使用Python進行圖像編程，要使用到Graphics庫。下面列舉出較常用的代碼fromgraphicsimport*#設置畫布窗口名和尺寸win=GraphWin('hehe',666,666)#關閉畫布窗口win.getMouse()win.close()#畫點pt=Point(100,100)pt.draw(win)#畫圓cir=Circle(Point(200,200),75)cir.draw(win)cir.setOutline('red')#外
系統 2019-09-27 17:47:11 2342
問題描述：假設我有這樣兩個list，一個是list1，list1=[1,2,3,4,5]一個是list2，list2=[1,4,5]我們如何得到一個新的list，list3，list3中包括所有不在list2中出現的list1中的元素。即：list3=list1?Clist2解決方案：我們可以用set（集合）操作list3=list(set(list1)?Cset(list2))set操作會將一個list轉換成一個集合。假設：list_t=[1,2,3,1
系統 2019-09-27 17:37:55 2342
PyQtGraph是Python平臺上一種功能強大的2D/3D繪圖庫，相對于matplotlib庫，由于其在內部實現方式上，使用了高速計算的numpy信號處理庫以及Qt的GraphicsView框架，因此它在大數據量的處理及快速顯示方面有著天然的優勢，非常適合于需要快速繪圖更新、視頻或實時交互性的操作場合，在數學、科學和工程領域都有著廣泛的應用。K線圖介紹對于股票交易者來講，K線圖是弄清股票一段時間走勢的一種最基本的圖形工具，K線分為陽線和陰線，陽線和陰線
系統 2019-09-27 17:45:49 2341
append()函數描述：在列表ls最后(末尾)添加一個元素object語法：ls.append(object)->None無返回值例：a=[1,2,3]a.append(5)此時，運行結果為[1,2,3,5]a=[1,2,3]a.append([5])此時，運行結果為[1,2,3,[5]]結果不再為一個數組，而是list用append生成多維數組：importnumpyasnpa=[]foriinrange(5):a.append([])forjinra
系統 2019-09-27 17:53:36 2340
調用python自帶的GUI制作庫一開始想用Tkinter制作GUI的，網上說是python自帶的，結果輸入：importtkinter后，顯示：_ImportError:Nomodulenamedtkinter_以為是沒有安裝，還利用apt-getinstall命令安裝了一堆東西，安裝完了發現還是沒有用。(⊙?n⊙)b后來看到如果是用的python2.7的話，需要輸入importTkinter然后就可以用了。顯示連續刷新的圖片開始用的TK的Label功能
系統 2019-09-27 17:51:23 2340
在Python3.5（含）以前，字典是不能保證順序的，鍵值對A先插入字典，鍵值對B后插入字典，但是當你打印字典的Keys列表時，你會發現B可能在A的前面。但是從Python3.6開始，字典是變成有順序的了。你先插入鍵值對A，后插入鍵值對B，那么當你打印Keys列表的時候，你就會發現B在A的后面。不僅如此，從Python3.6開始，下面的三種遍歷操作，效率要高于Python3.5之前：forkeyin字典forvaluein字典.values()forkey
系統 2019-09-27 17:51:02 2340
python進階學習筆記（三）2013-05-2601:47蟲師閱讀(...)評論(...)編輯收藏本節通過SQLite了解數據庫操作-------------------------數據庫支持使用簡單的純文本只能實現有退限的功能，所需要引入數據庫，完成更強大的功能，本節使用的簡單數據庫SQLite。SQLite和PySQLitesqlite是非常著名的開源嵌入式數據庫軟件，它可以嵌入到其他程序中使用，并且提供SQL接口用來查詢，非常方便。它的官方站點為h
系統 2019-09-27 17:48:47 2340
打印二叉樹最右側節點其實是改自二叉樹的層次遍歷，多了一步，即輸出每一層的末尾節點。如下題，輸出最右側節點結果應為[3,20,7]。首先看二叉樹的層次遍歷，使用隊列（queue）來存儲二叉樹的節點，具體代碼層次遍歷實現：deflevelOrder(self,root:TreeNode)->List[List[int]]:list=[]ifrootisNone:returnlistqueue=[root]whilequeue:cur=[]foriinrange
