1.背景在python運行一些，計算復雜度比較高的函數時，服務器端單核CPU的情況比較耗時，因此需要多CPU使用多進程加快速度2.函數要求筆者使用的是：pathos.multiprocessing庫，進度條顯示用tqdm庫，安裝方法：pipinstallpathos安裝完成后frompathos.multiprocessingimportProcessingPoolasPoolfromtqdmimporttqdm這邊使用pathos的原因是因為，multi
系統 2019-09-27 17:57:29 2967
有一組4096長度的數據，需要找到一階導數從正到負的點，和三階導數從負到正的點，截取了一小段。394.0388.0389.0388.0388.0392.0393.0395.0395.0394.0394.0390.0392.0按照之前所了解的，對離散值求導其實就是求差分，例如第i點的導數（差分）為：即在一個寬度為2m+1的窗口內通過計算前后m個值加權后的和得到。但是在實際使用過程中效果不是很好。于是想到了同樣在一個寬度為2k+1的窗口內，將這2k+1個點擬合
系統 2019-09-27 17:56:06 2966
國外的開源項目開展的是如火如荼，我們國內的當然也不甘落后。為了更好的玩轉Python，我使用了ubuntuLinux來作為開發環境。但是由于國內網絡的限制，訪問國外的一些軟件源的時候，速度比較慢，這時我們需要更換成國內的軟件源。1、更換ubuntu18.04的軟件安裝源查看Ubuntu18版本和codename（一定要注意codename對應）$lsb_release-aNoLSBmodulesareavailable.DistributorID:Ubun
系統 2019-09-27 17:57:23 2965
現在有這樣一組數據，希望去除掉里面的異常數據。其中，異常數據可能比正常數據大也可能比正常數據小，可能是正的也可能是負的。數據為deg=[]importnumpyasnpif(True):#new_nums=list(set(deg))#剔除重復元素mean=np.mean(deg)var=np.var(deg)print("原始數據共",len(deg),"個\n",deg)'''foriinrange(len(deg)):print(deg[i],'→'
系統 2019-09-27 17:52:27 2965
C#中不能對字符串表達式進行編譯執行，我想到一種解決辦法是，添加對Ironpython(python與.net平臺交互的版本)的引用，從而利用python來執行。首先，去http://ironpython.codeplex.com/releases/view/54498下載ironpython，安裝。我用的是ironpython2.0(之前嘗試過用Ironpython2.7，但發現在vs2008中不能添加對Ironpython的引用，所以如果發現使用不了，
系統 2019-08-12 09:30:27 2963
比較運算符運算符描述示例==檢查兩個操作數的值是否相等，如果是則條件變為真。如a=2,b=2則（a==b)為true.!=檢查兩個操作數的值是否相等，如果值不相等，則條件變為真。如a=2,b=3則(a!=b)為true.<>檢查兩個操作數的值是否相等，如果值不相等，則條件變為真。如a=1,b=3則(a<>b)為true。這個類似于!=運算符>檢查左操作數的值是否大于右操作數的值，如果是，則條件成立。如a=7,b=3則(a>b)為true.<檢查左操作數的值
系統 2019-09-27 17:57:22 2960
基礎輸入類型強制轉化輸入為字符串形式，若要進行輸入類型轉換或輸出提示信息，可如此形式：int(input("輸入一個整數:"))輸出形勢print('a'+'b')結果：abprint('a','b')結果：abprint('%s%s'%('a','b'))結果：abprint()函數去掉自動添加的換行：print('a',ending='')在函數中強制修改全局變量例如：globalA=100循環中的elsePython中while和for常見到配有el
系統 2019-09-27 17:56:50 2957
本文介紹了Python小波分析庫Pywavelets，分享給大家，具體如下：#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdimportdatetimefromscipyimportinterpolatefrompandasimportDataFrame,Seriesimportnumpyasnpimportpywtdata=np
系統 2019-09-27 17:56:44 2957
本文實例講述了Python使用Slider組件實現調整曲線參數功能。分享給大家供大家參考，具體如下：一代碼importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.widgetsimportSlider,Button,RadioButtonsfig,ax=plt.subplots()plt.subplots_adjust(left=0.1,bottom=0.25)t=np.arange(0.0,1.
系統 2019-09-27 17:50:24 2957
Python的安裝以及報錯處理方法一、下載下載路徑：https://www.python.org/downloads/二、安裝(以安裝python3.7為例）在win下安裝：1、創建新的安裝目錄：c:/python372、環境變量的配置（勾選自動配置）檢查安裝是否正確#第一步：：C:\Users\cuiljiang>pythonPython3.7.0(v3.7.0:1bf9cc5093,Jun272018,04:06:47)[MSCv.191432bit(
系統 2019-09-27 17:54:55 2956
目標在本節我們要學習：1.使用模板匹配在一幅圖像中查找目標2.函數：cv2.matchTemplate()，cv2.minMaxLoc()原理模板匹配是用來在一副大圖中搜尋查找模版圖像位置的方法。OpenCV為我們提供了函數：cv2.matchTemplate()。和2D卷積一樣，它也是用模板圖像在輸入圖像（大圖）上滑動，并在每一個位置對模板圖像和與其對應的輸入圖像的子區域進行比較OpenCV提供了幾種不同的比較方法（細節請看文檔）。返回的結果是一個灰度圖
系統 2019-09-27 17:46:50 2954
目錄1.COCO數據集簡介2.COCO數據集的優缺點（簡述）3.COCO數據集信息統計4.下次將推出VOC轉COCO的腳本，期待關注。1.COCO數據集簡介微軟發布的COCO數據庫是一個大型圖像數據集,專為對象檢測、分割、人體關鍵點檢測、語義分割和字幕生成而設計。COCO數據庫的網址是:MSCOCO數據集主頁：http://mscoco.org/Github網址：https://github.com/Xinering/cocoapi關于API更多的細節在網
系統 2019-09-27 17:47:52 2953
原文鏈接：https://blog.csdn.net/xufive/article/details/96475103手頭有109張頭部CT的斷層掃描圖片，我打算用這些圖片嘗試頭部的三維重建。基礎工作之一，就是要把這些圖片數據讀出來，組織成一個三維的數據結構（實際上是四維的，因為每個像素有RGBA四個通道）。這個數據結構，自然是numpy的ndarray對象，讀取圖像文件我習慣使用PIL。因此，需要導入兩個模塊：importnumpyasnpfromPILi
系統 2019-09-27 17:50:53 2950
如果您想使用Python播放或錄制聲音，那么您來對地方了！在本教程中，您將學習如何使用一些最流行的音頻庫在Python中播放和錄制聲音。您將了解最直接的播放和錄制聲音的方法，然后您將了解一些提供更多功能的庫，以換取一些額外的代碼行。在本教程結束時，您將了解如何：播放MP3和WAV文件，以及一系列其他音頻格式播放包含聲音的NumPy和Python數組使用Python錄制聲音以各種不同的文件格式保存錄制文件或音頻文件播放音頻文件下面，您將看到如何使用一系列Py
系統 2019-09-27 17:47:57 2950
在敲代碼的過程中，老是會遇到在Dataframe中新添加一列的情況，每次都要重新google，這次做個記錄。其實在Dataframe中新添加一列很簡單，直接指明列名，然后賦值就可以了。importpandasaspddata=pd.DataFrame(columns=['a','b'],data=[[1,2],[3,4]])data>>>dataab012134下面我們添加一列’c‘，賦值為空白值。打印出來，我們可以看到已經成功添加了一列’c'。data[
系統 2019-09-27 17:57:20 2949
