#简单的图形界面GUI（Graphical User Interface） from tkinter import * import tkinter.messagebox as messagebox class
}, "interactions": [{ "type": "element-active" }], }) pie.render("pie.html") 效果 image.png 其它类型图表 ： image.png ReadMore 更多操作详见：Git项目地址
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我用python的matplotlib模块进行简单的画图操作，作为入门参考，下面直接上代码： #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=np.linspace(-np.pi,np.pi,512,endpoint=True) c=np.cos(x) s=np.sin(x) plt.figure(1) #首先建立一张图figure1 #x轴的数据显示在x轴右侧 ax.yaxis.set_ticks_position("left") #y轴的数据显示在y轴左侧 plt.legend(loc="upper,left") #显示图例 #plt.axis([-1,1,-0.5,1]) #指定绘图范围，x从-1到1，y从-0.5到1 plt.grid() #显示网格线 plt.fill_between(x,np.abs(x )<0.5,c,c>0.7,color='green',alpha=0.5) #填充颜色 plt.show() 作图效果如下： ?
上篇文章简单说了下linux安装redis的过程，这里就是用python代码稍加演练,首先用pip安装redis： sudo pip install redis 然后就可以在python中调用了，下面写了些基础的东西 简单的get和set操作 print u'====set操作:' cache.set('blog:title', u'the5fire的技术博客') print cache.get('blog:title print u'====hashed操作:' cache.hset('blog:info','title', u'the5fire的技术博客') cache.hset('blog:info','url' print u'====lists操作：' cache.lpush('blog:tags', 'python') cache.lpush('blog:tags', 'linux') tags = cache.lrange ('blog:tags', 0, 2) print tags #对应的还有rpush，lpop，rpop，更多可以看红丸的redis实战 #4、sets类型的操作 print u'====sets操作
# _author_ == ‘ljh’ import imageio import glob import re from PIL impor...
具体想要实现上面的代码需要安装两个包和一个引擎 在安装之前需要先安装好Python，pip并配置好环境变量 ---- 1.第一个包： pytesseract pip install pytesseract imageObject=Image.open('D://new.jpg') print (imageObject) print (pytesseract.image_to_string(imageObject)) 识别图片 解决方法（D:/Python 该路径为Python安装位置，因人而异） D:/Python/Lib/site-packages/pytesseract 下的 pytesseract.py文件做如下修改
專 欄 ❈ sunhaiyu，Python中文社区专栏作者 专栏地址： http://www.jianshu.com/u/4943cb2c6ea4 ❈ Python用Pillow(PIL)进行简单的图像操作 使用Pillow操作图像 了解了一些基础知识，可以上手了。首先从读取图片开始，很多图像处理库（如opencv）都以imread()读取图片。Pillow中使用open方法。 ? ? 裁剪后 复制与粘贴图像到另一个图像 Image的copy函数如其名会产生一个原图像的副本，在这个副本上的任何操作不会影响到原图像。paste()方法用于将一个图像粘贴（覆盖）在另一个图像上面。 水平翻转 水平翻转看不出来，原图就是水平对称的... ? 垂直翻转 垂直翻转就明显了... 图像过滤 Pillow使用ImageFilter可以简单做到图像的模糊、边缘增强、锐利、平滑等常见操作。 Python中使用import cv2开始使用吧！
众所周知，Python 的应用是非常广泛的，今天我们就通过 matplotlib 库学习下如何制作精美的子弹图 1什么是子弹图 一个子弹图约定俗成的定义 子弹图使用长度/高度、位置和颜色对数据进行编码 定性范围显示为单一色调的不同强度，使色盲者可以辨别它们，并将仪表板上的颜色使用限制在最低限度 好了，差不多这就是子弹图的应用场景和绘制标准了，下面我们就开始制作吧 2构建图表 思路大致是，可以使用堆叠条形图来表示各种范围 8 种不同深浅的紫色 我们现在知道了如何设置调色板，接下来让我们使用 Matplotlib 根据上面列出的原则创建一个简单的子弹图 首先，定义我们想要绘制的值 limits = [80, 100, 150 已经初见雏形了 最后一步是使用 axvline 添加目标标记： ax.axvline(data_to_plot[2], color="gray", ymin=0.10, ymax=0.9) 上面我就完成了子弹图的简单制作 fig.suptitle(title, fontsize=14) fig.subplots_adjust(hspace=0) 代码虽然看起来有点长，但是其实都是上面步骤的叠加，都比较简单
