所产生的"随机数"并不随机,是伪随机数. 计算机的伪随机数是由随机种子根据一定的计算方法计算出来的数值.所以,只要

一.pytesseract介绍 1.pytesseract说明 pytesseract最新版本0.1.6,网址:https://pypi.python.org/pypi/pytesseract Python-tesseract is a wrapper for google's Tesseract-OCR( http://code.google.com/p/tesseract-ocr/ ). It is also useful as astand-alone invocation script

title: "Python实现bp神经网络识别MNIST数据集" date: 2018-06-18T14:01:49+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 前言 训练时读入的是.mat格式的训练集,测试正确率时用的是png格式的图片 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import math import sys import os import numpy

一.time模块 表示时间的三种方式 在Python中,通常有这三种方式来表示时间:时间戳.元组(struct_time).格式化的时间字符串: (1)时间戳(timestamp) :通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量.我们运行“type(time.time())”,返回的是float类型. (2)格式化的时间字符串(Format String): ‘1999-12-06’ %y 两位数的年份表示(00-99) %Y 四位数的年份表示(000-999

time模块 三种时间表示 在Python中,通常有这几种方式来表示时间: 时间戳(timestamp) :         通常来说,时间戳表示的是从1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量.我们运行“type(time.time())”,返回的是float类型. 格式化的时间字符串 元组(struct_time)   :         struct_time元组共有9个元素共九个元素:(年,月,日,时,分,秒,一年中第几周,一年中第几天,夏令时) 1 2 3 4 5 6 7

python使用random函数来生成随机数,常用的方法有: import random #生成0-1之间的数(不包括0和1) random.random() #生成1-5之间的随机整数(包括1和5) random.randint(1, 5) #生成1-10之间的整数(包括1但不包括10) random.randrange(1, 10)

Python中的random模块用于生成随机数.下面介绍一下random模块中最常用的几个函数. random.random random.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 >>> import random >>> n = random.random() >>> print n 0.904401389056 >>> nn = random.random() >>>

random 伪随机数生成模块.如果不提供seed,默认使用系统时间. 使用相同seed,可获得相同的随机数序列,常用于测试. >>> from random import * >>> >>> a = Random();a.seed(1) >>> >>> a <random.Random object at 0x6beb50> >>> [a.randint(1,100) for i in

Python程序可以调用一组基本的函数(即内建函数),比如print().input()和len()等函数.接下来通过本文给大家介绍Python import与from import使用及区别介绍,感兴趣的朋友一起看看吧   下面介绍下Python import与from import使用,具体内容如下所示: Python程序可以调用一组基本的函数(即内建函数),比如print().input()和len()等函数.Python本身也内置一组模块(即标准库).每个模块都是一个Python程序,且

>>>random.randomrandom.random()用于生成一个0到1的随机符点数: 0 <= n < 1.0 >>>random.uniformrandom.uniform的函数原型为:random.uniform(a, b),用于生成一个指定范围内的随机符点数 >>>random.randintrandom.randint()的函数原型为:random.randint(a, b),用于生成一个指定范围内的整数 >>

random模块 产生随机数的模块 是Python的标准模块,直接导入即可 import random 1)随机取一个整数,使用.randint()方法: import random print(random.randint(100000,999999)) #随机取一个整数,顾头顾尾 2)随机取一个小数,使用.uniform()方法: import random print(random.uniform(1,900))#取一个小数,顾头顾尾 #结果:79.58315994267842 3)随机取

python 的random函数需要调用 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import random print( random.randint(1,10) ) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 print( random.random() ) # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数 print( random.uniform(1.1,5.4) ) # 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数,区间可以不是整数 print( ran

OpenCV OpenCV 是最流行的计算机视觉库,原本用 C 和 C++ 开发,现在也支持 Python. 它使用机器学习算法在图像中搜索人的面部.对于人脸这么复杂的东西,并没有一个简单的检测能对是否存在人脸下结论,而需要成千上万的特征匹配.算法把人脸识别任务分解成数千个小任务,每个都不难处理.这些任务也被称为分类器. 对于类似于人脸的对象,你或许需要不少于 6000 个分类器,每一个都需要成功匹配(当然,有容错率),才能检测出人脸.但这有一个问题:对于人脸识别,算法从左上角开始计算一个个数据

python的random模块(生成验证码) random模块常用方法 random.random() #生成0到1之间的随机数,没有参数,float类型 random.randint(1, 3) #生成参数1到参数2之间的随机数,输出为int类型,[1,3] random.randrange(1, 3) #生成参数1到参数2之间的随机数,输出为int类型,[1,3),这个方法还有一种用法,就是下面介绍的这种 random.randrange(0,100,2) #从指定范围内,按指定基数递增的集

近排练习代码时候经常会用到random模块,以防后面忘记还是需要记录一下. 首先导入模块: import random random.random():用于生成一个0到1的随机浮点数: 0 <= n < 1.0 >>> random.random() 0.2316959467257877 random.randint():用于生成一个随机整数 >>> random.randint(10, 100) 22 random.uniform(): random.un

很有用个的工具 值得好好看看,这是作者(python发明者)对于工作中使用到的大多数场景的提炼 //test.py 1 import math 2 3 print abs(-10) 4 print math.ceil(4.1) 5 print cmp(1,2) 6 print math.exp(2) 7 print math.fabs(-10) 8 print math.log(math.e) 9 print math.log(100, 10) 10 print math.log10(100)