01 2021 档案
摘要：参考：华中科技大学《数值分析》基础公开课 https://www.bilibili.com/video/BV1AK4y1k7Px?p=1
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摘要：Matplotlib 最开始被设计为仅支持二维的图表。到 1.0 版本发布左右，一些三维图表的工具在二维展示的基础上被创建了出来，结果就是 Matplotlib 提供了一个方便的（同时也是有限的）的可用于三维数据可视化的一套工具。三维图表可以使用载入mplot3d工具包来激活，这个包会随着 Matp
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摘要：Matplotlib 默认的刻度标志和格式被设计成能满足许多通用场景的需求，但是不会是所有图表的最佳选择。本节会介绍一些调整刻度位置和格式的例子来说明自定义刻度的使用。 在介绍例子之前，我们应该加深对 Matplotlib 图表的对象层次的理解。Matplotlib 的设计目标是展示在图表中的所有内
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摘要：创建一个优秀的可视化图表的关键在于引导读者，让他们能理解图表所讲述的故事。在一些情况下，这个故事可以通过纯图像的方式表达，不需要额外添加文字，但是在另外一些情况中，图表需要文字的提示和标签才能将故事讲好。也许标注最基本的类型就是图表的标签和标题，但是其中的选项参数却有很多。让我们在本节中使用一些数据
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摘要：在一些情况中，如果能将不同的数据图表并列展示，对于我们进行数据分析和比较会很有帮助。Matplotlib 提供了子图表的概念来实现这一点：单个图表中可以包括一组小的 axes 用来展示多个子图表。这些子图表可以是插图，网格状分布或其他更复杂的布局。在本节中我们会介绍 Matplotlib 中用来构建
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摘要：图例可以将离散的点标示为离散的标签。对于建立在不同颜色之上的连续的值（点线面）来说，标注了的颜色条是非常方便的工具。Matplotlib 的颜色条是独立于图表之外的一个类似于比色卡的图形，用来展示图表中不同颜色的数值含义。本节内容中的所有带色彩的图都可以在(https://github.com/wa
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摘要：图例可以为可视化赋予实际含义，为不同的图标元素附上明确说明。我们前面看到了一些简单的图例创建例子；本小节中我们来介绍一下在 Matplotlib 中自定义图例的位置和进行美化的方法。 可以使用plt.legend()函数来创建最简单的图例，这个函数能自动创建任何带有标签属性的图表元素的图例： imp
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摘要：接着上篇，一个简单的直方图可以是我们开始理解数据集的第一步。前面我们看到了 Matplotlib 的直方图函数，我们可以用一行代码绘制基础的直方图，当然首先需要将需要用的包导入 Pycharm： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt p
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摘要：有些情况下，我们需要在二维图表中使用轮廓或颜色区域来展示三维的数据（可以设想等高线地图或温度分布图）。Matplotlib 提供了三个有用的函数来处理这项任务：plt.contour绘制轮廓图，plt.contourf来绘制填充区域颜色的图表以及plt.imshow来展示图像。本节会介绍几个使用它们
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摘要：2.简单散点图 接着上一章讲的，另一种常用的图表类型是简单散点图，它是折线图的近亲。不像折线图，图中的点连接起来组成连线，散点图中的点都是独立分布的点状、圆圈或其他形状。本节开始我们也是首先将需要用到的图表工具和函数导入到 Pycharm 中： import matplotlib.pyplot as
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摘要：概述：Matplotlib 是一个 Python 的 2D绘图库，它以各种硬拷贝格式和跨平台的交互式环境生成出版质量级别的图形。通过 Matplotlib，开发者可以仅需要几行代码，便可以生成绘图，直方图，功率谱，条形图，错误图，散点图等。 1.简单的折线图 对于图表来说，最简单的莫过于作出一个单一
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摘要：在pycharm中使用 %matplotlib inline 语句会报错 但是删掉又会不显示图表，怎么办呢?解决：删掉或者这行代码，用 plt.show() 展示图表。 附： %matplotlib作用 是在使用jupyter notebook 或者 jupyter qtconsole的时候，才会经
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摘要：车牌识别在高速公路中有着广泛的应用，比如我们常见的电子收费（ETC）系统和交通违章车辆的检测，除此之外像小区或地下车库门禁也会用到，基本上凡是需要对车辆进行身份检测的地方都会用到。 简介 车牌识别系统（Vehicle License Plate Recognition）是计算机视频图像识别技术在车辆
