一.基本数据类型 什么是数据类型 变量:描述世间万物的事物的属性状态 为了描述世间万物的状态,所以有了数据类型,对数据分类 为什么要对数据分类 针对不同的状态需要不同的数据类型标识 数据类型的分类 二.数字类型 整型(int) 作用 表示人的年龄 / 身份证号 定义 age = 21 pringt(age, type(age)) # 打印结果:21 <class 'int'> # 或者: age = int(21) print(age, type(age)) # 打印结果:21 <cla

[DG]Oracle Data Guard官方直译 1 Oracle Data Guard 介绍   Oracle Data Guard概念和管理10g版本2   Oracle Data Guard 确保企业数据的高可用性.数据保护以及灾难恢复.Data Guard 提供了一套全面的服务来创建.维护.管理和监控一个或多个备数据库,使得生产 Oracle 数据库从灾难和数据损坏中得以幸存.Data Guard 维护这些备数据库作为生产数据库的事务一致性拷贝.然后,如果生产数据库因为计划的或计划外的

DVWA实验之Brute Force-暴力破解- Low     这里开始DVWA的相关实验~   有关DVWA环境搭建的教程请参考: https://www.cnblogs.com/0yst3r-2046/p/10928380.html       Brute Force,即暴力(破解),是指黑客利用密码字典,使用穷举法猜解出用户口令,是现在最为广泛使用的攻击手法之一.   这里我们先将安全等级设为 low  

Oracle 错误总结及问题解决 ORA     本文转自:https://www.cnblogs.com/zhangwei595806165/p/4972016.html  作者@承影剑 ORA-00001: 违反唯一约束条件 (.)错误说明:当在唯一索引所对应的列上键入重复值时,会触发此异常.ORA-00017: 请求会话以设置跟踪事件ORA-00018: 超出最大会话数ORA-00019: 超出最大会话许可数ORA-00020: 超出最大进程数 ()ORA-00021: 会话附属于其它某些

一 . Java爬取B站弹幕 弹幕的存储位置 如何通过B站视频AV号找到弹幕对应的xml文件号 首先爬取视频网页,将对应视频网页源码获得 就可以找到该视频的av号aid=8678034 还有弹幕序号,cid=14295428 弹幕存放位置为  http://comment.bilibili.com/14295428.xml import org.apache.http.HttpEntity; import org.apache.http.client.methods.CloseableHttpR

今天学习了wordcloud库,对<三国演义>生成了词云图片,非常漂亮.就想多尝试几个,结果发现一系列问题.最常出现的一个错误就是"UnicodeDecodeError : ...", 冒号后面的info不一而足.看意思也能猜出是"encoding"解码方式不对,于是各种编码尝试,有的默认或者"ANSI"就可以解码,有的必须用"UTF-8", 一狠心用了”errors='ignore', 结果顺利运行了,词云图片却

先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count) print(y) 一.字频统计: ( collections 库) 2017-10-27 这个库是python

1. 词云简介 词云,又称文字云.标签云,是对文本数据中出现频率较高的“关键词”在视觉上的突出呈现,形成关键词的渲染形成类似云一样的彩色图片,从而一眼就可以领略文本数据的主要表达意思.常见于博客.微博.文章分析等. 除了网上现成的Wordle.Tagxedo.Tagul.Tagcrowd等词云制作工具,在python中也可以用wordcloud包比较轻松地实现(官网.github项目): from wordcloud import WordCloud import matplotlib.pypl

知识内容: 1.jieba库的使用 2.wordcloud库的使用 参考资料: https://github.com/fxsjy/jieba https://blog.csdn.net/fontthrone/article/details/72775865 一.jieba库的使用 1.jieba库介绍 jieba是优秀的中文分词第三方库,使用pip安装后可以使用其来对中文文本进行分词 特点: 支持三种分词模式: 精确模式,试图将句子最精确地切开,适合文本分析,单词无冗余: 全模式,把句子中所有的

wordcloud官方文档: http://amueller.github.io/word_cloud/generated/wordcloud.WordCloud.html#wordcloud.WordCloud 英文直接用wordcloud就可以,如果是中文需要进行分词,我用了jieba分词,jieba分词处理中文可参考:https://github.com/fxsjy/jieba 实例: from wordcloud import WordCloud %matplotlib inline i

