Python2.7.4      OS—W7x86 1. 简介 Label用于在指定的窗口中显示文本和图像.最终呈现出的Label是由背景和前景叠加构成的内容. Label组件定义函数:Label(master=None, cnf={}, **kw) 其中,kw参数是用来自定义lable组件的键值对. 2.  背景自定义 背景的话,有三部分构成:内容区+填充区+边框 <1>内容区参数有:width,length用于指定区域大小,如果显示前景内容是文本,则以单个字符大小为单位:如果显示的是图像,

Python中Tk和PyQt都可以设计小程序,区别在于:Tk界面美观度相对较差,但由于是Python的内置模块,最终生成的程序大小相比于PyQt较小. import tkinter # 导入TKinter模块 from tkinter import StringVar from tkinter import * from PIL import ImageTk, Image ytm = tkinter.Tk() # 创建Tk对象 ytm.title("test_tool") # 设置窗口

Python中包含了许多内建的语言特性,它们使得代码简洁且易于理解.这些特性包括列表/集合/字典推导式,属性(property).以及装饰器(decorator).对于大部分特性来说,这些"中级"的语言特性有着完善的文档,并且易于学习. 但是这里有个例外,那就是描述符.至少对于我来说,描述符是Python语言核心中困扰我时间最长的一个特性.这里有几点原因如下: 有关描述符的官方文档相当难懂,而且没有包含优秀的示例告诉你为什么需要编写描述符(我得为Raymond Hettinger辩护一

要想读取EXCEL中的数据,首先得下载xlrd包,地址:https://pypi.python.org/pypi/xlrd  安装方法:下载解压后,利用windows  dos命令进入解压目录eg,cd  E:\selenium--Pyton学习\Python软件\xlwt-1.0.0\xlwt-1.0.0,接下来输入命令:python setup.py install  即可,python中读取EXCEL数据看如下代码: #coding=utf-8 import xlrd my_file='E

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

进程和线程究竟是什么东西?传统网络服务模型是如何工作的?协程和线程的关系和区别有哪些?IO过程在什么时间发生? 一.上下文切换技术 简述 在进一步之前,让我们先回顾一下各种上下文切换技术. 不过首先说明一点术语.当我们说“上下文”的时候,指的是程序在执行中的一个状态.通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪里,还有执行时的环境情况等所有有关的信息. 当我们说“上下文切换”的时候,表达的是一种从一个上下文切换到另一个上下文执行的技术.而“调度”指的是决定哪个上下文可以获得接

可爱的 Python:Python 中的 TK编程 http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/python/charm-12/ python checkbox 用法详解 http://www.android100.org/html/201407/13/39698.html Tkinter GUI编程——pack http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b5039210100epkl.html 环境安装: sudo apt

成功的编程语言总是会成为顶级开发平台.对于 Python 和世界上的两个顶级编程环境 Java 和 Microsoft .NET 来说的确如此. 虽然人们因为 Python 能够快速组装不同的软件组件而常常称其为“粘合语言”,但已出现了对它的原生实现的需求.1997 年,麻省理工学院的研究生 Jim Hugunin 启动了 Jython 项目,即用 Java 实现 Python,该项目取得了非凡的成果,让我们可以在高效的 Java 虚拟机 (JVM) 上运行一种动态的高级语言.此后,Jython

字符串是一个有序的字符集合,用于存储和表现基于文本的信息. 常见的字符串常量和表达式 T1=‘’ 空字符串 T2="diege's" 双引号 T3="""...""" 三重引号块 T4=r'\temp\diege' Raw字符串 抑制(取消)转义,完全打印\tmp\diege,而没有制表符 T5=u’diege' Unicode字符串 T1+T2     合并 T1*3    重复 T2[i]    索引 T2[i:j] 分片

英文原文:Charming Python: Functional programming in Python, Part 2,翻译:开源中国 摘要:  本专栏继续让David对Python中的函数式编程(FP)进行介绍.读完本文,可以享受到使用不同的编程范型(paradigm)解决问题所带来的乐趣.David在本文中对FP中的多个中级和高级概念进行了详细的讲解. 一个对象就是附有若干过程(procedure)的一段数据...一个闭包(closure)就是附有一段数据的一个过程(procedure

