Python窗體輸入、展示并存儲數據利用python的tkinter進行窗體開發，可以實現輸入框，以及利用get函數獲取輸入框的數據，并將這些數據存儲到本地，如果利用數據庫，也可以把窗體獲取的數據導入到數據庫中fromtkinterimport*importtkinter.messageboxasmessageboxroot=Tk()root.title("信息輸入框")root.geometry('300x300')input1=Label(root,t
系統 2019-09-27 17:50:46 1612
PIL提供了通用的圖像處理功能，以及大量的基本圖像操作，如圖像縮放、裁剪、旋轉、顏色轉換等。Matplotlib提供了強大的繪圖功能，其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用戶創建圖像的函數。為了觀察和進一步處理圖像數據，首先需要加載圖像文件，并且為了查看圖像數據，我們需要將其繪制出來。fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#加載圖像img=Image.open("
系統 2019-09-27 17:50:40 1612
生成器就是自己用python代碼寫的迭代器，生成器的本質就是迭代器。通過以下兩種方式構建一個生成器：1、通過生成器函數2、生成器表達式生成器函數：函數deffunc1(x):x+=1returnxprint(func1(5))生成器函數deffunc1(x):x+=1yieldxg_obj=func1(5)print(g_obj.__next__())一個next對應一個yield。yieldVSreturnreturn結束函數，給函數的執行者返回值yie
系統 2019-09-27 17:50:36 1612
如果設置了本地環境變量，可直接執行#coding=utf-8#-*-coding:utf-8-*-importxlwtimportrandomnumList=[]#設置表格樣式defset_style(name,height,bold=False):style=xlwt.XFStyle()font=xlwt.Font()font.name=namefont.bold=boldfont.color_index=4font.height=heightstyle
系統 2019-09-27 17:50:33 1612
Python裝飾器，分兩部分，一是裝飾器本身的定義，一是被裝飾器對象的定義。一、函數式裝飾器：裝飾器本身是一個函數。1.裝飾函數：被裝飾對象是一個函數[1]裝飾器無參數：a.被裝飾對象無參數：復制代碼代碼如下:>>>deftest(func):def_test():print'Callthefunction%s().'%func.func_namereturnfunc()return_test>>>@testdefsay():return'hellowor
系統 2019-09-27 17:50:21 1612
推薦：高階函數python高階函數有誤但可以參考python中常見的內置高階函數添加鏈接描述什么是高階函數？高階函數：一個函數可以作為參數傳給另外一個函數，或者一個函數的返回值為另外一個函數（若返回值為該函數本身，則為遞歸），滿足其一則為高階函數(Higher-orderfunction)。高階函體現了函數式編程思想：--函數作為參數：將核心邏輯傳入方法體，使該方法適用性更為廣泛．傳入數據:整數／小數／容器／自定義類的對象傳入邏輯：方法--內置高階函數:f
系統 2019-09-27 17:50:16 1612
推薦系統的相關知識我們已在前文中提到，在這篇文章中，我們會介紹如何用Python來搭建一個簡單的推薦系統。本文使用的數據集是MovieLens數據集，該數據集由明尼蘇達大學的Grouplens研究小組整理。它包含1,10和2億個評級。Movielens還有一個網站，我們可以注冊，撰寫評論并獲得電影推薦。接下來我們就開始實戰演練。在這篇文章中，我們會使用Movielens構建一個基于item的簡易的推薦系統。在開始前，第一件事就是導入pandas和numPy
系統 2019-09-27 17:50:15 1612
一、ConfigParser簡介ConfigParser是用來讀取配置文件的包。配置文件的格式如下：中括號“[]”內包含的為section。section下面為類似于key-value的配置內容。復制代碼代碼如下:[db]db_host=127.0.0.1db_port=22db_user=rootdb_pass=rootroot[concurrent]thread=10processor=20中括號“[]”內包含的為section。緊接著section為
系統 2019-09-27 17:50:05 1612
本人最近在研究機器學習方面的知識，要運用unet來實現醫學圖像分割，本文是為了實現unet代碼而做的前期準備工作，綜合網上的經驗與自身的實踐最終選擇了keras+tensorflow-gpu來跑unet代碼，下面是我安裝tensoflow-gpu的整個過程，記錄下來方便以后查閱。目錄1.安裝anaconda2.創建虛擬環境并安裝python3.63.安裝tensorflow-gpu3.1安裝前奏——CUDA和cuDNN3.1.1下載CUDA3.1.2cuD
系統 2019-09-27 17:49:52 1612
文件基本語法file=open(‘文件名’,mode)編碼encoding=‘utf8’讀模式存在返回True，否則拋出異常FileNotFoundError寫模式存在返回True，否則新建文件mode讀r寫w追加a二進制b讀寫+操作讀取所有內容read()讀取一行readline()讀取所有行列表readlines()關閉文件close()自動關閉withopen(目標文件)asf:存取Python對象pickle寫對象dump(對象，目標文件)讀對象l
系統 2019-09-27 17:49:39 1612
