在进行数据处理和交互时，经常会遇到将数据转换为JSON格式的需求。然而，有时候在尝试将某些数据类型转换为JSON时，可能会遇到TypeError: Object of type 'float32' is not JSON serializable的错误。本文将介绍这个错误的原因以及如何解决它。
wordcloud是优秀的词云展示第三方库，以词语为基本单位，通过图形可视化的方式，更加直观和艺术的展示文本。
爬虫数据可视化（Python+Flask+Echart+WordCloud） 将上一个豆瓣爬虫项目的数据，可视化处理。
词云图是文本挖掘中用来表征词频的数据可视化图像，通过它可以很直观地展现文本数据中地高频词：
在使用编程语言时，我们经常会遇到各种各样的错误。其中一个常见错误是TypeError: new(): data must be a sequence (got float)。这个错误通常出现在我们尝试创建一个包含浮点数的数据序列时。
本文演示如何在Python中创建词云。词云是一种文本数据可视化，词云图中有些词更大、更粗，而另一些词则更小。通常，数据文本中提到的特定单词越多，这些单词在可视化中显示就越大。
概念：计算及是根据指令操作数据的设备，具有功能性和可编程性。 发展：参照摩尔定律（Moore’s Law），表现为指数方式。 程序设计：计算及可编程性的体现。 程序设计语言：一种用于交互的人造语言。 编程语言的执行方式：编译和解释。 编译：将源代码一次性转换成目标代码的过程。 解释：将源代码逐条转换成目标代码同时逐条运行的过程。 静态语言：使用编译执行的编程语言，如C、C++、Java 脚本语言：使用解释执行的编程语言，如Python，JavaScript，PHP 程序的基本编写方法（IPO）：Input输入 Process处理 Output输出
在使用 PyTorch 进行深度学习任务时，数据的预处理是非常重要的一步。而 PyTorch 提供了一个非常常用且重要的预处理函数 ToTensor，它被用来将数据转换为张量的形式。 本文将详细解读 PyTorch 中的 ToTensor 函数，帮助读者理解它的工作原理和使用方法。
很多时候，您可能会看到一片云，上面堆满了许多大小不同的单词，这些单词代表了每个单词的出现频率或重要性。这称为标签云或词云。对于本教程，您将学习如何在Python中创建自己的WordCloud并根据需要自定义它。
为了能够在Labelme上对Dicom图像进行编辑，这里对python环境下Dicom文件的读取进行了研究。在Dicom图像中CT的窗宽窗位是一个很重要的概念，但是找了半天在pydicom中没有相关设置函数，这里跟DCMTK还不一样。但是可以根据两个tag得到CT图像的CT值，那就是（0028|1052）：rescale intercept和（0028|1053）：rescale slope。则按照下面的算子得到CT图像，进而就可以调整窗宽窗位了
本文作者：hang 本文来源：https://segmentfault.com/a/1190000010473819 简介 刚接触python不久，做一个小项目来练练手。前几天看了《战狼2》，发现它在
来源：hang segmentfault.com/a/1190000010473819 简介 刚接触python不久，做一个小项目来练练手。前几天看了《战狼2》，发现它在最新上映的电影里面是排行第一的，如下图所示。准备把豆瓣上对它的影评做一个分析。 目标总览 主要做了三件事： 抓取网页数据 清理数据 用词云进行展示 使用的python版本是3.5. 一、抓取网页数据 第一步要对网页进行访问，python中使用的是urllib库。代码如下： from urllib import request res
wordcloud 是一个python实现的高效词频可视化工具，除了可以使用各种mask和颜色提供个性化的掩膜，还可以通过api便捷的挑战获得个性化的词云输出。 安装
大家好，今天我来为大家介绍如何在Java开发中使用人工智能（AI）。既然要使用AI，那么我们就需要用到一些最新的技术和工具，不过不用担心，我将在本篇教程中为大家详细讲解如何快速上手使用AI。废话不多说，让我们一起来看看吧！
周六了，各位周末快乐，今日我们来一文数据分析，从0说起，一起来看pyecharts的作用以及其他相关库的使用！
在使用NumPy进行数值计算时，有时会遇到TypeError：Can't multiply sequence by non-int of type 'numpy.float64'的错误。本文将解释该错误的原因以及如何解决它。
看到一篇有意思的博客 利用微信开放的接口itchat 可以获取登录的微信好友信息 并且利用图像工具显示分析结果 非常的有意思 记录下实现过程 并提供可执行代码
摘要： 当我们手中有一篇文档，比如书籍、小说、电影剧本，若想快速了解其主要内容是什么，则可以采用绘制 WordCloud 词云图，显示主要的关键词（高频词）这种方式，非常方便。本文将介绍常见的英文和中文文本的词云图绘制，以及 Frequency 频词频词云图。