AngularJS项目开发技巧之获取模态对话框中的组件ID 需求 出于项目开发需求,需要实现的业务逻辑是:药店端点击查看"已发货""已收货"订单详情时,模块弹出框中只应出现"取消"按钮.但现实的情况如下图所示. 模态框核心代码如下: <script type="text/ng-template" id="billDtlContent.html"> <div class="moda

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 这里有一些技巧来处理日志文件提取.假设我们正在查看一些Enterprise Splunk提取.我们可以用Splunk来探索数据.或者我们可以得到一个简单的提取并在Python中摆弄这些数据. 在Python中运行不同的实验似乎比试图在Splunk中进行这种探索性的操作更有效.主要是因为我们可以无所限制地对数据做任何事.我们可以在一个地方创建非常复杂的统计模型. 理论上,我们可以在Splunk中做很多的探索.它有各种报告和分析功能. 但是

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由信姜缘 发表于云+社区专栏 介绍 机器学习是计算机科学.人工智能和统计学的研究领域.机器学习的重点是训练算法以学习模式并根据数据进行预测.机器学习特别有价值,因为它让我们可以使用计算机来自动化决策过程. 在本教程中,您将使用Scikit-learn(Python的机器学习工具)在Python中实现一个简单的机器学习算法.您将使用Naive Bayes(NB)分类器,结合乳腺癌肿瘤信息数据库,预测肿瘤是恶性还是良性. 在本教程结束时

python -m grpc_tools.protoc --proto_path=. --python_out=. --grpc_python_out=. hello.proto 简介 在python中使用grpc和protobuf,比java和c#中使用要简单一些.只需要先安装grpcio包,然后就可以应用了. 安装 使用pip安装grpcio依赖包: $ pip install grpcio Collecting grpcio Downloading grpcio-1.7.0-cp27-cp

Django中form组件的三大特点: 1. 生成页面可使用的HTML标签 2. 对用户提交的数据进行初步校验    3. 保留上次输入内容 废话不多说,直接进入正题. 这是注册界面截图: 与上一篇ajax不同的是,ajax是输入光标移动后,就提交到后台验证:而form组件则是需要点击注册后,才会在前端校验. 代码(views.py): (注释部分是常用到的一下组件的方法,都有比较详细的注释,大家可以自行研究) from django.shortcuts import render, HttpR

需求    上面两个页面是同一个小程序的不同页面,两个页面中都是用到了label,有相似的地方,但是也有不同之处,这个时候,如果我们想要将这些label做出组件,然后复用,有该怎么做呢? 基础组件 首先在components下面新建tag文件夹,用来存放组件: 然后在tag/index.js里面添加最基本的数据 Component({ properties: { text:String }, data: {}, methods: {} }) tag/index.wxml <view class=

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai

进程:程序的一次执行(程序载入内存,系统分配资源运行).每个进程有自己的内存空间,数据栈等,进程之间可以进行通讯,但是不能共享信息. 线程:所有的线程运行在同一个进程中,共享相同的运行环境.每个独立的线程有一个程序入口,顺序执行序列和程序的出口. 线程的运行可以被强占,中断或者暂时被挂起(睡眠),让其他的线程运行.一个进程中的各个线程共享同一片数据空间. python中的多线程其实并不是真正的多线程,如果想要充分地使用多核CPU的资源,在python中大部分情况需要使用多进程.Python提供了

1.简介 apscheduler是python中的任务定时模块,它包含四个组件:触发器(trigger),作业存储(job store),执行器(executor),调度器(scheduler). 2.安装 pip install apscheduler 3.示例 # coding=utf-8 from apscheduler.schedulers.blocking import BlockingScheduler #作业1 def my_job1(): print 'hello world!'

原文:http://blog.csdn.net/zc02051126/article/details/46771793 在Python中使用XGBoost 下面将介绍XGBoost的Python模块,内容如下: * 编译及导入Python模块 * 数据接口 * 参数设置 * 训练模型l * 提前终止程序 * 预测 A walk through python example for UCI Mushroom dataset is provided. 安装 首先安装XGBoost的C++版本,然后进