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摘要：最近在用 Python 写一个颜值测试小工具，要实现颜值测试功能，大致有两种方式：一种是自己编写检测功能，另一种是借助第三方接口来实现检测功能，比如：百度云接口，为了方便，本文我们采用百度云接口。 但是代码实现过程中出现下面情况 如图错误：情况： 先装了aip 没装baidu-aip导致出现错误 后
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摘要：1.asyncio asyncio是Python 3.4版本引入的标准库，直接内置了对异步IO的支持。 asyncio的编程模型就是一个消息循环。我们从asyncio模块中直接获取一个EventLoop的引用，然后把需要执行的协程扔到EventLoop中执行，就实现了异步IO。 用asyncio实现
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摘要：1.异步IO概述 在IO编程一节中，我们已经知道，CPU的速度远远快于磁盘、网络等IO。在一个线程中，CPU执行代码的速度极快，然而，一旦遇到IO操作，如读写文件、发送网络数据时，就需要等待IO操作完成，才能继续进行下一步操作。这种情况称为同步IO。 在IO操作的过程中，当前线程被挂起，而其他需要C
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摘要：1.使用Web框架 了解了WSGI框架，我们发现：其实一个Web App，就是写一个WSGI的处理函数，针对每个HTTP请求进行响应。 但是如何处理HTTP请求不是问题，问题是如何处理100个不同的URL。 每一个URL可以对应GET和POST请求，当然还有PUT、DELETE等请求，但是我们通常只
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摘要：1.WSGI接口 了解了HTTP协议和HTML文档，我们其实就明白了一个Web应用的本质就是： 浏览器发送一个HTTP请求； 服务器收到请求，生成一个HTML文档； 服务器把HTML文档作为HTTP响应的Body发送给浏览器； 浏览器收到HTTP响应，从HTTP Body取出HTML文档并显示。 所
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摘要：1.Web开发概述 最早的软件都是运行在大型机上的，软件使用者通过“哑终端”登陆到大型机上去运行软件。后来随着PC机的兴起，软件开始主要运行在桌面上，而数据库这样的软件运行在服务器端，这种Client/Server模式简称CS架构。 随着互联网的兴起，人们发现，CS架构不适合Web，最大的原因是We
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摘要：Pycharm是当前进行python开发，尤其是Django开发最好的IDE。GitHub是程序员的圣地，几乎人人都在用。 本文假设你对pycharm和github都有一定的了解，并且希望在pycharm下直接使用github的版本控制功能。 注意：windows和linux一样配置的，有些路径不一
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摘要：1.使用MySQL MySQL是Web世界中使用最广泛的数据库服务器。SQLite的特点是轻量级、可嵌入，但不能承受高并发访问，适合桌面和移动应用。而MySQL是为服务器端设计的数据库，能承受高并发访问，同时占用的内存也远远大于SQLite。 此外，MySQL内部有多种数据库引擎，最常用的引擎是支持
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摘要：1.访问数据库概述 程序运行的时候，数据都是在内存中的。当程序终止的时候，通常都需要将数据保存到磁盘上，无论是保存到本地磁盘，还是通过网络保存到服务器上，最终都会将数据写入磁盘文件。 而如何定义数据的存储格式就是一个大问题。如果我们自己来定义存储格式，比如保存一个班级所有学生的成绩单： 名字成绩 M
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摘要：1.电子邮件概述 Email的历史比Web还要久远，直到现在，Email也是互联网上应用非常广泛的服务。 几乎所有的编程语言都支持发送和接收电子邮件，但是，先等等，在我们开始编写代码之前，有必要搞清楚电子邮件是如何在互联网上运作的。 我们来看看传统邮件是如何运作的。假设你现在在北京，要给一个香港的朋
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摘要：1.TCP/IP简介 虽然大家现在对互联网很熟悉，但是计算机网络的出现比互联网要早很多。 计算机为了联网，就必须规定通信协议，早期的计算机网络，都是由各厂商自己规定一套协议，IBM、Apple和Microsoft都有各自的网络协议，互不兼容，这就好比一群人有的说英语，有的说中文，有的说德语，说同一种
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摘要：1.概述 Python支持多种图形界面的第三方库，包括： Tk wxWidgets Qt GTK 等等。 但是Python自带的库是支持Tk的Tkinter，使用Tkinter，无需安装任何包，就可以直接使用。本章简单介绍如何使用Tkinter进行GUI编程。 Tkinter 我们来梳理一下概念：
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摘要：在开发Python应用程序的时候，系统安装的Python3只有一个版本：3.4。所有第三方的包都会被pip安装到Python3的site-packages目录下。 如果我们要同时开发多个应用程序，那这些应用程序都会共用一个Python，就是安装在系统的Python 3。如果应用A需要jinja 2.