词云 词云是啥?词云突出一个数据可视化,酷炫.以前以为很复杂,不想python已经有成熟的工具来做词云.而我们要做的就是准备关键词数据,挑一款字体,挑一张模板图片,非常非常无脑.准备好了吗,快跟我一起动手吧 模块 本案例基于python3.6, 相关模块如下,安装都是直接 pip install <模块名>: wordcloud 作用如其名.本例核心模块,它把我们带权重的关键词渲染成词云 matplotlib 绘图模块,主要作用是把wordcloud生成的图片绘制出来并在窗口展示 numpy

一.wordcloud是什么 词云,在一段文本中提取关键词进行扁平化的展示,更能吸引目标客户的眼球. 市面上有很多在线生成词云的工具,本文以Python中的第三方库wordcloud为例讲解如何自动生成词云图 二.在python3环境中安装 1. 使用conda install wordcloud或者pip install wordcloud安装,此方法可能会报错或者安装失败 2. 下载whl安装,https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#wordc

因为词云有利于体现文本信息,所以我就将那天无聊时爬取的<悲伤逆流成河>的评论处理了一下,生成了词云. 关于爬取影评的爬虫大概长这个样子(实际上是没有爬完的): #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/10/15 16:34 # @Author : Sa.Song # @Desc : 爬取买猫眼电影悲伤逆流成河的评论 # @File : maoyan_BS.py # @Software: PyCharm impor

1.核心包 #jieba.pandas用来处理数据,数据源以xls格式存储的,这里用pandas进行处理import jieba from jieba import analyse import pandas as pd#scipy.wordcloud创建词云 from scipy.misc import imread from wordcloud import WordCloudfrom wordcloud import ImageColorGenerator#matpoltlib展示.保存生

词云图是根据词出现的频率生成词云,词的字体大小表现了其频率大小. 写在前面: 用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多,所以不再赘述. 但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久,下面只讲这种方法. generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少(已有数据库),不需要分词的情况下. 官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tupl

py库: jieba (中文词频统计) .collections (字频统计).WordCloud (词云) 先来个最简单的: # 查找列表中出现次数最多的值 ls = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 1, 2, 1, 2, 1, 1] ls = ["呵呵", "呵呵", "呵呵", "哈哈", "哈哈", "拉拉"] y = max(set(ls), key=ls.count)

最近学到数据可视化到了词云图,正好学到爬虫,各种爬网站 [实验名称] 爬取豆瓣电影<千与千寻>的评论并生成词云 1. 利用爬虫获得电影评论的文本数据 2. 处理文本数据生成词云图 第一步,准备数据 需要登录豆瓣网站才能够获得短评文本数据https://movie.douban.com/subject/1291561/comments 首先获取cookies,使用爬虫强大的firefox浏览器 将cookies数据复制到cookies.txt文件当中备用, 2.第二步,编写爬虫代码 #codin

wordcloud是Python扩展库中一种将词语用图片表达出来的一种形式,通过词云生成的图片,我们可以更加直观的看出某篇文章的故事梗概. 首先贴出一张词云图(以哈利波特小说为例): 在生成词云图之前,首先要做一些准备工作 1.安装结巴分词库 pip install jieba Python中的分词模块有很多,他们的功能也都是大同小异,我们安装的结巴分词 是当前使用的最多的类型. 下面我来简单介绍一下结巴分词的用法 结巴分词的分词模式分为三种: (1)全模式:把句子中所有的可以成词的词语都扫描出

一.pyinstaller库 1.简介 pyinstaller库:将脚本程序转变为可执行(.exe)格式的第三方库 注意:需要在.py文件所在目录进行以下命令,图标扩展名是.ico 2.格式: pyinstaller -F 文件.py pyinstaller -i 图标名.ico 文件名.py 生成后的.exe文件放在dict文件夹里 二.wordcloud库 1.词云介绍 词云以词语为基本单元,根据其在文本中出现的频率设计不同大小一形成视觉上不同的效果,形成关键词云层或关键词渲染,从而使读者一

WordCloud的参数: font_path:可用于指定字体路径 width:词云的宽度,默认为 400: height:词云的⾼度,默认为 200: mask:蒙版,可⽤于定制词云的形状: min_font_size:最⼩字号,默认为 4: max_font_size:最⼤字号,默认为词云的⾼度: max_words:词的最⼤数量,默认为 200: stopwords:将被忽略的停⽤词,若不指定则使⽤默认停⽤词词库: background_color:背景颜⾊,默认为 black: mode