当我们的爬虫程序已经完成使命,帮我们抓取大量的数据。你内心也许会空落落的。或许你会疑惑,自己抓取这些数据有啥用?如果要拿去分析,那要怎么分析呢?
最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别,以此来学习一些新的技能。因为我是初学,对图像处理方面就不太了解了,欲要利吾事,必先利吾器,既然只是做一下实验,那用 Python 来作原型开发再好不过了。在 Python 中,比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library),当前版本是 1.1.6 ,用起来非常方便。大家可以在 http://www.pythonware.com/products/pil/index.htm 下载和学习。
【GiantPandaCV导语】torch.fx对于PyTorch来说确实是一个比较好的工作,因为它消除了一些动态图和静态图的Gap。比如在图改写方面,torch.fx让PyTorch想做一些其它静态图框架的算子融合优化非常容易。并且torch.fx让后训练量化和感知训练量化以及AMP等的实现难度大大降低,这得益于我们可以直接在Python层操作这个IR,所以我认为这是一个不错的工作。尤其是对使用PyTorch开发的算法工程师来说,现在可以基于这个特性大开脑洞了。我之前围绕FX也做了一个QAT的工作,感兴趣可以阅读:基于OneFlow实现量化感知训练。torch.fx的卖点就是,它使用纯Python语言实现了一个可以捕获PyTorch程序的计算图并转化为一个IR的库,并且非常方便的在这个IR上做Pass,同时提供将变换后的IR Codegen合法的Python代码功能。我觉得算是达到了在Eager下写Pass就像做链表插入删除题目一样顺滑。
在看到知乎上有个问题: 我都会用Excel了,还有必要学Python吗? 这个问题大概率可以说明问这个问题的这位同学目前还没有遇到非Python不可的场景,之所以产生了学Python的念头是因为这两年Python实在是太火了,如果自己不学总觉得差点什么。但是学了一点以后又发现Python做的那些事情,我Excel也可以做,既然如此,我为什么还要费这么大劲去学Python呢? 为什么要学Python 大家在学一个工具或者一项知识的时候,一定不要为了学而学,这样不仅学起来很痛苦,而且很难坚持下去的。 那既然如
在Python中 is是一个对象标识符(object identity ),== 表示相(equality); is 是通过对象所指向的内存地址是否相等来进行判断 == 则是通过调用方法 eq判断两边的对象是否相等 一般情况下 a is b 返回True的话这表示 a,b指向同一内存地址 a ==b 返回True,即a 和b 的值相等
Python 的科学栈相当成熟,各种应用场景都有相关的模块,包括机器学习和数据分析。数据可视化是发现数据和展示结果的重要一环,只不过过去以来,相对于 R 这样的工具,发展还是落后一些。 幸运的是,过去几年出现了很多新的Python数据可视化库,弥补了一些这方面的差距。matplotlib 已经成为事实上的数据可视化方面最主要的库,此外还有很多其他库,例如vispy,bokeh, seaborn, pyga, folium 和 networkx,这些库有些是构建在 matplotlib 之上,还有些有其他一
“PDFMV框架是问题-数据-特征-模型-价值五个英文字母的首字母组合而成,它是以问题为导向,数据为驱动,利用特征和模型从数据中学习到知识,以创造价值的系统化过程。”
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先说一段题外话。我是一名数据科学家,在用SAS做分析超过5年后,我决定走出舒适区,寻找其它有效的数据分析工具,很快我发现了Python!
PyTorch 的构建者表明,Pytorch 的哲学是解决当务之急,也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念,一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行,因此,PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。
python可视化神器——pyecharts库导读: 根据与大佬的询问,故而开启《python pyecharts》这个系列 📷 pyecharts是什么? pyecharts 是一个用于生成 Echarts 图表的类库。Echarts 是百度开源的一个数据可视化 JS 库。用 Echarts 生成的图可视化效果非常棒,pyecharts 是为了与 Python 进行对接,方便在 Python 中直接使用数据生成图。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask、django中集成使用。
一看这个标题就会想,这有什么大惊小怪的,可能好多人觉得这是个脑残话题,但我确实误解了两三年……
谈论Python时,很难不提到列表解析,这是Python中的一种循环技术。迭代(循环)的标准方法是使用for … in …语句,使用列表解析进行循环有点像语法糖,它看起来像一个带有一点扭曲的for循环。有时,列表解析被称为“一行for循环”。
数据记者和信息设计师,David McCandless,在他的TED演讲中谈到数据可视化的重要性时说过,“通过信息可视化,我们把它变成了一个你可以用眼睛探索的风景,一幅信息地图。当你迷失在信息中时,信息地图是很有用的。”
Python是一种面向对象的解释型编程语言,源代码与解释器CPython遵守GPL协议,Python语法简洁清晰。
Python黑帽编程2.6 模块 我们已经学习了如何在你的程序中定义一次函数而重用代码。如果你想要在其他程序中重用很多函数,那么你该如何编写程序呢?你可能已经猜到了,答案是使用模块。模块基本上就是一个包含了所有你定义的函数和变量的文件。为了在其他程序中重用模块,模块的文件名必须以.py为扩展名。 模块可以从其他程序 导入以便利用它的功能。这也是我们使用Python标准库的方法。首先,我们将学习如何使用标准库模块。 2.6.1 调用SYS模块 先上代码: #!/usr/bin/python import s
毋庸置疑,Python是用于数据分析的最佳编程语言,因为它的库在存储、操作和获取数据方面有出众的能力。 在PyData Seattle 2017中,Jake Vanderplas介绍了Python的发展历程以及最新动态。在这里我们把内容分成上下两篇,在上篇给大家带来了Python的发展历程( 为什么说Python是数据科学的发动机(一)发展历程 )。下篇将给大家介绍Python中的一些重要工具。 主讲人: Jake Vanderplas是华盛顿大学eScience研究所物理科学研究的负责人。该研究所负责跨
这些年,我一直在使用 JavaScript 、CocosCreator做开发,只要是他们不能解决的,我都不太愿意去弄,或者说是不太情愿去做。真的是手中有把锤子,看什么都是钉子,越是熟悉一样东西,越容易被思维定式给束缚,难以成长!