系統 2019-09-27 17:56:40 2339
原文鏈接：https://blog.csdn.net/sinat_15274667/article/details/51378882python文件的后綴名是.py，python文件既可以用來直接執行，也可以作為模塊被導入。我們在使用python時經常會看到ifname==‘main‘:這樣一個句子,這是什么呢？其中name是模塊的內置屬性，而這個內置屬性的值取決于這個.py文件的使用方式，即你是作為模塊導入還是直接執行。如果你是直接執行，那么這個name
系統 2019-09-27 17:55:52 2339
以sklearn中的iris數據為例用的是Adaboost算法#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuJul421:17:192019@author:ZQQ"""importnumpyasnpfromsklearn.ensembleimportAdaBoostClassifierfromsklearn.treeimportDecisionTreeClassifierfromsklearn.model_selectionimpor
系統 2019-09-27 17:48:02 2339
概述降維是機器學習中十分重要的一種思想。在機器學習中，我們會經常處理一些高維數據，而高維數據情形下，會出現距離計算困難，數據樣本稀疏等問題。這類問題是所有機器學習方法共同面臨的問題，我們也稱之為“維度災難”。在高維特征中，也容易出現特征之間存在線性相關，也就是說有的特征是冗余的，因此降維也是必要的。降維的優點（必要性）：去除噪聲降低算法的計算開銷（改善模型的性能）使得數據更容易使用使得數據更容易理解（幾百個維度難以理解，幾個維度可視化易理解）降維的方法有很
系統 2019-09-27 17:47:48 2339
神經網絡模型一般用來做分類，回歸預測模型不常見，本文基于一個用來分類的BP神經網絡，對它進行修改，實現了一個回歸模型，用來做室內定位。模型主要變化是去掉了第三層的非線性轉換，或者說把非線性激活函數Sigmoid換成f(x)=x函數。這樣做的主要原因是Sigmoid函數的輸出范圍太小，在0-1之間，而回歸模型的輸出范圍較大。模型修改如下：代碼如下：#coding:utf8''''author:Huangyuliang'''importjsonimportra
系統 2019-09-27 17:47:41 2339
簡介前邊介紹的都是通過按鈕點擊啟動按鈕來啟動appium服務，有的小伙伴或者童鞋們乍一聽可能不信，或者會問如何通過命令行啟動appium服務呢？且聽宏哥一一道來。一睹為快其實相當的簡單，不看不知道，一看嚇一跳，直接在docs命令窗口輸入命令：appium就可以運行起appium這回小伙伴和童鞋們相信了吧，都啟動來了。第一行：歡迎使用Appium，版本v1.8.1第二行：Appium啟動成功，啟動ip為默認的0.0.0.0，端口為默認的4723；默認即表示“
系統 2019-09-27 17:47:39 2339
前言提起selenium想必大家都不陌生，作為一款知名的Web自動化測試框架，selenium支持多款主流瀏覽器，提供了功能豐富的API接口，經常被我們用作爬蟲工具來使用。但是selenium的缺點也很明顯，比如速度太慢、對版本配置要求嚴苛,最麻煩是經常要更新對應的驅動。今天就給大家介紹另一款web自動化測試工具Pyppeteer，雖然支持的瀏覽器比較單一，但在安裝配置的便利性和運行效率方面都要遠勝selenium。01.Pyppeteer簡介介紹Pypp
系統 2019-09-27 17:53:10 2338
轉載自https://blog.csdn.net/sinat_37011812/article/details/81842957雙線性插值公式就是這么推來的，主要就是在x方向和y方向上都進行線性插值，利用臨近點進行計算在計算的時候利用了幾何中心對齊來優化原來的直接縮放__author__='AlexWang'importnumpyasnpimportcv2importtime'''pythonimplementationofbilinearinterpol
系統 2019-09-27 17:53:03 2338
