[前言]对于气象专业的小学生来说,风场是预报重要的参考数据,我们所知的风羽有四种:短线代表风速2m/s,长线代表风速4m/s,空心三角代表风速20m/s,实心三角代表风速50m/s.而matplotlib的风羽只有短线.长线.三角三种,而这里的三角不分空心实心,但是可通过改变风羽颜色为白色使三角变为空心形状,虽然这三种可以自定义各自代表的风速,但是仍与我们的使用习惯不符,即使把三角设成20m/s,原本一个实心三角就能表示的50m/s的风在matplotlib中需要两个三角外加两条长线一条短线.为

使用小括号的时候,还有很多特定用途的语法.下面列出了最常用的一些: 表4.常用分组语法 分类 代码/语法 说明 捕获 (exp) 匹配exp,并捕获文本到自动命名的组里 (?<name>exp) { python:  (?P<name>exp) } 匹配exp,并捕获文本到名称为name的组里,也可以写成(?'name'exp) (?:exp) 匹配exp,不捕获匹配的文本,也不给此分组分配组号 零宽断言 (?=exp) 匹配exp前面的位置 (?<=exp) 匹配exp后面

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

格式化日期 我们可以使用 time 模块的 strftime 方法来格式化日期,: time.strftime(format[, t]) #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import time # 格式化成2016-03-20 11:45:39形式 print time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime()) # 格式化成Sat Mar 28 22:24:24 2016形式 pr

感觉C语言作为一门编程的入门语言还是很好的,相比较之下,Python为代表的一些语言,适合很多非计算机专业的编程入门学习. Python 日期和时间 Python 程序能用很多方式处理日期和时间,转换日期格式是一个常见的功能. Python 提供了一个 time 和 calendar 模块可以用于格式化日期和时间. 时间间隔是以秒为单位的浮点小数. 每个时间戳都以自从1970年1月1日午夜(历元)经过了多长时间来表示. Python 的 time 模块下有很多函数可以转换常见日期格式.如函数ti

先学了R,最近刚刚上手python,所以想着将python和R结合起来互相对比来更好理解python.最好就是一句python,对应写一句R. pandas可谓如雷贯耳,数据处理神器. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. -------------------------------------------- 字符编码 encode 和 decode Python2 默认的编码是 ascii,通过 encode 可以将对象的编码转换为指定编码格式(称作"编码"),而 de

目录 操作系统底层原理 网络通信原理 网络基础架构 局域网与交换机/网络常见术语 OSI七层协议 TCP/IP五层模型讲解 Python中Socket模块解读 TCP协议和UDP协议 操作系统底层原理 操作系统:(Operating System,简称OS)是管理和控制计算机硬件与软件资源的计算机程序,是直接运行在"裸机"上的最基本的系统软件,任何其他软件都必须在操作系统的支持下才能运行. 注:计算机(硬件)->os->应用软件 网络通信原理 互联网的本质就是一系列的网络协

前戏:在python中把数据序列分为可变(mutable)和不可变(immutable)两种 不可变:string.int.float.tuple 特点:相同对象只是占用一个内存地址,不管有多少个变量引用它,例如a=1,b=1 由于是不可变的,每次必须创建新的对象,之前不用的对象如果没有引用指向它,Python垃圾回收机制会自动清理掉 可变:list.dict 特点:相同对象,每次引用它都会在内存中开辟一块新地址来保存它,但是当我们对他的值进行操作时,内存地址是不会发生变化的 总结:python

Random 在 Python 中的使用方法: 1.random.random(): 会随机生成0-1之间的小数 例如: 2.random.uniform(min,max): 会随机生成 min - max 之间的小数,其中min 和 max 的位置可以互换而不会报错: 3.random.randint(min,max): 随机生成 min - max 之间的整数,如果min > max 会报错: 错误: 4.random.choice(元祖/列表/range()/字符串): 会从给定的元祖/列

TCP协议中的粘包问题 1.粘包现象 基于TCP实现一个简易远程cmd功能 #服务端 import socket import subprocess sever = socket.socket() sever.bind(('127.0.0.1', 33521)) sever.listen() while True: client, address = sever.accept() while True: try: cmd = client.recv(1024).decode('utf-8') p

