本篇blog是利用Python进行文章特征提取的续篇,主要介绍构建带TF-IDF权重的文章特征向量. In [1]: # 带TF-IDF权重的扩展词库 # 在第一篇文档里 主要是利用词库模型简单判断单词是否在文档中出现.然而与单词的顺序.频率无关.然后词的频率对文档更有意义.因此本文将词频加入特征向量 In [2]: # 1.计算单词在文档中的频率 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer In [5]: docume…

# 文字特征提取 词库模型(bag of words) 2016年2月26,星期五 # 1.词库表示法 In [9]: # sklearn 的 CountVectorizer类能够把文档词块化(tokenize),代码如下 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus=['UNC played Duke in basketball','Duke lost the basketball game','I ate…

内容学习自: Python for Data Analysis, 2nd Edition         就是这本 纯英文学的很累,对不对取决于百度翻译了 前情提要: 各种方法贴: https://www.cnblogs.com/baili-luoyun/p/10250177.html 本内容主要讲的是: 继续数组和矢量 一:花式索引 定义:花式索引指的是利用整数进行索引, 假设我们有一个 8 *4的数组 arr = np.empty([8,4]) print(arr)#传入的元祖或者列表 fo…

1. ean13标准条形码 from pystrich.ean13 import EAN13Encoder encode = EAN13Encoder(') encode.save('d:/barcode.png') 条形码最常用的ean13,前三位是国家代码,接着4位是企业代码,接着5位是企业自定义,最后一位是校验码(自动生成) 参数是一个12位的值,会生成13位的条形码 校验码的计算方法是 10 -(偶数位之和*3 + 奇数位之和) % 10 123123123123X 10 - (2+1+…

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.…

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分…

#coding: utf-8 #title..href... str0='blabla<a title="<论电影的七个元素>——关于我对电影的一些看法以及<后会无期>的一些消息" target="_blank" href="http://blog.sina.com.cn/s/blog_4701280b0102eo83.html"><论电影的七个元素>——关于我对电…</a>' impo…

利用 Python django 框架 输入汉字,数字,字符,等..转成二维码! 模块必备:Python环境 + pillow  + qrcode 模块 核心代码import qrcode qr = qrcode.QRCode( version=2, error_correction=qrcode.constants.ERROR_CORRECT_L, box_size=20, border=4, ) qr.add_data('你要生成的文件') qr.make(fit=True) img = q…

本文主要参考英文教材Python Machine Learning第二章.pdf文档下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nuS07Qp 密码: gcb9. 本文主要内容包括利用Python实现一个感知机模型并利用这个感知机模型完成一个分类任务. Warren和McCullock于1943年首次提出MCP neuron神经元模型[1],之后,Frank Rosenblatt在MCP neuron model的基础之上提出了感知机Perceptron模型[2].具体细节请阅…

今天小编给大家分享一下如何利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态信息,实际上如果单独的去爬取朋友圈的话,难度会非常大,因为微信没有提供向网易云音乐这样的API接口,所以很容易找不到门.不过不要慌,小编在网上找到了第三方工具,它可以将朋友圈进行导出,之后便可以像我们正常爬虫网页一样进行抓取信息了. [出书啦]就提供了这样一种服务,支持朋友圈导出,并排版生成微信书.本文的主要参考资料来源于这篇博文:https://www.cnblogs.com/sheng-jie/p/7776495.html…

对WebElement截图 WebDriver.Chrome自带的方法只能对当前窗口截屏,且不能指定特定元素.若是需要截取特定元素或是窗口超过了一屏,就只能另辟蹊径了. WebDriver.PhantomJS自带的方法支持对整个网页截屏. 下面提供几种思路. 方式一 针对WebDriver.Chrome 通过WebDriver的js脚本注入功能,曲线救国. 注入第三方html转canvas的js库(见下方推荐) 获取元素html源码 将html转换为canvas 下载canvas 优点: 截取长…

