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如何用Python云?(基础篇视教程)

只需要花10几分钟,跟着教程完整一遍,你就能自己用Python云了。 ? (由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。 《如何用Python云?》图文版发布于2017年6月,是我数据科学系列教程中的第一篇。 目前仅简书一个平台,阅读数量就已经超过2万。 ? 为了让大家花费更少的时间试错,更高效地掌握云制作基本方法,我制作了对应的视教程。 视以Windows平台上,基于Python 3.6的32位版本Anaconda为工作环境录制。 只需要花10几分钟,跟着教程完整一遍,你就能自己用Python云了。 视链接在这里。 ? 注意视播放默认选择“高清”,但其实是支持1080P的。 完整观看了视以后,你就可以出基本款的英文云了。你可能还会有以下疑问: 如何对中文文本云呢? 如何出指定边框形状的云呢? 这些内容,欢迎你参考我的“玉树芝兰”数据科学系列图文教程来学习。

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利用Python一个小姐姐云跳舞视

python爬取B站视弹幕,并利用opencv对视进行分割,百度AI进行人像分割,moviepy生成云跳舞视,并添加音。 2.2 视分割 使用opencv,将视的分隔为图片,本文截取 800 张图片来云。 2.3.2 Python SDK参考文档 利用参考文档(https://cloud.baidu.com/doc/BODY/s/Rk3cpyo93? 4.生成云图 4.1 评论内容机械压缩去重 对于一条评论来说,有些人可能手误,或者凑字数,会出现将某个字或者语,重复说多次,因此在进行分之前,需要“机械压缩去重”操作。 合成视 如官方文档所介绍的,moviepy是一个用于视编辑Python库,可以切割、拼接、标题插入,视合成(即非线性编辑),进行视处理和自定义效果的设计。

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    如何用Python云?

    我们步步为营,从头开始帮助你用Python出第一张云图来。欢迎尝试哦! ? (由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。 网上教你信息图的教程很多。许多都是利用了专用工具。这些工具好是好,便捷而强大。只是它们功能都太过专一,适用范围有限。今天我们要尝试的,是用通用的编程语言Python云。 Python是一种时下很流行的编程语言。你不仅可以用它数据分析和可视化,还能用来网站、爬取数据、数学题、写脚本替你偷懒…… 知道豆瓣吗?它一开始就是用Python写的。 从零开始,意味着我会教你如何安装Python运行环境,一步步完成云图。希望你不要限于浏览,而是亲自动手尝试一番。到完成的那一步,你不仅可以出第一张云图,而且这还将是你的第一个有用的编程作品。 你可以在云图片上单机鼠标右键,用“图片另存为”功能导出。 ? 通过这张云图,我们可以看到不同单组出现的率高低差别。高的字体明显更大,而且颜色也很醒目。

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    Python简易

    最近突发奇想,想云玩玩,这算是Python的一个很初级的应用,虽然很初级,依然免不了会出现各种bug~ 使用工具: Anaconda:一个开源的用于Python科学计算的发行版本 jieba:一个 Python第三方库,用于中文分。 wordcloud:一个Python的第三方库,用于生成云。 一份中文字体文件:simsun.ttf 若干咪蒙文章资源:作为语料数据。 一张白底图片:作为云的蒙版。 实验效果: 我用我的微信头像当蒙版: ? 然后生成的云长这个样子: ? 当然,同样的数据源,还可以成很多样式的云,比如下面这个: ? 还有这样的: ? 总结:任何一件简单的事,不自己亲自去一遍,永远不知道会遇到多少bug。

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    利用Python一个漂亮小姐姐云跳舞视

    下载视 2. 获取弹幕内容 3. 从视中提取图片 4. 利用百度AI进行人像分割 5. 小姐姐跳舞云生成 6. 合成跳舞视 7. 视插入音 一、前言 ? 从视中提取图片 经过测试,这个视完整分离出图片来有 3347 张,本文截取 800 张图片来云。 查看人像分割的Python SDK 文档,熟悉它的基本使用。 ? 漂亮小姐姐云跳舞视! / 本文仅用于交流学习,未经作者允许,禁止转载,更勿其他用途,违者必究。

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    利用Python一个漂亮小姐姐云跳舞视

    同时利用 python 爬取 B 站视弹幕,并利用 opencv 对视进行分割,百度 AI 进行人像分割,moviepy 生成云跳舞视,并添加音。 下载完的视。 视分割 使用opencv,将视的分隔为图片,本文截取 800 张图片来云。 评论内容机械压缩去重 对于一条评论来说,有些人可能手误,或者凑字数,会出现将某个字或者语,重复说多次,因此在进行分之前,需要“机械压缩去重”操作。 ========') 合成视 如官方文档所介绍的,moviepy是一个用于视编辑Python库,可以切割、拼接、标题插入,视合成(即非线性编辑),进行视处理和自定义效果的设计。 漂亮小姐姐云跳舞视

