关键步骤: 1.首先通过读取.txt文本数据并进行一系列字符串处理,提取显示所需要的相关数据矩阵 2.然后利用python的matplotlib库来进行动态三维显示 备注:matplotlib在显示2d数据可视化方面有着绝对的优势,但是在三维点云显示方面则存在很多问题,首先一个就是显示几千几万点以上甚至更多三维点的时候,电脑CPU明显跟不上,计算机显示明显变得卡顿,所以当需要显示更多的点的时候,建议使用python的另一个利用GPU渲染的库vispy,本人亲测,普通i5,GTX750台式机显示个…

方法一:通过最原始的操作文件的方式 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- """ 通过操作文件形式动态生成ansible的hosts文件 """ import sys class Inventory: def __init__(self): # ansible的hosts文件路径 self._hostsfile = "./aaa" self._data = self._ge…

// Silverlight中的独立存储是其内部的可信任的可访问文件空间,在这里你可以使用Silverlight随意的创建.读取.写入.删除目录和文件,它有一些类似于Cookie,但是它可以在客户端保存大量的数据.这个空间默认是1M,如果不够的时候可以申请扩大容量. private void PopulateWithData()        {            #region update by zxh List<decichain> lst = Session.ChainLst.Wh…

使用python语言实现Excel 表格中的数据读取,需要用到xlrd.py模块,实现程序如下: import xlrd #导入xlrd模块 class ExcelData(): def __init__(self,data_path,sheetname): self.data_path = data_path # excle表格路径,需传入绝对路径 self.sheetname = sheetname # excle表格内sheet名 self.data = xlrd.open_workboo…

#!/usr/bin/python import threading import json import time from elasticsearch import Elasticsearch from elasticsearch import helpers import os import sys import argparse host_list = [ {"host":"1.58.55.11","port":9200}, {"…

现有需求 表1 表2 需要拿表1中的编码去表2中的门票编码列匹配,统计出现的次数,由于表2编码列是区域间,而且列不是固定的,代码如下 #encoding:utf-8 ##导入两个CSV进行比对 import csv ##读取编码 def GetQrCode(filePath): #定义一个空的list集合 list = set() csv_file = csv.reader(open(filePath, 'r')) for item in csv_file: # 判断字符串是否为纯数字 if (…

(一)环境的配置 使用python调用mysql数据库要引进一些库. 目前我使用的python版本是python3.6.引进库为pymysql 其他对应的库可以有以下选择: mysqldb,oursql, PyMySQL, myconnpy 等,参考如下链接: http://dev.mysql.com/doc/connector-python/en/index.html http://packages.python.org/oursql/ https://github.com/petehunt/…

假设你的包中的文件组织成如下: mypackage/ __init__.py somedata.dat spam.py 现在假设spam.py文件需要读取somedata.dat文件中的内容.你可以用以下代码来完成: # spam.py import pkgutil data = pkgutil.get_data(__package__, 'somedata.dat') 由此产生的变量是包含该文件的原始内容的字节字符串.…

需求 read some .txt file in dir and find min and max num in file. solution: echo *.txt > file.name in linux shell >>>execfile("mytest.py"); //equivalent to run mytest.m in matlab import os fileobj = open("./test2images/2d_xxx.name…

最近在看<机器学习实战>的时候萌生了一个想法,自己去网上爬一些数据按照书上的方法处理一下,不仅可以加深自己对书本的理解,顺便还可以在github拉拉人气.刚好在看决策树这一章,书里面的理论和例子让我觉得这个理论和选择对象简直不能再贴切,看完长相看学历,看完学历看收入.如果可以从婚恋网站上爬取女性的数据信息,手动给她们打标签,并根据这些数据构建决策树,不就可以找出自己的择偶模式了吗!github项目:huatian-funny,下面就详细的阐释一下. 数据爬取 之前在世纪佳缘上爬取过类似的数据,…