现有各种各样的运动app.运动手表手环以及gps码表等可以用于记录日常骑行或跑步等运动轨迹;但轨迹显示多数只限于显示一天的轨迹,经过搜索只发现一篇文章介绍跑步轨迹叠加方法(查看),根据教程尝试了下还因为perl语言的一些插件没搞定,果断放弃决定自己动手丰衣足食. 先上效果图: ps:那条长线不是绘制的有问题,的确是单日骑行距离最远的一次,260多公里(开始30多公里由于码表磁铁位置问题只记录了几公里,码表记录233公里). 济南市附近轨迹,缺个环泰: 卫星地图轨迹: 轨迹绘制方法: 作为一位骑行

一.叠加多个装饰器二.迭代器三.自定义迭代器四.xxx生成式 一.叠加多个装饰器 # 加载装饰器就是将原函数名偷梁换柱成了装饰器最内层那个wrapper函数 # 在加载完毕后,调用原函数其实就是在调用wrapper函数 # 当一个被装饰的对象同时叠加多个装饰器时 # 装饰器的加载顺序是:自下而上 # 装饰器内wrapper函数的执行顺序是:自上而下 ''' import time def timmer(func): #func=wrapper2的内存地址 def wrapper1(*args,

转载出处 一.前言 matplotlib[1]是著名的python绘图库,它提供了一整套绘图API,十分适合交互式绘图.本人在工作过程中涉及到股票数据的处理如绘制K线等,因此将matplotlib的使用心得进行整理,与大家共同分享. 另外,在数据处理过程中会用到numpy[2],matplotlib网站的示例也有不少用到了numpy,读者可以参考这篇文章[3]有基本的了解. 本系列文章主要分为两部分:(1)matplotlib基本使用:(2)结合股票走势.技术指标等信息通过matplotlib进

叠加装饰器: 叠加装饰器 - 每一个新的功能都应该写一个新的装饰器 - 否则会导致,代码冗余,结构不清晰,可扩展性差 在同一个被装饰对象中,添加多个装饰器,并执行. @装饰1 @装饰2 @装饰3 def 被装饰对象(): pass 注意: 装饰器在调用被装饰对象时才会执行添加的功能. - 叠加装饰器: - 装饰的顺序: 由下到上装饰 - 执行的顺序: 由上往下 注意: 无论inner中出现任何判断,最后都要返回“调用后的被装饰对象” func(*args, **kwargs) def wrapp

# import time## def timmer(func): #func=最原始的index的内存地址# def wrapper(*args,**kwargs):# start=time.time()# res=func(*args,**kwargs)# stop=time.time()# print(stop - start)# return res# return wrapper## @timmer #index=timmer(index) #index=wrapper的内存地址# d

def out1(func1): #7.func1=in2的内存地址,就是in2 print('out1') def in1(): #8.调用函数index() 因为函数在in1里,所以首先运行in1, print('in1') res1 = func1() #9.运行到这因为func1=in2,此时就去调用in2了 print('in11') #17.in2调用结束,该层继续执行至结束,程序运行完毕 return res1 return in1 def out2(func2): #5.func

#coding=utf-8 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.ticker as ticker # ------------ 设置为系统中的中文字体------------ from pylab import * mpl.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # linux下中文乱码处理 mpl.rcParam

问题: 使用matplotlib的pyplot.savefig保存图片时,前面的图会不断叠加到后面的图中. 原因: savefig方法保存图片并不会重置画布,所以导致图片的相互叠加. 解决方法: 保存图片后,使用plt.clf()重置画布.

在本人的新书里,将通过股票案例讲述Python知识点,让大家在学习Python的同时还能掌握相关的股票知识,所谓一举两得.这里给出以线性回归算法预测股票的案例,以此讲述通过Python的sklearn库实现线性回归预测的技巧. 本文先讲以波士顿房价数据为例,讲述线性回归预测模型的搭建方式,随后将再这个基础上,讲述以线性预测模型预测股票的实现代码.本博文是从本人的新书里摘取的,新书预计今年年底前出版,敬请大家关注. 正文开始(长文预警) ------------------------------

两种方式以及效果: 方式一,使用PIL.Image.blend方式: from PIL import Image, ImageDraw im = Image.open('d:/tmp/58.249.0.220_01_20200604141800866_TIMING.jpg', 'r') im2 = Image.open('d:/tmp/58.249.0.220_01_20200604141800866_TIMING.jpg', 'r') draw = ImageDraw.Draw(im2) dr

all_dict = {} for tg_id in ['com.qq_a','com.qq_b','com.qq_c','com.qq_c']: tmp_dict = all_dict.get(tg_id,{'times':0}) tmp_dict['times'] += 123 all_dict[tg_id] = tmp_dict print(all_dict) #{'com.qq_a': {'times': 123}, 'com.qq_b': {'times': 123}, 'com.qq