食物是我们生活中不可分割的一部分。据观察，当一个人选择吃东西时，通常会考虑食材和食谱。受食材和烹饪风格的影响，一道菜可能有数百或数千种不同的菜谱。网站上的菜谱展示了做一道菜所需要的食材和烹饪过程。但问题是，用户无法识别哪些菜可以用自己现有的食材烹饪。为了克服这些问题，机器学习方法能够根据用户可用的材料提出菜谱。
换言之，但凡包裹在英文格式下的 单引号、双引号或三引号 里的内容，不论引号里边是英文、中文、甚至是数字、符号、火星文等，她都叫做字符串。
上一遍博文已经详细地介绍了Python的数据类型，详见链接Python的变量命名及数据类型。
TDSQL-C MySQL 版（TDSQL-C for MySQL）是腾讯云自研的新一代云原生关系型数据库。融合了传统数据库、云计算与新硬件技术的优势，为用户提供具备高弹性、高性能、海量存储、安全可靠的数据库服务。TDSQL-C MySQL 版100%兼容 MySQL 5.7、8.0。实现超百万级 QPS 的高吞吐，最高 PB 级智能存储，保障数据安全可靠。TDSQL-C MySQL 版采用存储和计算分离的架构，所有计算节点共享一份数据，提供秒级的配置升降级、秒级的故障恢复，单节点可支持百万级 QPS，自动维护数据和备份，最高以GB/秒的速度并行回档。TDSQL-C MySQL 版既融合了商业数据库稳定可靠、高性能、可扩展的特征，又具有开源云数据库简单开放、高效迭代的优势。TDSQL-C MySQL 版引擎完全兼容原生 MySQL，您可以在不修改应用程序任何代码和配置的情况下，将 MySQL 数据库迁移至 TDSQL-C MySQL 版引擎。
昨天我们分析了某 girl 的 QQ 空间，之后想想还是不过瘾啊，感觉还可以深度挖掘词云这个库，于是在网上找了一个实际例子又来波
如何用最少的精力，完成最高效的 PyTorch 训练？一位有着 PyTorch 两年使用经历的 Medium 博主最近分享了他在这方面的 10 个真诚建议。
在进行数据处理和分析时，我们经常会使用Python的NumPy库来处理数组和矩阵。然而，在将NumPy数组转换为JSON格式时，有时会遇到一个常见的错误：Object of type 'ndarray' is not JSON serializable。这个错误意味着NumPy数组不能直接被转换为JSON格式。
本期是对腾讯热播剧——扫黑风暴的一次爬虫与数据分析，耗时两个小时，总爬取条数3W条评论，总体来说比较普通，值得注意的一点是评论的情绪文本分析处理，这是第一次接触的知识。
数据是数据科学中任何分析的关键，大多数分析中最常用的数据集类型是存储在逗号分隔值(csv)表中的干净数据。然而，由于可移植文档格式(pdf)文件是最常用的文件格式之一，因此每个数据科学家都应该了解如何从pdf文件中提取数据，并将数据转换为诸如“csv”之类的格式，以便用于分析或构建模型。
或许大多数人对于高斯滤波的印象都停留在使用一个高斯在图像滑动然后计算结果。这的确没错，但从速度上考虑这种模式是难以优化的。也导致在极大分辨率图像上进行高斯滤波是压根不可行的。幸运的是，高斯滤波实际上还有另外一种表达方式，那就是递归表达。这最早见于《Recursive implementation of the Gaussian filter》论文中：
通常我们生活中遇到的图像，无论是jpg、还是png或者bmp格式，一般都是8位的（每个通道的像素值范围是0-255），但是随着一些硬件的发展，在很多行业比如医疗、红外、航拍等一些场景下，拥有更宽的量化范围的图像也越来越常见，比如10位（带宽1024）、12位（带宽4096）、14位（带宽16384）以及16位（带宽32768）的图像，当然还有以浮点数保存的高动态图像(hdr格式的那种),但是目前大部分的显示器还是只支持8位图像的显示，因此，对于这一类图像，一个很重要的问题就是如何将他们的数据量化到0到255之间，而且尽量的保留更多的细节信息，这也就是常见的HDR到LDR的过程。 在我前面的博客里其实也有讲到这方面的信息，本文再尝试将直方图均衡化引入到这个过程中。
词云百度百科：“词云”就是对网络文本中出现频率较高的“关键词”予以视觉上的突出，形成“关键词云层”或“关键词渲染”，从而过滤掉大量的文本信息，使浏览网页者只要一眼扫过文本就可以领略文本的主旨
学习 Python 会有这么一个阶段，太简单的程序看不上眼，复杂的开源项目又有点力不从心，这个时候，你就需要接触点简单的 Python 小项目来提升 Python 技能。
本想果断的说，卡卡西是火影里面最帅的人物。但是出于对大家的尊重，我把这句话改成：“卡卡西是动漫界最帅的人物”，不接受任何反驳。
font_path：字体路径。字体存在的目录，在想要的字体上点右键，选择“属性”可查看其名称，然后连同路径复制，赋给font_path即可。比如本例使用的黑体。需要注意的是，若是中文词云，需要选中文字体。