R(又称R语言)是一款开源的跨平台的数值统计和数值图形化展现工具。通俗点说,R是用来做统计和画图的。R拥有自己的脚本语言和大量的统计、图形库(得益于开源社区),这让她看起来既美又实用。与其他同类软件(如 SPSS)相比,R的特点是纯命令行的,这倒也好,我们更应该把注意力放在数据本身,而非统计工具的UI。
网上有这样一张图片,信息量很大,通常会被配上标题“一张图让你学会Python”:
>个人以前学的东西太杂了:Android(主),java,php,go,ios,前端。现在准备专挑一门语言进行深入。在Android行情没落的时候,在人工智能与大数据到来的时候,学习Python也许是一个不错的选择.从前端到后台,什么都能干。**python在手,天下我有!**
Theano是一个Python库,它允许你定义、优化和求值数学表达式,特别是具有多维数组(numpy.ndarray)的数学表达式。对于涉及大量数据的问题,使用Theano可以获得与手工编写的C实现不相上下的速度。它还可以通过利用最近的GPU超过CPU上的C多个数量级。
这两天一直在纠结图床的问题,因为用自己的服务器来做图床这个事情我考虑再三,觉得比较不靠谱-_-|||,因为我的服务器只是一个小小的低配服务器,用来当自己的博客图床本来这个问题不大,但是我的博文基本都是在 csdn 上,流量还是颇为可观的。把自己的服务器给搞垮了,那可是吃不消的一件事情。
博客主页:https://www.zhihu.com/people/tu-dou-dou-27-10
今天在一个交流群里看到有人问这个图如何实现?这种图叫玫瑰图或者花瓣图,如果使用R语言的ggplot2来做的话, 比较常规的实现办法是先做柱形图,然后再用极坐标,比如
大家在做网站或 App 开发、写文章、做 PPT,是不是有时候会遇到一些要配图的时候。
本文是《人人都能学人工智能-TensorFlow系列》文章的第一篇,这个系列会对TensorFlow的基础使用,SoftMax,交叉熵,Dropout,CNN,LSTM和NLP等内容进行系列介绍,尽量使用通俗的语言,让更多的人都能了解人工智能,了解TensorFlow。 TensorFlow是Google开源的一款人工智能学习系统。为什么叫这个名字呢?Tensor的意思是张量,代表N维数组;Flow的意思是流,代表基于数据流图的计算。把N维数字从流图的一端流动到另一端的过程,就是人工智能神经网络进行分析和处
在任何一个企业中,每个运转的环节都会产出其对应的数据,当企业出现问题时,正确完整的数据分析可以帮助决策者做出明智有利的决策。
在Excel中,我们经常会遇到要将文本拆分。Excel中的文本拆分为列,可以使用公式、“分列”功能或Power Query来实现。
Excel,一款经典软件,简单的用户界面,易于理解,被数十亿人使用。Python,一种功能强大且灵活的编程语言,得到了广大社区的支持。Python并没有取代Excel,但我们可以一起使用它们。
“表情包”是现在非常流行的交流方式,通过一张图片就能把文字不能表达或不便于表达的情感给表示出来,表情包一经诞生,就统治了中国人的社交圈,尤其是年轻人,他们的社交方式是所谓“天可不聊,图不可不斗”,几乎任何对话都会出现表情包的身影,一言不合就斗图,自己也会在聊天中发几个表情包,可是总会造成一些小误会,比如下面的图
用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们留下深刻印象?也许你想给某人展示一个内在的形象,一个中庸的形象?