作者主页：海拥 作者简介：CSDN全栈领域优质创作者、HDZ核心组成员、蝉联C站周榜前十 在本文中，我们将讨论如何使用 python 的 OpenCV 模块为图像设置动画。 假设我们有一张图片。 使用该单个图像，我们将对其进行动画处理，使其呈现为同一图像的连续阵列。这对于在某些游戏中设置背景动画很有用。例如，在一个飞扬的小鸟游戏中，为了让小鸟看起来向前移动，背景需要向后移动。 为了理解这一点，让我们首先考虑一个线性 Python 列表。考虑一下下面的代码。 这是我们将用于水平动画图像的原则。 我们将使用NumPy 模块中的hstack()函数连接两个图像。 hstack 函数将一个由数组顺序组成的元组作为参数，用于将输入数组的序列水平（即按列）堆叠以形成单个数组。
一般是简单的绘制Sin图 ? 然后里面的点都是被取出来的 ? 我们可以使用一下转置的命令，这个样子会好看许多 ? 就变成竖的了 ? 觉得图太单调的话，可以加一些说明性的东西 ? 再执行一次 xlim([0.02 7.02]) ylim([-1.04 0.96]) ? 在图上面的随便点击俩下，会出现这个右边的按钮 plot(x,y,'r--') ? 我们可以继续在我们的图片上面进行微调 通过向 plot 函数添加第三个输入参数，您可以使用红色虚线绘制相同的变量。 点击这个地方，可以让笔记里面的图在一个窗口打开 ? 可以打开一个ＧＵＩ ? 我们这里稍微探索一下,我们选择第二个 ? 和VB有点相似的地方,可以拖放一些常用的控件 ? 随便搞搞 ? 生成一下 ? 最后再说一下,这个matlab可以从图像生成代码,真厉害
/usr/bin/env python #coding=utf-8 import redis print redis. # print r.get_type('a') #可以告诉你 # ------------------------------------------- # string操作 print ' #不过取的时候，不论第一个是何种类型的数据都无关系 文章出处：飞诺网(www.diybl.com):http://www.diybl.com/course/3_program/python/20110510 /555370.html http://blog.csdn.net/chenggong2dm/article/details/6102540 运行 打开Python解释器： >>> import 附注B： 其他命令API，请参照redis-Python作者的博客，写的挺清楚了： https://github.com/andymccurdy/redis-py
Model' ) 2、添加 MANIFEST.in, 内容至少包含README说明文件 $cat MANIFEST.in include README.md 3、setup.py编译命令 python setup.py bdist_egg # 生成类似 bee-0.0.1-py2.7.egg，支持 easy_install python setup.py sdist # 生成类似 bee- 0.0.1.tar.gz，支持 pip python setup.py build #编译 python setup.py bdist_wininst # Windows exe python setup.py bdist_rpm # rpm 4、Python gz压缩包制作 前2步同上 最后一步为 python setup.py sdist, 生成 tar.gz 文件 tar.gz 在Linux与Windows都可方便pip安装 pip install <package>.tar.gz，也方便发布上PyPI 上传到 PyPI 暂时不弄，参考 怎样制作一个 Python Egg
python 画图--简单开始及折线图 本博客转载自：http://blog.csdn.net/jenyzhang/article/details/52046372 相关参考资料 一、环境准备 需要安装Numpy，Scipy，Matplotlib这三个包，推荐用Anaconda安装python，一劳永逸的解决问题。 二、最简单的画图 1. 画最简单的直线图 代码如下： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x=[0,1] y=[0,1] plt.figure ，figsize参数可以指定绘图对象的宽度和高度，单位为英寸，一英寸=80px plt.figure(figsize=(8,4)) #在当前绘图对象中画图（x轴,y轴,给所绘制的曲线的名字