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    Python 使用collections统计

    Counter print(word_list) counter = Counter(word_list) dictionary=dict(counter) print(dictionary) # 统计

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    Python——大数据统计

    今天来讲一个统计的方法,说高大上一点,就是大数据分析;看完以后,也不过数行代码而已。 用途倒是很广泛,比如我们统计某篇文章中的用率,网络热点汇,再比如起名排行榜呀、热门旅游景点排行榜呀什么的,其实也都可以套用。 1 coding #! 2 补充一个Counter函数用法 python内置模块collections中有个Counter函数,功能也极为强大,实验设计可能会到,不过跟上面的单统计不太一样。

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    python jieba分(结巴分)、提取,加载,修改,定义

    “结巴”中文分最好的 Python 中文分组件,分模块jieba,它是python比较好用的分模块, 支持中文简体,繁体分,还支持自定义库。 # suggest_freq(segment,tune=Ture)可调节单,时期能或不能显示 # 注:自动计算的在使用HMM新发现功能时可能无效 # ''' # str_jing2=jieba.cut :一个一行:语,(可省略),性(可省略),用空格隔开,顺序不可颠倒。 IDF 率文件 关键提取所使用逆向文件率(IDF)文本语料库可以切换成自定义语料库的路径 用法:jieba.analyse.set_idf_path(file_name) # file_name为自定义语料库的路径 原理:将目标文本按行分隔后,把各行文本分配到多个 Python 进程并行分,然后归并结果,从而获得分速度的可观提升 基于 python 自带的 multiprocessing 模块,目前暂不支持

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    如何用Python中文分

    打算绘制中文云图?那你得先学会如何中文文本分。跟着我们的教程,一步步用Python来动手实践吧。 ? (由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。 需求 在《如何用Python云》一文中,我们介绍了英文文本的云制作方法。大家玩儿得可还高兴? 文中提过,选择英文文本作为示例,是因为处理起来最简单。但是很快就有读者尝试用中文文本云了。 在介绍分工具及其安装之前,请确认你已经阅读过《如何用Python云》一文,并且按照其中的步骤了相关的准备工作,然后再继续依照本文的介绍一步步实践。 分 中文分的工具有很多种。 有的在你的笔记本电脑里就能安装使用,有的却需要联网云计算。 今天给大家介绍的,是如何利用Python,在你的笔记本电脑上,免费中文分。 我们采用的工具,名称很有特点,叫“ 结巴分 ”。 数据 在《如何用Python云》一文中,我们使用了英剧”Yes, minister“的维基百科介绍文本。这次我们又从维基百科上找到了这部英剧对应的中文页面。翻译名称叫《是,大臣》。 ?

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    一行Python代码统计

    问题描述:给定一段文本,统计其中每个单的出现率。 技术要点:扩展库jieba的cut()函数,标准库collections中的Counter类。 参考代码: ? 代码执行结果: ?

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    Python使用Hadoop进行统计

    今天,我们利用python编写一个MapReduce程序,程序的目的还是百年不变的计算单个数,也就是WordCunt。 所谓mapreduce其实就是先分散计算后综合处理计算结果。 /usr/bin/env python import sys # input comes from STDIN (standard input) for line in sys.stdin # tab-delimited; the trivial word count is 1 print '%s\t%s' % (word, 1) mapper其实只了一个功能 ,就是读取每行文字,然后分割成一个一个的单 reduce部分代码: from operator import itemgetter import sys current_word = if current_word == word: print '%s\t%s' % (current_word, current_count) 这里,其实是对上面的map步骤的输出处理

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    Python 助力统计自动化

    今天借着这个实例,我们继续探究下 Python 在自动化处理上的魅力: ? 如上图所说,任务涉及了两份文件,一份 Word 文档,内含许多汇表格: ? 文档的表格中列出了不同单的考(高考次),比如单 the 考 28953,这相当于我们的初始文件和数据。还有一份 Excel 表格,里面列着诸多单要更新的次数值: ? Excel 表格中 the 的次在 B 列,数目为 2784。我们要实现的就是把 the 单在 Excel 表格中对应的数更新到 Word 文档中 the 的考中。 读取完 Excel 表格,接下来就是 Word 文档了,经过一番搜索,我选用 python-docx 库: # python-docx 库 https://python-docx.readthedocs.io 没问题,接下来我们就是针对这每个表格来文章了,我们要通过其相关的函数来定位到表格中具体的行列位置来提取单和考数据: # 接着上面的代码继续写 for table_index in range(table_num

