閱讀更多分詞工具的選擇：現在對于中文分詞，分詞工具有很多種，比如說：jieba分詞、thulac、SnowNLP等。在這篇文檔中，筆者使用的jieba分詞，并且基于python3環境，選擇jieba分詞的理由是其比較簡單易學，容易上手，并且分詞效果還很不錯。分詞前的準備：待分詞的中文文檔存放分詞之后的結果文檔中文停用詞文檔（用于去停用詞，在網上可以找到很多）分詞之后的結果呈現：圖1去停用詞和分詞前的中文文檔圖2去停用詞和分詞之后的結果文檔分詞和去停用詞代碼
系統 2019-09-27 17:47:53 2169
1、replace()方法描述Pythonreplace()方法把字符串中的old（舊字符串）替換成new(新字符串)，如果指定第三個參數max，則替換不超過max次。語法replace()方法語法：str.replace(old,new[,max])參數old–將被替換的子字符串。new–新字符串，用于替換old子字符串。max–可選字符串,替換不超過max次str="thisisstringexample....wow!!!thisisreallyst
系統 2019-09-27 17:46:12 2169
實際上face_recognition這個項目尤其是dlib更適用于Linux系統。經過我的測試，在性能方面，編譯同樣規格的項目，這個工具在Windows10上大約是Ubuntu上的四分之一。但是在這兩者之間我沒有看到在其他方面有什么差別。我使用本教程將這些工具安裝到Windows10上，更近的版本也可能正常運行。安裝了C/C++編譯器的MicrosoftVisualStudio2015Boost庫，V1.63或者更近的版本Python3CMake，Win
系統 2019-09-27 17:38:23 2169
在Python里面，使用Pandas里面的DataFrame來存放數據的時候想要把數據集進行shuffle會許多的方法，本文介紹兩種比較常用而且簡單的方法。應用情景：我們有下面以個DataFrame我們可以看到BuyInter的數值是按照0,-1,-1,2,2,2,3,3,3,3這樣排列的，我們希望不保持這個次序，但是同時列屬性又不能改變，即如下效果：實現方法：最簡單的方法就是采用pandas中自帶的sample這個方法。假設df是這個DataFramed
系統 2019-09-27 17:53:55 2168
最近因為想要看漫畫，無奈下載的漫畫是jpg的格式，網上的轉換器還沒一個好用的，于是乎就打算用python自己DIY一下：這里主要用了reportlab。開始打算隨便寫幾行，結果為若干坑糾結了挺久，于是乎就想想干脆把代碼寫好點吧。實現了以下的幾項功能：將當前文件夾下的圖片保存到一個pdf中，支持選擇pdf大小等如果有需要可以遍歷它下面的所有文件夾簡單的來說完全滿足我將漫畫轉成pdf格式的需求了。碰到了一些問題，這里記錄下：一、中文路徑：這個實在是略蛋疼，總之
系統 2019-09-27 17:52:39 2168
前言本人前端不太懂Centos上面的東西，這兩天在搞阿里云的Ecs在上面安裝Python環境，剛開始直接在官網下載了源碼包編譯安裝了Python3.7.4。但其實部署項目的時候大多會涉及到多項目以及Python的版本、環境不同，所以可以多版本Python+虛擬環境。0.Pyenv安裝篇需要先安裝依賴：yum-yinstallgitgccmakepatchzlib-develgdbm-developenssl-develsqlite-develbzip2-d
系統 2019-09-27 17:49:38 2168
本人初學python是菜鳥級，寫的不好勿噴。python爬蟲用了比較簡單的urllib.parse和requests，把爬來的數據顯示在地圖上。接下里我們話不多說直接上代碼:1.安裝python環境和編輯器（自行度娘）2.本人以58品牌公寓為例，爬取在杭州地區價格在2000-4000的公寓。#-*-coding:utf-8-*-frombs4importBeautifulSoupfromurllib.parseimporturljoinimportrequ
系統 2019-09-27 17:56:42 2167
一，分析代碼運行時間第1式，測算代碼運行時間平凡方法快捷方法（jupyter環境）第2式，測算代碼多次運行平均時間平凡方法快捷方法（jupyter環境）第3式，按調用函數分析代碼運行時間平凡方法快捷方法（jupyter環境）第4式，按行分析代碼運行時間平凡方法快捷方法（jupyter環境）二，加速你的查找第5式，用set而非list進行查找低速方法高速方法第6式，用dict而非兩個list進行匹配查找低速方法高速方法三，加速你的循環第7式，優先使用for循