首先是顶流Python高举卷王之王的大旗向传统王者VBA抢班夺权,pandas, xlwings、OpenPyXL和Matplotlib等第三方包已经具备VBA和Power Query的几乎所有功能。
算法与数据结构 我是一个数据分析师。 准确来说我是一个当年只会excel数据透视表,就天不怕地不怕地来当数据分析师的人。当年的某一天,我的老板Q我: 小刘啊,我小姨子给了我一个全国市委书记的名单,你帮
今天面向的读者是之前没有接触过Python,现在想学习的童鞋。如果你是Python老鸟,可以点左上角的叉叉了。 主要分为以下三个内容:1. Python的安装与程序运行。2. Python学习经验 3. Python书籍与网络资源推荐+作者收藏的资源 1. Python安装与如何运行程序 Python安装主要是在Windows系统中需要安装一下,如果使用Linux系统则不用安装,因为Linux系统自带Python环境。这里建议想入坑机器学习的童鞋早点放弃W
近日,Reddit 上有一个热帖:为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)?
临渊羡鱼,不如退而结网。我们步步为营,从头开始帮助你用Python做出第一张词云图来。欢迎尝试哦!
使用过python做数据分析的小伙伴都知道,matplotlib是一款命令式、较底层、可定制性强、图表资源丰富、简单易用、出版质量级别的python 2D绘图库。
目录 Python-ThirdWeek知识汇总 软件链接 思维导图 Python-ThirdWeek知识汇总 1、这周学习了很多新知识,比较容易晕的是装饰器,什么困难只要能坚持别人不能坚持的,才能得到别人得不到的,总的来说不能退步,不能退缩,如果累了,也应该去把该死的情绪放一放,让生活回归正轨!共勉!! 2、new_get_skill: 3D制作、ScreenTogif,Processon制图,技术总不能限制在2D的世界,给大家推荐一个制作动态图的软件非常好用下面拿搜单词做个例子,如果需要的话后期会做一
开门见山 http://mpvideo.qpic.cn/0bf2c4accaaareajh4s6y5qfaf6deelqaiia.f10002.mp4?dis_k=0ca4a152af138fdceb
2017 年即将结束,又到了做年终总结的时候,本文盘点了今年最受欢迎的十个 Python 机器学习库,同时在文末选出了一些值得关注的 Python 库。如果本文没有收纳你心目中的最佳机器学习 Python 库,欢迎在文末留言补充。 1. Pipenv Pipenv 是 Kenneth Reitz 的业余项目,旨在将其他软件包(例如 npm 和 yarn)整合到 Python 里。它不需要安装 virtualenv, virtualenvwrapper,不用管理 requirements.txt 文件,并
选自Medium 作者:Kevin Yang 机器之心编译 参与:路雪 最近,我一直在研究在 GloVe 词嵌入中做加减法。例如,我们可以把「king」的词嵌入向量减去「man」的词嵌入向量,随后加入「woman」的词嵌入得到一个结果向量。随后,如果我们有这些词嵌入对应的语料库,那么我们可以通过搜索找到最相似的嵌入并检索相应的词。如果我们做了这样的查询,我们会得到: 我们有很多方法来搜索语料库中词嵌入对作为最近邻查询方式。绝对可以确保找到最优向量的方式是遍历你的语料库,比较每个对与查询需求的相似程度——这当
外部存储器中也采用了类似磁带的装置,比较常用的一种叫磁盘,将圆形的磁性盘片装在一个方的密封盒子里,这样做的目的是为了防止磁盘表面划伤,导致数据丢失。这是百科上面准确的介绍,下面我们就用python来获取电脑中磁盘的信息,需要用到psutil这个第三方库
可视化BI软件经过几十年的不断发展,已成为大型企业进行商业决策不可缺少的工具。在BI软件问世之前,由于做数据分析可视化的时间较长、人力成本较高,企业一直处于忽视的状态。可视化BI软件的出现极大地提高了企业处理分析数据的效率。
文章来源:网络 推荐阅读:终于来了, 彭涛Python 爬虫训练营 ! Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操作,PyCharm 更适合做完整的 Python 项目。 然而,因为交互式操作,很少会有开发者想到用 Jupyter 做 Debug。 尽管很多读者可能认为 Jupyter 用来做展示和小型试验就足够了,Debug 并没有太大的需求,但弥补上 Jupyter 缺失的一环,能让它
上一期,和大家分享了12306架构优化思路,本期讲和大家分享YouTube架构设计,阅读了本文你将了解到YouTube初期架构是个什么样子,以此,增强自己站点架构设计的信心。 YouTube网站架构吐槽(上) YouTube作为一个几十亿级别流量的视频网站,其站点维护人员却少之又少,这些技术人员是如何设计YouTube架构,使其具备如此强大的抗压能力的呢,我们接着往下看。 核心技术要点 1)Apache:站点服务器 2)Python:Web应用主要是用Python搞定的 3)Linux(SuSe):操作系统
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