tensorflow支持14种不同的类型，主要包括：实数：tf.float32 tf.float64整数：tf.int8 tf.int16 tf.int32 tf.int64 tf.unit8布尔：tf.bool复数：tf.complex64 tf.complex1281、tf.to_bfloat16函数将张量强制转换为bfloat16类型。(deprecated)tf.to_bfloat16( x, name='ToBFloat16')参数：x:张量或稀疏张量或索引切片。name:
0. itchat 最近研究了一些微信的玩法，我们可以通过网页版的微信微信网页版，扫码登录后去抓包爬取信息，还可以post去发送信息。 然后发现了itchat这个开源项目，作者是@LittleCoder，已经把微信的接口完成了，大大的方便了我们对微信的挖掘，以下的功能也通过itchat来实现。 安装itchat这个库 pip install itchat 先来段简单的试用，实现微信的登录，运行下面代码会生成一个二维码，扫码之后手机端确认登录，就会发送一条信息给‘filehelper’，这个filehelpe
构思这个系列的初衷是很明显的，之前我是从图论起家搞起了计算机视觉，后来发现深度学习下的计算机视觉没的搞了，后来正好单位的语料很丰富就尝试了NLP 的一些东西，早期非常痴迷于分词等等的技术，后来发现NLP 里面是有广阔天地的。 如果你现在打开微信，可能很多公众号都在推送从哪里爬取了一些语料数据如下图，
文本预处理是指在进行自然语言处理（NLP）任务之前，对原始文本数据进行清洗、转换和标准化的过程。由于现实中的文本数据通常存在噪音、多样性和复杂性，直接使用原始文本数据进行分析和建模可能会导致结果不准确或不稳定。因此，文本预处理是NLP中非常重要的一步，它有助于提高文本数据的质量，减少数据中的干扰因素，并为后续的文本分析和挖掘任务提供更好的基础。
data参数如果要传必须传bytes（字节流）类型的，如果是一个字典，先用urllib.parse.urlencode()编码。
这个操作对x(对于张量)或x进行了强制转换。值(对于稀疏张量或索引切片)到dtype。
任务目标 使用python完成一个小程序，分析鲁迅先生文章中 最常用的词语，并使用词云图展示出来。
运行命令 pip install selenium jieba wordcloud matplotlib numpy 进行下载
学习使用Django进行网页爬取取决于你对Python、Django框架和网络爬虫的熟悉程度。以下是一些关键点，总的来说，如果你已经具备Python和Django的基础知识，并对网页爬虫有一定了解，那么学习使用Django进行网页爬取将会比较容易。如果你是一个完全的初学者，那么可能需要更多的时间和努力来掌握所需的所有技能。不过，通过逐步学习和实践，这是完全可行的。比如我遇到得下面得问题以及我得应对方法。
大家好，前面写了一个OpenVINO部署YOLOv5推理的教程，收到很多反馈！这里就再写了一篇如何使用YOLOv5训练自定义对象检测，从数据准备到推理整个环节，帮助大家更好的使用YOLOv5来解决实际问题。整个文章主要分为三个部分，分别是数据准备与YOLO格式数据转换，模型训练与推理测试，模型转换为ONNX与部署。
随着社交媒体的迅速发展，微博已成为人们交流观点、表达情感的重要平台之一。微博评论数据蕴含着丰富的信息，通过对这些数据进行分析和可视化，我们可以深入了解用户对特定话题的关注程度和情感倾向。本文将介绍如何利用Python进行微博评论数据的准备、探索、可视化和常见数据分析任务。
要理解Python中的float(input())，可以分两部分。第一，input()用于获取键盘上的输入，该函数的返回值是一个Python字符串str类型的数据——不过输入的是什么；第二，float()函数用于将传递的参数——这里就是input()的返回值，一个字符串——转换为float浮点数的类型。float()函数转换input()的返回值相对于使用int()可以保留相应的精度。
本篇文章先介绍几种制作词云的 Python 库，分别是 WordCloud、StyleCloud、Pyecharts；再加一个在线词云制作网站；最后通过代码实操和可视化效果对它们做个简单比较
本文译自 Matt Stauffer 的系列文章. ---- 之前完全忘了要把这个 Laravel 5 的系列博客写完，不过最近看到了一篇关于属性转换的简介 Laravel 5 Eloquent Attribute Casting is Awesome, 所以我决定把这个特性加到我的系列文章中。官方文档的 Eloquent 相关部分在这里。 什么是属性转换 转换一个属性值的意思是把它转换成某个特定的数据类型（或者是为了确保它是某个特定的数据类型）。数据类型我们都很熟悉了，比如 integer 或者 boo
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