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摘要：1.chardet 字符串编码一直是令人非常头疼的问题，尤其是我们在处理一些不规范的第三方网页的时候。虽然Python提供了Unicode表示的str和bytes两种数据类型，并且可以通过encode()和decode()方法转换，但是，在不知道编码的情况下，对bytes做decode()不好做。
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摘要：1.Pillow PIL：Python Imaging Library，已经是Python平台事实上的图像处理标准库了。PIL功能非常强大，但API却非常简单易用。 由于PIL仅支持到Python 2.7，加上年久失修，于是一群志愿者在PIL的基础上创建了兼容的版本，名字叫Pillow，支持最新Py
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摘要：1.XML XML虽然比JSON复杂，在Web中应用也不如以前多了，不过仍有很多地方在用，所以，有必要了解如何操作XML。 DOM vs SAX 操作XML有两种方法：DOM和SAX。DOM会把整个XML读入内存，解析为树，因此占用内存大，解析慢，优点是可以任意遍历树的节点。SAX是流模式，边读边解
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摘要：1.itertools Python的内建模块itertools提供了非常有用的用于操作迭代对象的函数。 首先，我们看看itertools提供的几个“无限”迭代器： >>> import itertools >>> natuals = itertools.count(1) >>> for n in
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摘要：1.hashlib 摘要算法简介 Python的hashlib提供了常见的摘要算法，如MD5，SHA1等等。 什么是摘要算法呢？摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。 举个例子，你写了一篇文章，内容是一个字符串'ho
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摘要：1.base64 Base64是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。 用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时，我们都会看到一大堆乱码，因为二进制文件包含很多无法显示和打印的字符，所以，如果要让记事本这样的文本处理软件能处理二进制数据，就需要一个二进制到字符串的转换方法。Base64是一
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摘要：1.datetime datetime是Python处理日期和时间的标准库。 获取当前日期和时间 我们先看如何获取当前日期和时间： >>> from datetime import datetime >>> now = datetime.now() # 获取当前datetime >>> print(
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摘要：字符串是编程时涉及到的最多的一种数据结构，对字符串进行操作的需求几乎无处不在。比如判断一个字符串是否是合法的Email地址，虽然可以编程提取@前后的子串，再分别判断是否是单词和域名，但这样做不但麻烦，而且代码难以复用。 正则表达式是一种用来匹配字符串的强有力的武器。它的设计思想是用一种描述性的语言来
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摘要：1.进程 vs. 线程 我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worke
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摘要：1.多线程 多任务可以由多进程完成，也可以由一个进程内的多线程完成。 我们前面提到了进程是由若干线程组成的，一个进程至少有一个线程。 由于线程是操作系统直接支持的执行单元，因此，高级语言通常都内置多线程的支持，Python也不例外，并且，Python的线程是真正的Posix Thread，而不是模拟
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摘要：要让Python程序实现多进程（multiprocessing），我们先了解操作系统的相关知识。 Unix/Linux操作系统提供了一个fork()系统调用，它非常特殊。普通的函数调用，调用一次，返回一次，但是fork()调用一次，返回两次，因为操作系统自动把当前进程（称为父进程）复制了一份（称为子
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摘要：今天去Ubuntu上安装nodejs，下载的文件node-v14.15.3-linux-x64.tar.xz 这是两层压缩，外面是xz压缩方式，里层是tar压缩 所以可以分两步实现解压 $ xz -d node-v6.10.1-linux-x64.tar.xz $ tar -xvf node-v6.
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摘要：在读取视频文件调用默认的摄像头cv.VideoCapture(0)会出现下面的视频格式问题 CvCapture_MSMF::initStream Failed to set mediaType (stream 0, (640x480 @ 30) MFVideoFormat_RGB24(unsuppo
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摘要：进程和线程概述 很多同学都听说过，现代操作系统比如Mac OS X，UNIX，Linux，Windows等，都是支持“多任务”的操作系统。 什么叫“多任务”呢？简单地说，就是操作系统可以同时运行多个任务。打个比方，你一边在用浏览器上网，一边在听MP3，一边在用Word赶作业，这就是多任务，至少同时有
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摘要：当出现如下情况时： 注意：sklearn中已经废弃cross_validation,将其中的内容整合到model_selection中 解决办法：将sklearn.cross_validation 替换为 sklearn.model_selection即可，亲测有效
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