一.pythonPython是一种解释型.面向对象.动态数据类型的高级程序设计语言.python 是一门简单易学的语言,并且功能强大也很灵活,在渗透测试中的应用广泛,让我们一起打造属于自己的渗透测试工具 二.web服务器的目录探测脚本打造 1.在渗透时如果能发现web服务器中的webshell,渗透是不是就可以变的简单一点尼通常情况下御剑深受大家的喜爱,但是今天在测试的时候webshell不知道为什么御剑扫描不到仔细查看是webshell有防爬功能,是检测User-Agent头,如果没有就回返回…

进击的Python[第十二章]:mysql介绍与简单操作,sqlachemy介绍与简单应用 一.数据库介绍 什么是数据库? 数据库(Database)是按照数据结构来组织.存储和管理数据的仓库,每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据.我们也可以将数据存储在文件中,但是在文件中读写数据速度相对较慢.所以,现在我们使用关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储和管理的大数据量.所谓的关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来…

以此记录阅读和学习<利用Python进行数据分析>这本书中的觉得重要的点! 第一章:准备工作 1.一组新闻文章可以被处理为一张词频表,这张词频表可以用于情感分析. 2.大多数软件是由两部分代码组成:少量需要占用大部分执行时间的代码,以及大量不经常执行的“粘合剂代码”. cython已经成为python领域中创建编译型扩展以及对接c/c++代码的一大途径. 3.在那些要求延迟性非常小的应用程序中(例如高频交易系统),为了尽最大可能地优化性能,耗费时间使用诸如C++这样更低级.更低生产率的语言进行…

前几天给大家分享了如何利用Python网络爬虫抓取微信好友数量以及微信好友的男女比例,感兴趣的小伙伴可以点击链接进行查看.今天小编给大家介绍如何利用Python网络爬虫抓取微信好友的省位和城市,并且将其进行可视化,具体的教程如下. 爬取微信好友信息,不得不提及这个itchat库,简直太神奇了,通过它访问微信好友基本信息可谓如鱼得水.下面的代码是获取微信好友的省位信息: 程序运行之后,需要扫描进行授权登录,之后在Pycharm的控制台上会出现如下图的红色提示,这些红色的字体并不是我们通常遇到的Py…

前几天给大家分享了利用Python网络爬虫抓取微信朋友圈的动态(上)和利用Python网络爬虫爬取微信朋友圈动态——附代码(下),并且对抓取到的数据进行了Python词云和wordart可视化,感兴趣的伙伴可以戳这篇文章:利用Python词云和wordart可视化工具对朋友圈数据进行可视化. 今天我们继续focus on微信,不过这次给大家带来的是利用Python网络爬虫抓取微信好友总数量和微信好友男女性别的分布情况.代码实现蛮简单的,具体的教程如下. 相信大家都知道,直接通过网页抓取微信的数据…

一.前言 初入职场,一直忙着熟悉工作,就没什么时间更新博客.今天受“利奇马”的影响,只好宅在家中,写写技术文章.芯片设计规模日益庞大,编写脚本成了芯片开发人员必要的软技能.模块端口动不动就几十上百个,手动编写代码伤不起.实现verilog模块例化模板的自动生成也算是我自砸饭碗的第一步了O(∩_∩)O! 二.代码设计 要自动生成模块例化模板总共分三步:1 打开设计文件,读取内容 2 正则匹配 3 打开指定上层文件,写入例化模板.涉及到的知识点主要有文件读写和正则匹配.该脚本分别用两个表达式匹配模块…

利用Python进行数据分析-Pandas: 在Pandas库中最重要的两个数据类型,分别是Series和DataFrame.如下的内容主要围绕这两个方面展开叙述! 在进行数据分析时,我们知道有两个基础的第三方库在数据处理时显得尤为重要,即分别为NumPy库和Pandas库,前面的章节我们对于NumPy的入门有了详细的介绍,这个章节我们主要是对于Pandas库进行系统的总结.说一点题外话,之前对于学习知识的时候,基本上都是在网上看视频,但是看视频的时候,当时基本上都能够理解并且觉得很简单,也没有…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 第一 重新索引 Series的reindex方法 In [15]: obj = Series([3,2,5,7,6,9,0,1,4,8],index=['a','b','c','d','e','f','g', ...: 'h','i','j']) In [16]: obj1 = obj.reindex(['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','…

