一.准备: linux服务器,src2mlf.py   rec2mlf.py   HResults文件,1份源文件和1份需要对比的文件.文件放置于本人云盘 二.使用方法: 1. 对比工具 HResults 需要运行在linux环境下,且仅支持mlf文件的对比2. 两种python脚本工具 src2mlf.py 和 result2mlf.py , 将txt文件转换成 mlf文件 src文件为原始测试集,result文件为识别结果 txt文件格式:(每行 :序号+空格+字串) 1 字串1 2 字串2

difflib模块作为python的标准库模块,无需安装,作用是比对文本之间的差异,且支持输出可读性比较强的html格式.#!coding=utf-8 # 2018-9-19 import sys import difflib # 读取配置文件函数 def read_file(file_name): try: file_handle = open(file_name, 'r') text = file_handle.read().splitlines() # 读取后以行进行分割 file_han

约定: import numpy as np import pandas as pd 1 2 3 一.CSV数据的导入和保存 csv数据一般格式为逗号分隔,可在excel中打开展示. 示例 data1.csv: A,B,C,D 1,2,3,a 4,5,6,b 7,8,9,c 1 2 3 4 5 代码示例: # 当列索引存在时 x = pd.read_csv("data1.csv") print x ''' A B C D 0 1 2 3 a 1 4 5 6 b 2 7 8 9 c ''

实际遇到的问题逻辑很繁杂,就不全写了.最后是通过对比两个字典差异来解决的.找出两个字典的差异,可参考以下代码. dict1 = {'a':1,'b':2,'c':3,'d':4} dict2 = {'a':1,'b':2,'c':5,'e':6} differ = set(dict1.items()) ^ set(dict2.items()) print(differ) #所有差异 #输出:{('c', 3), ('e', 6), ('c', 5), ('d', 4)} diff = dict1

两个txt文件词汇,用换行符分隔.可以用代码将要处理的文件去掉另一个文件所包含的重复内容. 如: a.txt内容为: 衡山 泰山 西湖 紫禁城 b.txt内容为: 泰山 衡山 长白山 张三丰 将a.txt设为要处理的文件,将b.txt设为字典,则输出的c.txt文件为 c.txt 西湖 紫禁城 代码如下: import csv import re import io #创建字典 def dictlist(filepath): dicts = [line.strip() for line in o

写一个比较两个文本文件的程序. 如果不同, 给出第一个不同处的行号和 列号. 比较的时候可以使用zip()函数 a=open('test.txt','r') b=open('test2.txt','r') row=0 for linea,lineb in zip(a,b): row+=1 if not linea==lineb: col=0 for chara,charb in zip(linea,lineb): col+=1 if not chara==charb: print ("diffe

from PIL import Image from PIL import ImageChops def compare_images(path_one, path_two, diff_save_location): """ 比较图片,如果有不同则生成展示不同的图片 @参数一: path_one: 第一张图片的路径 @参数二: path_two: 第二张图片的路径 @参数三: diff_save_location: 不同图的保存路径 """ im

from PIL import Image from PIL import ImageChops def compare_images(path_one, path_two, diff_save_location): """ 比较图片,如果有不同则生成展示不同的图片 @参数一: path_one: 第一张图片的路径 @参数二: path_two: 第二张图片的路径 @参数三: diff_save_location: 不同图的保存路径 """ im

本文参考:<机器学习算法原理与编程实践>郑捷,第1章第四节 本文程序中使用的txt数据截图如下图.数据链接:https://pan.baidu.com/s/1_Ce6WLGDTWf7qQIvpP-70Q ,提取码:n22a python读入该数据,并转成array,代码如下: import os import numpy as np # 数据文件转矩阵 # path: 数据文件路径 # delimiter: 行内字段分隔符 def file2array(path, delimiter): re

在机器学习中,常常需要读取txt文本中的数据,这里主要整理了两种读取数据的方式 数据内容 共有四列数据,前三列为特征值,最后一列为数据标签 40920 8.326976 0.953952 3 14488 7.153469 1.673904 2 26052 1.441871 0.805124 1 75136 13.147394 0.428964 1 38344 1.669788 0.134296 1 72993 10.141740 1.032955 1 35948 6.830792 1.21319

如果数据库上的row格式是mixed或者mixed的格式,如何对比两台数据库服务器上的数据是否一致呢

Matlab是学术界非常受欢迎的科学计算平台,matlab提供强大的数据计算以及仿真功能.在Matlab中数据集通常保存为.mat格式.那么如果我们想要在Python中加载.mat数据应该怎么办呢?所以今天就给大家分享一个使用python加载.mat数据的方法.我将使用Stanford Cars Dataset数据集作为例子为大家演示使用方法. 数据集 Stanford Cars Dataset数据集是一个关于车辆图像分类的数据集,该数据集保存格式为.mat形式.数据及下载地址为: https:

莫名其妙,从去年年底开始,Python这个东西在中国,突然一下子就火起来了,直至现在,他的热度更是超越了java,成为软件工程师最为关注的话题.Python之所以能火起来,很大一方面是因为大数据.人工智能和机器学习越来越受人关注的原因,那么,伴随着Python的火热,他的薪资是否也相应的高了起来了呢?于是,针对这个话题,在今年暑假,我做了一个关于Python.java和大数据和安卓的工作岗位的调查. Java火了几十年,工作也是所有编程语言中最容易找的,这里面有很大一部分原因是由于安卓还得由Ja

[一.项目目标] 通过Python爬取QQ音乐数据(一)我们实现了获取 QQ 音乐指定歌手单曲排行指定页数的歌曲的歌名.专辑名.播放链接. 此次我们在之前的基础上获取QQ音乐指定歌曲的歌词及前15个精彩评论. [二.需要的库] 主要涉及的库有:requests.json.html [三.项目实现] 1.以歌曲"泡沫"为例,查看该界面的XHR 2.通过对XHR的Size进行排序,逐个查看(参考英文含义),我们看到第一个红框内是歌曲评论,第二个框内是歌词! 3.分别查看这两条数据Heade

1.项目背景 随着科技的飞速发展,数据呈现爆发式的增长,任何人都摆脱不了与数据打交道,社会对于“数据”方面的人才需求也在不断增大.因此了解当下企业究竟需要招聘什么样的人才?需要什么样的技能?不管是对于在校生,还是对于求职者来说,都显得很有必要. 本文基于这个问题,针对51job招聘网站,爬取了全国范围内大数据.数据分析.数据挖掘.机器学习.人工智能等相关岗位的招聘信息.分析比较了不同岗位的薪资.学历要求:分析比较了不同区域.行业对相关人才的需求情况:分析比较了不同岗位的知识.技能要求等. 做完以

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. python中的numpy模块相当于R中的matirx矩阵格式,化为矩阵,很多内容就有矩阵的属性,可以方便计算. 以下符号: =R= 代表着在R中代码是怎么样的. 一.分组.groupby df.groupby(df.year // 10 *10).max() #=R= max(cut(df$year,10)) ---------------------

目录 目录 前言 软件环境 Python数据类型的显式转换 显式转换的多种类型 Non-String转换为String str函数 repr str和repr的区别 eval Non-int转换为int Long转换为Int使用自定义函数 Float转换为Int String转换为Int Non-long转化为long类型 Int转化为Long Float转换为Long String转换为Long Non-float转换为float Sequence转换为List String转换为List T

交互式的数据可视化图表是 New IT 新技术的一个应用方向,在过去,用户要在网页上查看数据,基本的实现方式就是在页面上显示一个表格出来,的而且确,用表格的方式来展示数据,显示的数据量会比较大,但是,这种数据展示方式很不直观,无法让用户一下子就看出数据分析结果所要反应出的信息,由此就有了数据可视化技术的研究和应用来解决这个问题. 目前实现交互式数据可视化技术已经很成熟,各种类型地数据可视化图表都可以使用技术手段实现出来,包括最简单的 Excel 就可以制作各种可视化数据分析报表,而在 WEB 上

孤荷凌寒自学python第五十九天尝试使用python来读访问远端MongoDb数据服务 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末) 今天是学习mongoDB数据库的第五天.今天的感觉是,mongoDB数据库我似乎根本就很难掌控呵! 一.首先系统学习了读写mongoDB数据库的方法 以下笔记来自官方文档整理: (官方文档:https://api.mongodb.com/python/current/index.html ) (一)指定数据库 MongoDB中还分为一个个数据库,我们接下来的一步就是指

对比java和python 对比java和python 2011年04月18日 1.难易度而言.python远远简单于java. 2.开发速度.Python远优于java 3.运行速度.java远优于标准python,pypy和cython可以追赶java,但是两者都没有成熟到可以做项目的程度. 4.可用资源.java一抓一大把,python很少很少,尤其是中文资源. 5.稳定程度.python3和2不兼容,造成了一定程度上的混乱以及大批类库失效.java由于有企业在背后支持所以稳定的多. 6.

在项目维护阶段,经常会对垃圾文件进行清理.比如没有在数据库中的文件进行删除,这个时候最好的选择就是使用shell命令了:废话不多说直接上代码: 1.首先准备好从数据表导出来的数据,方法随意 2.在服务器查看指定目录下所有文件的文件名,并生成文件. ls *.* >***.txt 3.对比两个文件的文件内容不同的部分,并且删除 #!/bin/sh #BEGIN cat test1.txt | sort | uniq | sort > a_u.txt cat test2.txt | sort |