#嵌套json/dict排序defdict_ordered(obj):ifisinstance(obj,dict):returnsorted((k,dict_ordered(v))fork,vinobj.items())ifisinstance(obj,list):returnsorted(dict_ordered(x)forxinobj)else:returnobj#遞歸刪除json/dict中的某個值defdict_del(key,obj):ifisi
系統 2019-09-27 17:53:22 2392
python創建彈出式菜單的實現代碼實現效果圖：Python代碼importwin32uiimportwin32apifromwin32conimport*frompywin.mfcimportwindowclassMyWnd(window.Wnd):def__init__(self):window.Wnd.__init__(self,win32ui.CreateWnd())self._obj_.CreateWindowEx(WS_EX_CLIENTEDG
系統 2019-09-27 17:54:25 2389
image前言學過Python數據分析的朋友都知道，在可視化的工具中，有很多優秀的三方庫，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。這些可視化庫都有自己的特點，在實際應用中也廣為大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可視化工具，結合Jupyternotebook可以非常靈活方便地展現分析后的結果。雖然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要寫很長的代碼，一是麻煩，二是不便于維護。我
系統 2019-09-27 17:51:06 2389
Python文件操作前言：在使用Python對文件進行操作時，需要先了解絕對路徑和相對路徑。絕對路徑：指的是從磁盤根目錄到文件名，或者網上的一個完整的網絡地址。例：“D:\ProgramFiles\Tencent\QQ\Bin\QQScLauncher.exe”，https://www.baidu.com/相對路徑：指的是以當前正在處理的文件為基本路徑進行操作?！?表示當前文件的上一層文件夾，…/…/表示當前文件的上上層文件夾。例：當前文件路徑為：D:\P
系統 2019-09-27 17:47:58 2388
概述神經網路顧名思義將生物的神經系統中的興奮與抑制比作計算機中的0和1知識點：神經網絡原理神經網絡中的非線性矯正神經網絡參數設置參數設置重要參數：activation：隱藏單元進行非線性化的方法，一共4總：identity，logistic，tanh，relualpha：正則化參數，默認為0.0001，參數越大算法越簡單hidden_layer_size:設置隱藏層的結點和層數：[10,10]表示2層，每層結點為10圖像分析importnumpyasnpf
系統 2019-09-27 17:56:07 2387
使用python的turtle庫畫一個方格和圓打開python編譯器,導入turtle庫fromturtleimport*首先畫一個距離為100的橫線forward(100)順時針旋轉90度,前進100在通過兩次的旋轉和平移得到方格,使用for循環重復兩次抬起筆,直接到方格的中間,也就是(50,0)坐標penup()goto(50,0)開始畫半徑為50的圓，放下筆pendown()circle(50)在圓的中心畫個圓心點goto(50,50)dot()最后
系統 2019-09-27 17:54:39 2385
如下所示：importrec=re.compile(r'\d')s='you1are2welcome'#用指定的內容，替換正則匹配的內容，也可以指定替換次數ret=c.sub('',s,1)print(ret)#處理函數接收一個參數(每次的匹配結果)defdeal(s):returnstr(int(s.group())*2)#可以認為干預替換過程，傳遞一個函數即可ret=re.sub(r'\d',deal,'you1are2welcome')print(r
系統 2019-09-27 17:47:07 2385
在幫朋友解決這個問題后，隨便記錄一下這三種方法：第一種方法：使用正則表達式：因為當時的要求是判定10.0.0.1到10.255.255.255，原理其實是一樣。這里簡單回顧一下正則表達式模式的內容：常見的如：\d可以表示0～9的任意一個數字字符而\D是匹配一個非數字字符等價于^^是匹配字符串的開頭，但放在[]中表示匹配不在[]中的字符$是匹配字符串的末尾.是匹配除了換行符任意字符{}表示重復幾次，例如：^a{2,4}$aa,aaa或aaaa|的是或的意思[
系統 2019-09-27 17:56:01 2384
Python筆記003-生成器和生成器表達式以下是我學習《流暢的Python》后的個人筆記，現在拿出來和大家共享，希望能幫到各位Python學習者。首次發表于:微信公眾號：科技老丁哥，ID:TechDing，敬請關注。本篇主要知識點：生成器使用yield做關鍵字，一次只返回一個值給調用者，然后暫停執行，其作用是：節省內存空間。生成器可以用next()函數，也可以用for迭代的方式獲取元素值，中間還可以用close()來隨時終止生成器。生成器表達式可以認為是
系統 2019-09-27 17:55:40 2383
Numpy和scikit-learn都是python常用的第三方庫。numpy庫可以用來存儲和處理大型矩陣，并且在一定程度上彌補了python在運算效率上的不足，正是因為numpy的存在使得python成為數值計算領域的一大利器；sklearn是python著名的機器學習庫，它其中封裝了大量的機器學習算法，內置了大量的公開數據集，并且擁有完善的文檔，因此成為目前最受歡迎的機器學習學習與實踐的工具。1.NumPy庫首先導入Numpy庫importnumpya
系統 2019-09-27 17:54:38 2383
1.實現功能編寫python腳本一直運行，判斷當下是否是新的一天，如果是就執行一次任務代碼2.具體實現代碼#-*-coding:utf-8-*-__author__='Administrator'importos,threading,timecurTime=time.strftime("%Y-%M-%D",time.localtime())#記錄當前時間execF=Falsencount=0defexecTask():#具體任務執行內容print("exe
系統 2019-09-27 17:56:39 2382
工具：python2.7相關包：traits-4.6.0-cp27-cp27m-win32.whl，VTK-7.1.1-cp27-cp27m-win32.whl，mayavi-4.5.0+vtk71-cp27-cp27m-win32.whl下載地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonpbs/安裝前準備：設置Python環境變量；將相關包放置于Python安裝目錄的三方包文件夾中，我的是E:\Python2.7\pb\
系統 2019-09-27 17:54:34 2382
現在需要一個寫文件方法，將selenium的腳本運行結果寫入test_result.log文件中首先創建寫入方法defwrite_result(str):writeresult=file(r'D:\eclipse4.4.1script\my_selenium\model\test_result.log','a+')str1=writeresult.write(str+'\n')writeresult.close()returnstr如上str1=write
系統 2019-09-27 17:48:00 2382
opencv進行任意形狀目標識別，供大家參考，具體內容如下工作中有一次需要在簡單的圖上進行目標識別，目標的形狀不固定，并且存在一定程度上的噪聲影響，但是噪聲影響不確定。這是一個簡單的事情，因為圖像并不復雜，現在將代碼公布如下：importcv2defotsu_seg(img):ret_th,bin_img=cv2.threshold(img,0,255,cv2.THRESH_BINARY+cv2.THRESH_OTSU)returnret_th,bin_i
系統 2019-09-27 17:46:25 2382
1.繪制多個圖像單獨顯示（subplot）importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#創建自變量數組x=np.linspace(0,2*np.pi,500)#創建函數值數組y1=np.sin(x)y2=np.cos(x)y3=np.tan(x)#創建圖形plt.figure(1)#第一行第一列圖形ax1=plt.subplot(2,2,1)#第一行第二列圖形ax2=plt.subplot(2,2,2)#第二行ax
系統 2019-09-27 17:50:02 2381