完成的目标: 输入搜索的商品 以及 淘宝的已评价数目.店铺的商品描述(包括如实描述.服务态度.快递的5.0打分): 按要求,晒选出要求数量的结果,并按"物美价廉算法"排序后输出 思路: 1,利用淘宝搜索'https://s.taobao.com/search?'的价格filter 先进行价格筛选,得到结果的网站 2,用urllib打开结果网站,构造正则表达式匹配出各个商品结果的 价格.已评价数量.店铺的如实描述等信息: 并把结果保存至二维数组里. 3,利用商品及店铺信息,用"

这两天支付宝AR红包火了,周围的同学全在玩.可是我一直在想这个原理是什么?通过请教大神和思考,知道了它有两个限定条件:GPS地理位置和图片的识别.所以,只要我们有了这两个限定条件,就不难进行该红包的破解! 首先是GPS定位,我们可以采用一个地址模拟器实现,或者就查找本地周围的红包即可.然后关键是图片的识别,刚开始想到的是将提示的图片进行截图,放到电脑上,手机直接扫描截图不就好了?结果是不行的!原因是进行提示的截图中间有若干黑色的条纹,会影响到图片的识别.我们应该怎么处理图片呢?这里提供一种借鉴来

在numpy包中我们可以用数组来表示向量,矩阵和高阶数据结构 首先导入numpy包: from numpy import* 初始化numpy数组有多种方式,比如说 1.python列表或元祖 2.使用arrange,linspace函数 3.从文件中读取数据 例:列表生成numpy数组: v=array([1,2,3,4]) M=array([[1,2],[3,4]]) v和M对象都是numpy模块提供的ndarray类型 v,M区别在于他们的维度不同 可以通过ndarray.shape获得他们

一.collection系列: 1.counter计数器 如果counter(dict)是对字典的一个补充,如果counter(list)则是对列表的补充,初步测试对字典的值进行排序. ######################################################################## ### Counter ########################################################################

python.exe -v / python3 -v安装python3时, 会得到一个 IDLE(提示符>>>), 简单, 有用, 包含语法编辑器(颜色可变), 调试工具, python shell, python3在线文档.如同linux一样, 按tab键, 可以出现提示python '' 与 "" 一样 , \ 转义字符 alt+N, alt+p 类似 LINUX 的 "上"键 python 变量没有类型. 列表简介 没有变量标识符, 下标从

在公司无聊的时候看了前辈写的python代码,突然发现一个比较好玩的python表达式: lambda x,y:x+y 咋一看,这个应该类似方法之类的,上网查了查,所以特此总结下 lambda:上代码 冒号前边的代表参数冒号后边的代表表达式返回值类型跟参数有关 >>> lambda x:x <function <lambda> at 0x01B50730>#如果不作传递的话就是这样 >>> >>> >>> la

Python简介: python的创始人为吉多·范罗苏姆(Guido van Rossum).1989年的圣诞节期间,吉多·范罗苏姆为了在阿姆斯特丹打发时间,决心开发一个新的脚本解释程序,作为ABC语言的一种继承. Python可以应用于众多领域,如:数据分析.组件集成.网络服务.图像处理.数值计算和科学计算等众多领域.目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使 用Python,如:Youtube.Dropbox.BT.Quora(中国知乎).豆瓣.知乎.Google.Yahoo!.Facebook

python中,一切皆对象.   一.文件操作流程 (1)打开文件,得到一个文件句柄(对象),赋给一个对象: (2)通过文件句柄对文件进行操作: (3)关闭文件. 文件对象f通过open()函数来创建. open函数常用的三个参数:文件路径/名称.模式.encoding. f = open('测试文件','r',encoding='utf-8') print(f.read()) f.close() 二.open函数中模式参数的常用值 值 描述 'r' 读模式 'w' 写模式 'a' 追加(app

OS模块 提供对操作系统进行调用的接口 os.getcwd() 获取当前工作目录,即当前python脚本工作的目录路径 os.chdir("dirname")  改变当前脚本工作目录:相当于shell下cd os.curdir  返回当前目录: ('.') os.pardir  获取当前目录的父目录字符串名:('..') os.makedirs('dirname1/dirname2')    可生成多层递归目录 os.removedirs('dirname1')    若目录为空,则删