官方手册:https://docs.python.org/3.7/library/stdtypes.html#sequence-types-list-tuple-range 序列简介 序列是指按照位置顺序来存储数据的数据结构,也就是说能通过数值索引进行操作.实际上,python对序列的解释是:只要类型对象中重载了__len__()和__getitem__(),且它们的整数参数从0开始,就表示这个类型满足序列协议,是一个序列类型. python有三种基本的序列类型:列表.元组和range对象.当然

1.python中的日志操作 安装log模块:pip install nnlog 参数:my_log = nnlog.Logger('server_log.log',level='debug',backCount=5,when='D',interval=2) ‘server_log.log’ 日志文件名称,必填参数 level 指log的级别,默认为debug级别.总共有debug,info, warning, error这四种级别 backCount=5 为默认值,是日志的保存时间,保存几天的

Python序列切片地址可以写为[开始:结束:步长],其中的开始和结束可以省略. 1. range(n)生成[0,n)区间整数 2. 开始start省略时,默认从第0项开始 3. 结尾省略的时候,默认到数组最后 4. 开始和结尾不省略的时候 5. 步长step=n;代表从start开始(start也算)每隔step间隔,取一个数,一直到结尾end 6. 当step等于负数的时候,从右向左取数 参考文献: [1]Python中双冒号的作用[::]

TCP协议中的粘包问题 1.粘包现象 基于TCP写一个远程cmd功能 #服务端 import socket import subprocess sever = socket.socket() sever.bind(('127.0.0.1', 33521)) sever.listen() while True: client, address = sever.accept() while True: try: cmd = client.recv(1024).decode('utf-8') p1 =

1.list列表 list是一种可变的,有序的列表,可以随时添加和删除其中的元素. 其格式如下:list-name=[element1,element2,....] >>> nums = ['] >>> nums ['] 注:若为nums=[ ],则表示空! 1.1获取list元素的个数:len(list-name) >>> len(nums) 3 1.2通过索引访问元素(索引从0开始,倒着数从-1开始) >>>nums[0] ' &

原文地址:  http://blog.csdn.net/liyaohhh/article/details/51055147#reply python中的list是python的内置数据类型,list中的数据类不必相同的,而array的中的类型必须全部相同.在list中的数据类型保存的是数据的存放的地址,简单的说就是指针,并非数据,这样保存一个list就太麻烦了,例如list1=[1,2,3,'a']需要4个指针和四个数据,增加了存储和消耗cpu. numpy中封装的array有很强大的功能,里面

python中提供了一种很方便的方法来完成取出指定范围内的元素,这种方法就是切片(Slice). 以下为切片的例子: In [1]: L = ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] In [2]: L Out[2]: ['Michael', 'Sarah', 'Tracy', 'Bob', 'Jack'] In [3]: L[0:3] Out[3]: ['Michael', 'Sarah', 'Tracy']取出下标从0到2的数据 In [4]:

前言 大家应该都知道在编程语言中,定时任务是常用的一种调度形式,在Python中也涌现了非常多的调度模块,本文将简要介绍APScheduler的基本使用方法. 一.APScheduler介绍 APScheduler是基于Quartz的一个python定时任务框架,实现了Quartz的所有功能,使用起来十分方便.提供了基于日期.固定时间间隔以及crontab类型的任务,并且可以持久化任务. APScheduler提供了多种不同的调度器,方便开发者根据自己的实际需要进行使用:同时也提供了不同的存储机

range 函数说明:range([start,] stop[, step]),根据start与stop指定的范围以及step设定的步长,生成一个序列. range示例: >>> range(5) , 1, 2, 3, 4] >>> range(1,5) , 2, 3, 4] >>> range(1,5,2) #代表从1到5,间隔2(不包含5) [1, 3] xrange     函数说明:用法与range完全相同,所不同的是生成的不是一个数组,而是一

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入

第 1 章 基本的图像操作和处理 本章讲解操作和处理图像的基础知识,将通过大量示例介绍处理图像所需的 Python 工具包,并介绍用于读取图像.图像转换和缩放.计算导数.画图和保存结果等的基本工具.这些工具的使用将贯穿本书的剩余章节. 1.1 PIL:Python图像处理类库 PIL(Python Imaging Library Python,图像处理类库)提供了通用的图像处理功能,以及大量有用的基本图像操作,比如图像缩放.裁剪.旋转.颜色转换等.PIL 是免费的,可以从 http://www.