申明:本系列文章是自己在学习<利用Python进行数据分析>这本书的过程中,为了方便后期自己巩固知识而整理. 首先,需要导入pandas库的Series和DataFrame In [21]: from pandas import Series,DataFrame In [22]: import pandas as pd Series 是一种类似一维数组的对象,是一组数据与索引的组合.如果没设置索引,默认会加上. In [23]: obj = Series([4,3,5,7,8,1,2]) In…

这篇文章讲的是如何利用python制作狂拽酷炫吊炸天的二维码,非常有趣哦! 可能你见过的二维码大多长这样: 普普通通,平平凡凡,没什么特色... 但,如果二维码长这样呢! 或者 这样! 是不是炒鸡好看! 这篇文章 就是 教你如何用Python制作这些酷炫的二维码! 实现这些功能的是Python的一个第三方库——myqr,它便是今天的主角了. myqr可以根据网址制作对应的二维码,二维码有三种形式可供选择: 普通二维码 艺术二维码 动态二维码 具体什么样,就是上面图片呈现的那些了! 到底怎么动手制…

之前写过一个文章. 利用python画出SJF调度图 动态高度优先权优先调度 动态优先权调度算法,以就绪队列中各个进程的优先权作为进程调度的依据.各个进程的优先权在创建进程时所赋予,随着进程的推进或其等待时间的增加而改变.进程的优先权利用某一范围内的整数来表示.有的系统数值越小优先权越高,如Unix系统,有的系统则反之.采用该算法时,每次总是在就绪队列中选择一个优先权最高的进程进行调度,并将处理机分配给该进程.动态优先权调度算法又分为抢占式和非抢占式两种. 调度结果: img 调度数据 A 0 …

背景: 2019年初由于尚未学习量子力学相关知识,所以处于自学阶段.浅显的学习了曾谨言的量子力学一卷和格里菲斯编写的量子力学教材.注重将量子力学的一些基本概念了解并理解.同时老师向我们推荐了Quantum Computation and Quantum Information 这本教材,了解了量子信息相关知识. 2019年暑假开始量子力学课程的学习,在导师的推荐下,从APS(美国物理学会)和AIP(美国物理联合会)下载了与量子纠缠(Quantum Discord)相关的著名的文献和会议报告,了解…

利用python爬取城市公交站点 页面分析 https://guiyang.8684.cn/line1 爬虫 我们利用requests请求,利用BeautifulSoup来解析,获取我们的站点数据.得到我们的公交站点以后,我们利用高德api来获取站点的经纬度坐标,利用pandas解析json文件.接下来开干,我推荐使用面向对象的方法来写代码. import requests import json from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd…

title: Python的单元测试(二) date: 2015-03-04 19:08:20 categories: Python tags: [Python,单元测试] --- 在Python的单元测试(一)中,我们讲了单元测试的概念以及一个简单的单元测试例子. 在这个例子中,只有三个函数,于是可以把每个函数的输出结果打印到屏幕上,再用肉眼去看结果是否符合预期.然而假设有一个程序,有二十个类,每个类又有几十个函数,有些函数的输出结果还多达几十行,在这种情况下,肉眼如何看得出? 当然你可以使用…

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在…

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新…

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie…

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的…

最近一直在看KDD的论文,不过,由于老师并没有什么合理的方向性,所以考虑把kdd中的大部分内容都利用python将所有标题.摘要获取下来. 还有一个原因在于,看acm上的摘要,都只显示了两行,再看多点儿,就需要点击expand,觉得非常不爽,所以就用python脚本把html标签删掉.. 想到的方法自然是通过python利用正则表达式对ACM的KDD网页进行字符串匹配,获得相应的网页字符串,然后将所有html的标签删除(例如<div></div>等), 将这些标签删除之后,就能够得…