在Python数据可视化中,seaborn较好的提供了图形的一些可视化功效. seaborn官方文档见链接:http://seaborn.pydata.org/api.html countplot是seaborn库中分类图的一种,作用是使用条形显示每个分箱器中的观察计数.接下来,对seaborn中的countplot方法进行详细的一个讲解,希望可以帮助到刚入门的同行. 导入seaborn库 import seaborn as sns 使用countplot sns.countplot() cou

通过PIL库提供的API接口可以很方便的处理图像,功能十分强大: 最近有一个替换png背景色的需求,替换背景色的同时又不能够覆盖原来的文字,之前利用perl 的CD 模块一直没能够正确处理,最终用PIL 成功的解决了问题 思路就是读取一个文件中的像素点,把背景色对应的像素点全部替换成新的颜色就可以了 代码如下: from PIL import Image im = Image.open('hsa00250.png') box = (653,784,699,801) img = im.crop(b

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:vinta.欢迎加入翻译组. Awesome Python ,这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/

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作者:史豹链接:https://www.zhihu.com/question/20501628/answer/223340838来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapp

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Python为啥这么火,这么多人学,就是因为简单好学,功能强大,整个社区非常活跃,资料很多.而且这语言涉及了方方面面,比如自动化测试,运维,爬虫,数据分析,机器学习,金融领域,后端开发,云计算,游戏开发都有涉及. 万丈高楼平地起,Python这座大厦能够如此强大,就是拥有强大的成千上万的库的支持,无数牛逼的轮子在支持这座大厦, 今天我们来一起梳理一下,俯瞰整个Python宝库. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经

读者您好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具.我主要用它替代tkinter.你一定会爱上它的. Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支.对于用

开始学习Python,之后渐渐成为我学习工作中的第一辅助脚本语言,虽然开发语言是Java,但平时的很多文本数据处理任务都交给了Python.这些年来,接触和使用了很多Python工具包,特别是在文本处理,科学计算,机器学习和数据挖掘领域,有很多很多优秀的Python工具包可供使用,所以作为Pythoner,也是相当幸福的.如果仔细留意微博和论坛,你会发现很多这方面的分享,自己也Google了一下,发现也有同学总结了"Python机器学习库",不过总感觉缺少点什么.最近流行一个词,全栈工

在<Python语言参考手册>描述中的描述Python语法和语义,而本手冊主要介绍了Python标准库的内容和使用,也介绍了一些发行库里可选的组件库. Python标准库包括的内容是非常广泛的,通过标准库的文件夹长度和内容就可明确到这一点. 标准库包括一些模块是使用C语言来编写的.比方訪问系统I/O的文件功能,这些功能对Python开发者来说是不能直接訪问的.因此这些模块都设计成为内置模块.另外标准库也为开发者提供那些大家常常使用的功能.这样以便成为标准的解决方式,就能够提高开发者的开发速度和

小爬最近接到一个棘手任务:需要提取手机话费电子发票PDF文件中的数据.接到这个任务的第一时间,小爬决定搜集各个地区各个时间段的电子发票文件,看看其中的差异点.粗略统计下来,PDF文件的表格框架是统一的,但是数据部分则有较大差异: . 小爬首先想到的是借助工具提取发票的文本内容,然后用re正则表达式进行规则化的匹配数据,找到每个字都信息;这其中大部分的python-pdf解析库都能胜任. 可关键的问题是,提取出来的文本差异性非常大,比如说:各段文字出现的顺序并不是按照PDF中的文字的Z序排列.举个

前言 在日常工作中,经常可以见到各种各种精美的热力图,热力图的应用非常广泛,下面一起来学习下Python的Seaborn库中热力图(heatmap)如何来进行使用. 本次运行的环境为: windows 64位系统 python 3.5 jupyter notebook ​ 1 构造数据 import seaborn as sns import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt % matplotlib

各有各的小烦恼,各有的小期待 这是人家私事,不要大嘴巴 在Pycharm中import whois时,总是失败 原因是安装了python3.x相关操作过程,将环境变量path中关于Python的配置c:\Python27和c:\Python27\Scripts都删除,pycharm中仍然没有找到whois module import whois Traceback (most recent call last): File "<input>", line 1, in <

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r:以只读方式打开文件.文件的指针将会放在文件的开头.这是默认模式. w:打开一个文件只用于写入.如果该文件已存在则将其覆盖.如果该文件不存在,创建新文件. a:打开一个文件用于追加.如果该文件已存在,文件指针将会放在文件的结尾.也就是说,新的内容将会被写入到已有内容之后.如果该文件不存在,创建新文件进行写入. rb:以二进制格式打开一个文件用于只读.文件指针将会放在文件的开头.这是默认模式. wb:以二进制格式打开一个文件只用于写入.如果该文件已存在则将其覆盖.如果该文件不存在,创建新文件.