校验和是经常使用的,这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段.其实,这种累加和的计算,将字节翻译为无符号整数和带符号整数,结果是一样的. 使用python计算校验和时记住做截断就可以了. 这里仅仅是作为一个代码样本,权作标记,直接上代码 简单说明一下上面的脚本.如果是当作无符号整数来计算,则算法要简单很多,实际上都可以缩减为一句代码的事.如果是当作带符号整数来计算,则算法要复杂一下,要处理各种上溢出和下溢出的情形.正如文章开头指出的,不论使用哪种方式,最后的二进制表示都是一样的.所以一般

简单累计功能 Series sum() 返回一个 统计值 DataFrame sum.默认对每列进行统计 设置axis参数,对每一行 进行统计 describe()可以计算每一列的若干常用统计值. 获取seaborn planets数据 github: https://github.com/mwaskom/seaborn-data.git windows: 放在用户目录下(在线下载卡.超时.) dropna()丢弃有缺失值的行. Pandas累计方法 Aggregation Descriptio

前言 最近有微信公众号开发的业务,以前没有用python做过微信公众号开发,记录一下自己的学习和开发历程,共勉! 公众号类型 订阅号 普通订阅号 认证订阅号 服务号 普通服务号 认证服务号 服务方式 公众号消息会话:包括被动回复 公众号内嵌网页 公众号消息类型 群发消息:由公众号想用户发送消息: 被动回复消息:客户端发送消息,公众号回复: 客服消息:当用户主动发消息给公众号,公众号48小时里可以无限发送消息: 模板消息:使用特定的模板内容主动向用户发送消息: 公众号的网页接口 接口1: 网页被授

新冠肺炎国内疫情基本控制住,很多地方都开始摘下口罩了.但是国外的疫情依然处于爆发期,特别是美国,截止目前其累计确诊数量已突破110w.五一节北京柳絮杨絮满天飞,不适合外出.在家心血来潮,献丑画一下各地区新冠肺炎累计确诊数量热图. 废话不多说,代码如下: 一.中国 1.获取数据: import requests as rq import re import numpy as np import pandas as pd # 数据来源:新华网 # http://my-h5news.app.xinhu

在分析python代码性能瓶颈,但又不想修改源代码的时候,ipython shell以及第三方库提供了很多扩展工具,可以不用在代码里面加上统计性能的装饰器,也能很方便直观的分析代码性能.下面以我自己实现的一个快排代码为例,带你使用集中不同的性能分析工具. def quick_sort(data, low, high): if low >= high: return left, right = low, high key = data[left] while left < right: whil

1 模块简介 Python提供了itertools模块,可以创建属于自己的迭代器.itertools提供的工具快速并且节约内存.开发者可以使用这些工具创建属于自己特定的迭代器,这些特定的迭代器可以用于有效的遍历. 2 模块使用 2.1 无限迭代器 itertools中有个三个迭代器是无限迭代的,这就意味着当你在使用它们时,你需要了解你要么从这些迭代器中终止,要么就是无限循环. count count(start = 0, step = 1),count迭代器返回一系列值,以传入的start参数开

Python NLTK 走进大秦帝国 作者:白宁超 2016年10月17日18:54:10 摘要:NLTK是由宾夕法尼亚大学计算机和信息科学使用python语言实现的一种自然语言工具包,其收集的大量公开数据集.模型上提供了全面.易用的接口,涵盖了分词.词性标注(Part-Of-Speech tag, POS-tag).命名实体识别(Named Entity Recognition, NER).句法分析(Syntactic Parse)等各项 NLP 领域的功能.本文主要介绍NLTK(Natura

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt

函数一词起源于数学,但是在编程中的函数和数学中的有很大不同.编程中的函数式组织好的,可重复使用的,用于实现单一功能或相关联功能的代码块. 我们在学习过程中已经使用过一些python内建的函数,如print().但我们也可以自己创建函数,这被叫做用户自定义函数. 函数的特点: 1 代码重用 2 保持一致性 3 便与修改,易扩展 1. 定义一个函数 1.1 python定义函数用def关键字,一般格式如下 def 函数名(参数列表): 函数体 1.2 函数名的命名规则 函数名必须以下划线或字母开头,

周末的任务是更新Learning Spark系列第三篇,以为自己写不完了,但为了改正拖延症,还是得完成给自己定的任务啊 = =.这三章主要讲Spark的运行过程(本地+集群),性能调优以及Spark SQL相关的知识,如果对Spark不熟的同学可以先看看之前总结的两篇文章: [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(一)----RDD 基本概念与命令 [原]Learning Spark (Python版) 学习笔记(二)----键值对.数据读取与保存.共享特性 #####

转载请注明出处http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/5453708.html 函数 一.背景                                                                                                                  在学习函数之前,一直遵循:面向过程编程,即:根据业务逻辑从上到下实现功能,其往往用一长段代码来实现指定功能,开发过程中最常见的操作就是粘贴