2、编写程序，要求当用户输入一个列表和两个整数作为下标时，程序可以使用切片获取并输出列表中截取两个下标之间的元素组成的子列表。例如，用户输入 [4,8,5,3,9]和1,2时，程序输出[8]。 3、编写程序，要求设计一个字典，如{'Name': 12 ,'age': 20 , 'sex': 'boy'}，当用户输入内容作为“键”（例如输入Name），然后输出字典“键”所对应的 “值”（输出12 /usr/bin/python 2 #-*- coding:utf-8 -*- 3 4 import sys 5 import os 6 7 version_error_info = ' /usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 import sys 5 import os 6 7 version_error_info /usr/bin/python 2 # -*- coding: utf-8 -*- 3 4 import sys 5 import os 6 7 version_error_info
一个简单的demo，Python采集下载图片，其中图片下载的时候采用了简单的多线程下载，未涉及到其他知识，比较简单，属于拿来就能使用的demo，供大家参考和学习，如有疑问可以加本渣渣微信探讨！ ? 目标网址：http://www.nendo.jp/en/release/2020/ 佐藤大官网作品集获取，从2003年作品到2020年作品，一键采集下载！ 按照惯例，几个关键点，简单阐述一下！ 四次重试 在应用requests库访问的时候，可能会存在访问超时，或者出错的情况，设置好重试机制，避免你二次数据补坑，还是比较推荐的！ response=[] return response 多线程下载图片 由于详情页面可能存在不少图片需要采集，这里简单的应用了多线程，获取到页面上的所有图片，进行多线程采集下载。 可能会出现各种异常，突发情况，这个时候你就需要兼容处理了，在异常的时候，或者说没有考虑到的问题上进行处理，补坑采集，比如这里出现的情况，那就是列表页面采集到的链接存在并非详情页的情况，还是一个列表页面，这里简单应用
找到了一份非常有意思的python学习资料 Learning Python: Part 2 - Visualizing the NBA Draft。主要内容是探索1966到2014年NBA选秀的数据。 数据集可以利用 Learning Python: Part 1- Scraping and Cleaning the NBA Draft 部分的内容获得，同时这部分内容也是非常好的python爬虫学习素材 as plt import seaboarn as sns 读入数据并整理成作图需要的格式 折线图用来展示每年所有参加选秀的运动员的赢球贡献值（Win shares Per 48 minutes）的平均值 横轴为年份，纵轴为赢球贡献值 draft_df = pd.read_csv("draft_data_1996_to_2014.csv",index_col=0) #index_col参数的作用暂时还不太清楚 draft_df.head() 对于数据整理的简单理解 比如在我们自己的实验中，对实验材料进行三种不同的处理，每个处理三次重复，数据记录为 Treatment Values 0
range(100): t.left(80) t.fd(100) t.left(135) t.fd(165) t.left(125) t.fd(115) 效果图： 举一反三： import turtle as t t.goto(100,0) for i in range(8): t.left(80) t.fd(100) 效果图： ? range(20): t.left(80) t.fd(100) t.left(135) t.fd(105) t.left(125) t.fd(115) 效果图： as t t.goto(100,0) for i in range(50): t.left(80) t.fd(100) t.left(135) t.fd(105) 效果图：
都知道Python的语法很简单易上手，也很适合拿来做爬虫等等，这里就简单讲解一下爬虫入门——简单地爬取下载网站图片。 效果 就像这样自动爬取下载图片到本地： 代码： 其实很简单，我们直接看下整体的代码： #coding = utf-8 import urllib import re def getHtml(url) 这里也要注意一点，有的网站做了动静分离，图片有其单独的完整资源路径，而有的是直接是相对位置，这时候要么对其路径进行处理，但大多时候你并不知道怎么处理才能拼出完整路径，因此还是找有完整资源路径的图片来试验比较好 下载图片 最后一步就是下载图片，这里我们用 for 循环，将图片资源路径中的每个图片，使用 urllib 库的 urlretrieve 函数来下载图片，这个函数其实可以接受很多参数，这里我们设置了要下载的图片资源路径和要命名的名字 执行 现在，去执行一次代码就可以啦，mac本身是支持python的，不用配置环境，直接将代码放入一个 .py 文件中，使用终端进入其文件位置，敲入 python xxx.py 命令就可以啦。
消息队列 TDMQ 是基于 Apache 顶级开源项目Pulsar自研的金融级分布式消息中间件，是一款具备跨城高一致、高可靠、高并发的分布式消息队列，拥有原生Java 、 C++、Python、GO 多种API， 支持 HTTP 协议方式接入，可为分布式应用系统提供异步解耦和削峰填谷的能力，同时也具备互联网应用所需的海量消息堆积、高吞吐、可靠重试等特性。
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