1、str.split不支持正則及多個(gè)切割符號(hào)，不感知空格的數(shù)量，比如用空格切割，會(huì)出現(xiàn)下面情況。>>>s1="aabbcc">>>s1.split('')?['aa','bb','','cc']因此split只適合簡(jiǎn)單的字符分割2、re.split，支持正則及多個(gè)字符切割>>>printlineabcaa;bb,cc|dd(xx).xxx12.12'xxxx按空格切>>>re.split(r'',line)['abc','aa;bb,cc','|','d
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:51 1707
函數(shù)：split()Python中有split()和os.path.split()兩個(gè)函數(shù)，具體作用如下：split()：拆分字符串。通過(guò)指定分隔符對(duì)字符串進(jìn)行切片，并返回分割后的字符串列表（list）os.path.split()：按照路徑將文件名和路徑分割開一、函數(shù)說(shuō)明1、split()函數(shù)語(yǔ)法：str.split(str="",num=string.count(str))[n]參數(shù)說(shuō)明：str：表示為分隔符，默認(rèn)為空格，但是不能為空('')。若字符串
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:49 1707
作為Python程序員，應(yīng)該能夠正視Python的優(yōu)點(diǎn)與缺點(diǎn)。眾所周之，Python的運(yùn)行速度是很慢的，特別是大數(shù)據(jù)量的運(yùn)算時(shí)，Python會(huì)慢得讓人難以忍受。對(duì)于這種情況，“專業(yè)”的解決方案是用上numpy或者opencl。不過(guò)有時(shí)候?yàn)榱艘稽c(diǎn)小功能用上這種重型的解決方案很不劃算，或者有時(shí)候想要實(shí)現(xiàn)的操作在numpy里面沒(méi)有，需要我們自己用C語(yǔ)言來(lái)編寫。總之，我們使用Python與C++的混合編程能夠加快程序熱點(diǎn)的運(yùn)算速度。首先要提醒大家注意的是，在考慮聯(lián)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:46 1707
python讀取和保存圖片5種方法對(duì)比python中對(duì)象之間的賦值是按引用傳遞的，如果需要拷貝對(duì)象，需要用到標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)中的copy模塊方法一：利用PIL中的Image函數(shù)這個(gè)函數(shù)讀取出來(lái)不是array格式，這時(shí)候需要用np.asarray(im)或者np.array（）函數(shù)。區(qū)別：np.array()是深拷貝，np.asarray()是淺拷貝copy.copy淺拷貝只拷貝父對(duì)象，不會(huì)拷貝對(duì)象的內(nèi)部的子對(duì)象。copy.deepcopy深拷貝拷貝對(duì)象及其子對(duì)象例子
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:45 1707
某天回家之時(shí)，聽到有個(gè)朋友說(shuō)起他正在做一個(gè)車牌識(shí)別的項(xiàng)目于是對(duì)其定位車牌的位置算法頗有興趣，今日有空得以研究，事實(shí)上車牌識(shí)別算是比較成熟的技術(shù)了，這里我只是簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)。我的思路為：對(duì)圖片進(jìn)行一些預(yù)處理，包括灰度化、高斯平滑、中值濾波、Sobel算子邊緣檢測(cè)等等。利用OpenCV對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行輪廓查找，然后根據(jù)一些參數(shù)判斷該輪廓是否為車牌輪廓。效果如下：test1：test2實(shí)現(xiàn)代碼如下（對(duì)圖像預(yù)處理（濾波器等）的原理比較簡(jiǎn)單，這里只是對(duì)一些函數(shù)進(jìn)行調(diào)包
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:43 1707
PIL提供了通用的圖像處理功能，以及大量的基本圖像操作，如圖像縮放、裁剪、旋轉(zhuǎn)、顏色轉(zhuǎn)換等。Matplotlib提供了強(qiáng)大的繪圖功能，其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用戶創(chuàng)建圖像的函數(shù)。為了觀察和進(jìn)一步處理圖像數(shù)據(jù)，首先需要加載圖像文件，并且為了查看圖像數(shù)據(jù)，我們需要將其繪制出來(lái)。fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#加載圖像img=Image.open("
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:40 1707
defQuickSort(myList,start,end):ifstart
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:33 1707
在Thread和Process中，應(yīng)當(dāng)優(yōu)選Process，因?yàn)镻rocess更穩(wěn)定，而且，Process可以分布到多臺(tái)機(jī)器上，而Thread最多只能分布到同一臺(tái)機(jī)器的多個(gè)CPU上。Python的multiprocessing模塊不但支持多進(jìn)程，其中managers子模塊還支持把多進(jìn)程分布到多臺(tái)機(jī)器上。一個(gè)服務(wù)進(jìn)程可以作為調(diào)度者，將任務(wù)分布到其他多個(gè)進(jìn)程中，依靠網(wǎng)絡(luò)通信。由于managers模塊封裝很好，不必了解網(wǎng)絡(luò)通信的細(xì)節(jié)，就可以很容易地編寫分布式多進(jìn)程
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:30 1707
數(shù)據(jù)描述每條數(shù)據(jù)項(xiàng)儲(chǔ)存在列表中，最后一列儲(chǔ)存結(jié)果多條數(shù)據(jù)項(xiàng)形成數(shù)據(jù)集data=[[d1,d2,d3...dn,result],[d1,d2,d3...dn,result],..[d1,d2,d3...dn,result]]決策樹數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)classDecisionNode:'''決策樹節(jié)點(diǎn)'''def__init__(self,col=-1,value=None,results=None,tb=None,fb=None):'''初始化決策樹節(jié)點(diǎn)args：co
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:26 1707
推薦系統(tǒng)的相關(guān)知識(shí)我們已在前文中提到，在這篇文章中，我們會(huì)介紹如何用Python來(lái)搭建一個(gè)簡(jiǎn)單的推薦系統(tǒng)。本文使用的數(shù)據(jù)集是MovieLens數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集由明尼蘇達(dá)大學(xué)的Grouplens研究小組整理。它包含1,10和2億個(gè)評(píng)級(jí)。Movielens還有一個(gè)網(wǎng)站，我們可以注冊(cè)，撰寫評(píng)論并獲得電影推薦。接下來(lái)我們就開始實(shí)戰(zhàn)演練。在這篇文章中，我們會(huì)使用Movielens構(gòu)建一個(gè)基于item的簡(jiǎn)易的推薦系統(tǒng)。在開始前，第一件事就是導(dǎo)入pandas和numPy
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:15 1707