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    Python杂谈(2)——分析工具

    工具介绍 1.在互联网上截取一段新闻,从新闻中提取各种实和虚,统计,制作文本知识库。 (text) for word, flag in words: print(str(flag)) #flag就是性的英文 4.文本分析部分--判断性 def JudgeWord( self,flag): if flag == "a": return "形容" elif flag == "ad": return "副形" elif flag == "an": return "名形" elif flag == "b": return "区别" elif flag == " "副" elif flag == "e": return "叹" elif flag == "f": return "方位" elif flag

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    python一个划翻译软件

    ,理解,如果单的意思都不懂,更不要想去理解文章的意思了。 因此这里了一个划翻译的小软件,我们的鼠标选中的文本并翻译出来。 例如,在阅读qt帮助的时候,碰到生: ? null' return True # 为True才会正常调用,如果为False的话,此次事件被拦截 上面的鼠标函数中有一个pyautogui库里的热键函数,关于pyautogui可以到这里查看python ---很多行代码一个自动打开软件的程序。 就这样,在日常的使用中也是非常便利的,只需要用鼠标选取一下,它就显示出单的翻译结果。

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    如何用 Python 和 gensim 调用中文嵌入预训练模型?

    利用 Python 和 Spacy 尝试过英文的嵌入模型后,你是不是很想了解如何对中文向量表达,让机器建模时捕捉更多语义信息呢?这份视教程,会手把手教你操作。 但谁说用 Python 嵌入,就一定得用 Spacy ? 我们可以使用其他工具。 工具 我们这次使用的软件包,是 Gensim 。 如果你读过我的《如何用Python爬数据?(一)网页抓取》和《如何用 pipenv 克隆 Python 教程代码运行环境?(含视讲解)》,那你应该记得,我非常推崇这些适合于人类使用的软件包。 这篇教程关注中文嵌入模型,因而对其他功能就不展开介绍了。 如何使用 Gensim 处理中文嵌入预训练模型呢? 我了个视教程给你。 视教程 教程中,我们使用的预训练模型来自于 Facebook ,叫 fasttext 。 它的 github 链接在这里。 ?

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    Python生成云图,TIIDF方法文本挖掘: 统计,云图

    python中使用wordcloud包生成的云图。 下面来介绍一下wordcloud包的基本用法。 ,默认 0.9 (所以语垂直方向排版出现率为 0.1 ) mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空,则使用二维遮罩绘制云。 relative_scaling : float (default=.5) //和字体大小的关联性 color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数,如果为空 fit_words(frequencies) //根据生成云 generate(text) //根据文本生成云 generate_from_frequencies(frequencies[, //根据生成云 generate_from_text(text) //根据文本生成云 process_text(text) //将长文本分并去除屏蔽(此处指英语,中文分还是需要自己用别的库先行实现

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    Python生成云图,TIIDF方法文本挖掘: 统计,云图

    python中使用wordcloud包生成的云图。 下面来介绍一下wordcloud包的基本用法。 ,默认 0.9 (所以语垂直方向排版出现率为 0.1 ) mask : nd-array or None (default=None) //如果参数为空,则使用二维遮罩绘制云。 relative_scaling : float (default=.5) //和字体大小的关联性 color_func : callable, default=None //生成新颜色的函数,如果为空 fit_words(frequencies) //根据生成云 generate(text) //根据文本生成云 generate_from_frequencies(frequencies[, //根据生成云 generate_from_text(text) //根据文本生成云 process_text(text) //将长文本分并去除屏蔽(此处指英语,中文分还是需要自己用别的库先行实现

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    如何优雅的写好Pythonic代码?

    当遇到一个单,判断是否在这个字典中,如果是,则加1;如果否,则字典中新增这个单,同时对应的设置为1。 对应的Python代码实现如下: #统计单出现的次 def computeFrequencies(wordList): #字典 wordfrequencies = {} wordfrequencies[word] = 1 else: # 单在单字典中, 加1 wordfrequencies[word Python代码变得无比简洁: # 统计单出现的次 def computeFrequencies(wordList): #字典 wordfrequencies = Counter 解决这个问题的其中一个思路是按照标题11提供的统计的方法,先统计,然后遍历字典,找出具有最大的数字。有没有更简洁的方式?

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