1·def是可执行的代码 Python的函数是有一个新的语句编写的,即def.不像C这样的编译语言,def 实际上是一个可执行的语句--函数并不存在,直到Python运行了def后才存在.在典型的操作中,def语句在模块文件中编写,并自然而然地在模块文件第一次被导入地时候生成定义的函数. 2·def创建了一个对象并将其赋值给某一个变量名 当Python运行到def语句时,它将会生成一个新的函数对象并将其赋值给这个函数名.函数名就变成了某一个函数的引用.函数对象可以赋值给其他的变量名,保存在列表之

问:为什么在项目中data需要使用return返回数据呢? 答:不使用return包裹的数据会在项目的全局可见,会造成变量污染:使用return包裹后数据中变量只在当前组件中生效,不会影响其他组件.

传感器数据集 这个项目使用了 WISDM (Wireless Sensor Data Mining) Lab 实验室公开的 Actitracker 的数据集. WISDM 公开了两个数据集,一个是在实验室环境采集的:另一个是在真实使用场景中采集的,这里使用的是实验室环境采集的数据. 测试记录:1,098,207 条 测试人数:36 人 采样频率:20 Hz 行为类型:6 种 走路 慢跑 上楼梯 下楼梯 坐 站立 传感器类型:加速度 测试场景:手机放在衣兜里面 数据分析 从 实验室采集数据下载地址

[Lab]提取result的bits和Y-PSNR数据并整理到Excel 更新:使用openpyxl库直接将数据写入Excel中 注意:openpyxl是第三方库,如果没有安装.请命令行里键入pip install openpyxl 正则表达式提取数据 比如文件夹路径为C:\Users\Administrator\Desktop\mainbuilding33,其下有若干个文件夹,文件结构大概这样. └─new ├─QP22 │ └─result │ result12_11.txt │ resul

本来想写一篇aspx的TreeView控件绑值的文章的,在写案例的时候,写了一半,发现有些地方还得考虑以下,就留待下次了. 这一篇的话,是最近在开发一个项目的时候,有大量的页面和数据表,需要花式查询, 后台接收前台传递过来的数据的时候,被虐的欲仙欲死,大量的校验和重复代码, 后来找到了一种非常不错的方法,分享出来,下面是正文..... 使用过MVC的人都知道,它有一个非常方便的功能,就是自动绑值,先来一个最简单的: public ActionResult Index(string userNam

官方文档https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/5.0/suggester-context.html 下面所有演示基于elasticsearch5.x和Python3.x 最近项目使用elasticsearch的补全功能时,需要对于所有文章(article)的作者名字(author)的搜索做补全,文章的mapping大致如下 ARTICLE = { 'properties': { 'id': { 'type': 'integ

原文:https://likewind.top/2019/02/01/Pytorch-dataprocess/ Pytorch系列: PyTorch系列(一) - PyTorch使用总览 PyTorch系列(二) - PyTorch数据读取 PyTorch系列(三) - PyTorch网络构建 PyTorch系列(四) - PyTorch网络设置 参考: PyTorch documentation PyTorch 码源 本文首先介绍了有关预处理包的源码,接着介绍了在数据处理中的具体应用: 其主要

1. 手机APP数据----写在前面 继续练习pyspider的使用,最近搜索了一些这个框架的一些使用技巧,发现文档竟然挺难理解的,不过使用起来暂时没有障碍,估摸着,要在写个5篇左右关于这个框架的教程.今天教程中增加了图片的处理,你可以重点学习一下. 2. 手机APP数据----页面分析 咱要爬取的网站是 http://www.liqucn.com/rj/new/ 这个网站我看了一下,有大概20000页,每页数据是9个,数据量大概在180000左右,可以抓取下来,后面做数据分析使用,也可以练习优

直接上代码: # spark/service/sites.py from django.conf.urls import url from django.shortcuts import HttpResponse, render from django.urls import reverse from django.utils.safestring import mark_safe class ModelStark(object): def __init__(self, model): self

使用excel管理用例 ①.读取excel的用例数据,每一类参数保存在list中返回:②.那么接下来使用unitest编写用例时,可以去调用这个函数.使用里面的数据: 个人认为好处是,大部分人还是习惯excel的编写用例习惯,将实际用例与代码分离,有助于分工和维护 一.在excel中写好用例后,在python(unitest)中调用 #写文件 import xlwt; #读文件 import xlrd; #若要对excel文件进行修改必须!要引入这个工具模块,其中含有复制和修改功能-------

昨日内容回顾 1. 三个类 ChangeList,封装列表页面需要的所有数据. StarkConfig,生成URL和视图对应关系 + 默认配置 AdminSite,用于保存 数据库类 和 处理该类的对象 的对应关系 + 路由分发 _registry = { } 2. 知识点 inclusion_tag yield urlencode _meta.model_name _meta.app_label 深浅拷贝 QueryDict对象默认不可改 _mutable=True 生成器 路由分发: - i