文章背景 家里的第一台电脑是在2006年夏天买的,10年上大学之后基本上就没人用,过没两年就当二手卖给一个熟人. 弟弟小我10岁,今年刚上初一.他在我毕业前半年就整天用妈妈的手机发短信给我,问我什么时候把学校里的台式机寄回家给他用.虽然从小就一直因为玩电脑的问题跟爸妈时不时有点小别扭,可是我还是非常鼓励弟弟接触电脑和网络的.可能有人会说小孩子就只会玩游戏,玩游戏怎么了?小孩子的天性不就是玩嘛,在娱乐的过程中其实是可以潜移默化地学会许多计算机日常使用的知识,还可以通过互联网跟已经认识.尚未认识的朋

Redis 教程 Redis是一个开源(BSD许可),内存存储的数据结构服务器,可用作数据库,高速缓存和消息队列代理.Redis 是完全开源免费的,遵守BSD协议,是一个高性能的key-value数据库.它支持字符串.哈希表.列表.集合.有序集合,位图,hyperloglogs等数据类型.内置复制.Lua脚本.LRU收回.事务以及不同级别磁盘持久化功能,同时通过Redis Sentinel提供高可用,通过Redis Cluster提供自动分区. REmote DIctionary Server(

#!usr/bin/env python# -*-coding:utf-8-*-#以下方法全在python2.7.x版本运行,请3.x以上的小伙伴们在print(放入括号内执行)#list列表的常用方法有:li=[] #定义一个空列表:li.append(1) #添加一个约束到列表末尾:print lili2 = [2,3,3,3,4,5,6]li.extend(li2) #将指定列表li2合并到li列表的末尾:print lili.insert(6,0) #在li的下标[又叫索引](与列表中的

大家看了之后,可以点一波关注或者推荐一下,以后我也会尽心尽力地写出好的文章和大家分享. 本文先导:在我们平时看NBA的时候,可能我们只关心球员是否能把球打进,而不太关心这个球的颜色,品牌,只要有3D效果,看到球员扣篮的动作就可以了,比如下图: 如果我们直接对篮球照片进行几百万像素的处理,会有几千维甚至几万维的数据要计算,计算量很大.而往往我们只需要大概勾勒出篮球的大概形状就可以描述问题,所以必须对此类数据降维,这样会使处理数据更加轻松.这个在人脸识别中必须要降维,因为我们在做特征提取的时候几万维

python内置函数 官方文档:点击 在这里我只列举一些常见的内置函数用法 1.abs()[求数字的绝对值] >>> abs(-13) 13 2.all() 判断所有集合元素都为真的时候为真,若元素则是空则为真 >>> all("") True >>> ll = ["",None,"xixi"] >>> all(ll) False >>> aa = [1,2

NoteBook of <Data Analysis with Python> 3.IPython基础 Tab自动补齐 变量名 变量方法 路径 解释 ?解释, ??显示函数源码 ?搜索命名空间 %run命令 %run 执行所有文件 %run -i 访问变量 Ctrl-C中断执行 %paste可以粘贴剪切板的一切文本 一般使用%cpaste因为可以改 键盘快捷键 魔术命令 %timeit 检测任意语句的执行时间 %magic显示魔术命令的详细文档 %xdel v 删除变量,并清除其一切引用 注册

NumPy库的核心是矩阵及其运算. 使用array()函数可以将python的array_like数据转变成数组形式,使用matrix()函数转变成矩阵形式. 基于习惯,在实际使用中较常用array而少用matrix来表示矩阵. 然后即可使用相关的矩阵运算了 import numpy as np a = [[1,2,3],[4,5,5],[4,5,5]] len = a.shape[0] #多维数组的行数 print(a.dtype) #输出元素类型 #另外也还可以使用切片方式来处理数组 然后是

在这个问题中,我们期望得到的结果是找到这三轮比赛中,每轮都进球的球员都有谁.下面用python来模拟一下,先生成一批数据: >>> from random import randint, sample >>> # sample是取样的意思,例如sample('abcde', 2),会在'abcde'这个字符串中随机抽样2个字符出来 >>> {x: randint(1,3) for x in sample('abcdef', randint(3, 6))

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/5025772.html python有许多可视化工具,本书主要讲解matplotlib.matplotlib是用于创建出版质量图表的桌面绘图包(主要是2D方面).matplotlib的目的是为了构建一个MATLAB式的绘图接口.本书中的大部分图都是用它生成的.除了图形界面显示,还可以把图片保存为pdf.svg.jpg.png.gif等形式. 1.matplotlib API入门 Ipython可以用close()关闭界面.

该博客内容参考http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4943406.html 内置函数 一 详细见python文档,猛击这里 文件操作 操作文件时,一般需要经历如下步骤: 打开文件 操作文件 一.打开文件 1 文件句柄 = file('文件路径', '模式') 注:python中打开文件有两种方式,即:open(...) 和  file(...) ,本质上前者在内部会调用后者来进行文件操作,推荐使用 open. 打开文件时,需要指定文件路径和以何等方式打