系統 2019-09-27 17:52:26 2167
下面代碼中利用了兩種比對的方法，一對圖片矩陣（mxm）求解特征值，通過比較特征值是否在一定的范圍內，判斷圖片是否相同。二對圖片矩陣（mxm）中1求和，通過比較sum和來比較圖片。#-*-coding:utf-8-*-importcv2ascvimportnumpyasnpimportosfile_dir_a='C:\Users\wt\Desktop\data\image1\\'file_dir_b='C:\Users\wt\Desktop\data\ima
系統 2019-09-27 17:50:03 2167
閱讀更多#importourmodulesimportsys,timefromPySide.QtGuiimportQApplication,QMainWindow#ourMainWindow!!classMainWindow(QMainWindow):"""puffing!!construstourMainWindow"""def__init__(self,arg):super(MainWindow,self).__init__()self.arg=arg
系統 2019-09-27 17:47:16 2167
一、運行環境1、python版本2.7.13博客代碼均是這個版本2、系統環境：win764位系統二、需求對雜亂文本數據進行處理部分數據截圖如下，第一個字段是原字段，后面3個是清洗出的字段，從數據庫中聚合字段觀察，乍一看數據比較規律，類似（幣種金額萬元）這樣，我想著用sql寫條件判斷，統一轉換為‘萬元人民幣'單位，用sql腳本進行字符串截取即可完成，但是后面發現數據并不規則，條件判斷太多清洗質量也不一定，有的前面不是左括號，有的字段里面沒有幣種，有的數字并不
系統 2019-09-27 17:46:38 2167
一、基礎環境準備windows環境：Pycharmpython3.6Django2.0.1Mysql5.7安裝django在pycharmterminal控制臺執行：python3-mpipinstalldjango#因為本地安裝了python2.7和python3.62個版本，所以python3.6環境變量對應python3二、創建工程和應用django-admin.pystartprojectqiakrcmdb#工程名稱cdqiakrcmdbdjang
系統 2019-09-27 17:46:36 2167
一、在豆瓣電影網爬取影片的短評以及相關的信息：二、參考代碼importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportpandasaspdurl_list=[]foriinrange(5):url_list.append('https://movie.douban.com/subject/26794435/comments?start=%s&limit=20&sort=new_score&status=P'%(i*20))n
系統 2019-09-27 17:46:11 2167
【python可視化系列】python數據可視化利器--pyechartsecharts官網一、前言echarts是什么？下面是來自官方的介紹：ECharts，縮寫來自EnterpriseCharts，商業級數據圖表，Echarts是百度開源的一個數據可視化純Javascript(JS)庫。主要用于數據可視化，可以流暢的運行在PC和移動設備上，兼容當前絕大部分瀏覽器（IE6/7/8/9/10/11，chrome，firefox，Safari等），底層依賴輕
系統 2019-09-27 17:57:02 2166
1、python3安裝Anaconda教程：https://jingyan.baidu.com/article/3f16e0031e87522591c10320.html2、CUDA和cuDNN教程：https://blog.csdn.net/qq_37296487/article/details/83028394按照教程一步一步來就可以了，但是需要注意的一點是，先下載好CUDA（CUDA你可以自己選擇你要下載哪一個版本），如果是自定義安裝，要記得你把東西
系統 2019-09-27 17:49:55 2166