1.目标采集地址: http://183.129.219.195:8081/bs/hzzjb/web/list 2.这里的翻页还是较为简单的,只要模拟post请求发送data包含关键参数就能获取下一页页面信息. 获取页面标签信息的方法不合适,是之前写的,应该用xpath匹配整个table数据获取父类选择器再去二次匹配子类标签数据. 3.采集结果如下: #hzzjb.py # -*- coding: utf-8 -*- import scrapy import json import re fro

1.采集目标地址 https://www.glass.cn/gongying/sellindex.aspx 网站比较简单,没什么大的需要注意的问题.2.通过分析测试 https://www.glass.cn/gongying/a_l_p1_ky/ 等价于目标采集网站首页,只需设置{}.format 翻页这个完整比较简单,就是获取一下页码,再做一下翻页,循环采集页面跳转url,再进入url采集页面内容信息.3.采集数据过程及结果 #glass_gy.py # -*- coding: utf-8 -

这几天一直都再用scrapy写网站数据采集的爬虫,这里我就选一个写过的爬虫来记录一下. 杭州造价网:http://183.129.219.195:8081/bs/hzzjb/web/list 这里出现的主要问题就是: 1. 这里我的代码会出现一些问题,内存溢出,由于程序一直在运行,内存一直在增加(未释放内存,有待改进),就会导致爬虫程序假死等待. 2. yield scrapy.FormRequest(url='http://183.129.219.195:8081/bs/hzzjb/web/l

温州数据采集 这里采集网站数据是下载pdf:http://wzszjw.wenzhou.gov.cn/col/col1357901/index.html(涉及的问题就是scrapy 文件的下载设置,之前没用scrapy下载文件,所以弄了很久才弄好,网上很多不过写的都不完善.) 主要重点就是设置: 1.piplines.py 文件下载代码 这部分可以直接拿来用不需要修改. 2.就是下载文件的url要放在列表里 item['file_urls']=[url](wenzhou.py) 3. setti

无监督学习 和监督学习不同的是,在无监督学习中数据并没有标签(分类).无监督学习需要通过算法找到这些数据内在的规律,将他们分类.(如下图中的数据,并没有标签,大概可以看出数据集可以分为三类,它就是一个无监督学习过程.) 无监督学习没有训练过程. 聚类算法 该算法将相似的对象轨道同一个簇中,有点像全自动分类.簇内的对象越相似它的分类效果越好. 未接触这个概念可能觉得很高大上,稍微看了一会其实算法的思路和KNN一样很简单. 原始数据集如下(数据有两个特征,分别用横纵坐标表示),原始数据集并没有任何标

简述以下的代码是使用python实现的网络爬虫,抓取动态网页 http://hb.qq.com/baoliao/ .此网页中的最新.精华下面的内容是由JavaScript动态生成的.审查网页元素与网页源码是不同. 以下是网页源码 以上是审查网页元素 所以此处不能简单的使用正则表达式来获取内容. 以下是完整的获取内容并存储到数据库的思路及源码. 实现思路:抓取实际访问的动态页面的url – 使用正则表达式获取需要的内容 – 解析内容 – 存储内容 以上部分过程文字解释: 抓取实际访问的动态页面的u

一:数据加载 大多数可视化应用的数据并非是在TVTK库中构建的,很多都是通过接口读取外部数据文件 (一)使用vtkSTLReader来读取外部文件 .stl 文件是在计算机图形应用系统中,用于表示三角形网格的一种文件格式.格式简单,应用广泛 def ivtk_scene(actors): from tvtk.tools import ivtk # 创建一个带有Crust(Python Shell)的窗口 win = ivtk.IVTKWithCrustAndBrowser() win.open(

flask中数据访问: pip install flask-sqlalemy 创建数据: 创建app的工厂 from flask import Flask from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy from flask_bootstrap import Bootstrap from flask_nav import Nav from flask_nav.elements import * from .views import initApp boot=Boo

一．PCA基础 线性映射(或线性变换),简单的来说就是将高维空间数据投影到低维空间上,那么在数据分析上,我们是将数据的主成分(包含信息量大的维度)保留下来,忽略掉对数据描述不重要的成分.即将主成分维度组成的向量空间作为低维空间,将高维数据投影到这个空间上就完成了降维的工作. 在 PCA中,数据从原来的坐标系转换到了新的坐标系,新坐标系的选择是由数据本身决定的.第一个新坐标轴选择的是原始数据中方差最大的方向,第二个新坐标轴的选择和第一个坐标轴正交且具有最大方差的方向.该过程一直重复,重复次数为原始

参考文档:http://www.biggorilla.org/walkt/ 一.BigGorilla应用主要步骤 如下图: 二.实例应用 1.数据获取 urllib是非常受欢迎的用于在网络上读取数据的Python软件包.在本部分中,我们使用urllib下载本教程所需的数据集. “Kaggle 5000 Movie Dataset”下载 所需的数据集是一个.csv文件,拥有以下代码片段中指定的url. 2.数据抽取 “Kaggle 5000 Movie Dataset”存储在.csv文件中,该文件