from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont import matplotlib.pyplot as plt # 打...
前言 这里是用python解决数学建模的一些问题，用到的是python3.x，scipy，numpy和matplotlib。 先补充一些基本的数据知识。...1、numpy.array() 在基础操作里，array和list是不区分的（在索引和删除一些操作还有运行时间上会有区别），python也没有array这个数据结构。
独乐乐不如众乐乐，且不如用Python把弹幕保存下来，做个词云图？就这么愉快地决定了！...1 环境 操作系统：Windows Python版本：3.7.3 2 需求分析 我们先需要通过开发调试工具，查询这条视频的弹幕的 cid 数据。 拿到 cid 之后，再填入下面的链接中。...制作词云，我们需要用到 wordcloud 模块、matplotlib 模块、jieba 模块，同样都是第三方模块，直接用 pip 进行安装。
用Python做图像处理 最近在做一件比较 evil 的事情——验证码识别，以此来学习一些新的技能。...因为我是初学，对图像处理方面就不太了解了，欲要利吾事，必先利吾器，既然只是做一下实验，那用 Python 来作原型开发再好不过了。...在 Python 中，比较常用的图像处理库是 PIL(Python Image Library)，当前版本是 1.1.6 ，用起来非常方便。...在这里，我主要是介绍一下做图像识别时可能会用到的一些 PIL 提供的功能，比如图像增强、还有滤波之类的。最后给出使用 Python 做图像处理与识别的优势与劣势。...增强亮度，factor取值[0,4]，步进0.5 图 7用 Contrast 增强对比度， factor 取值 [0,4]，步进0.5 图 8用 Sharpness
python对于数学建模来说，是个非常好的选择。python中有非常著名的科学计算三剑客库：numpy,scipy和matplotlib，三者基本代替MATLAB的功能，完全能够应对数学建模任务。...下面列举几个python解决数学建模的例子： 线性规划问题的求最大最小值问题 123456789101112 max： z = 4x1 + 3x2st: 2x1 + 3x2<=10 ...[10,8]x1_bounds = [0,None]x2_bounds =[0,7]res = linprog(c,A,b,bounds=(x1_bounds,x2_bounds)) 相关推荐：《python
最近突发奇想，想做个词云玩玩，这算是Python的一个很初级的应用，虽然很初级，依然免不了会出现各种bug~ 使用工具： Anaconda：一个开源的用于Python科学计算的发行版本 jieba：一个...Python第三方库，用于中文分词。...wordcloud：一个Python的第三方库，用于生成词云。 一份中文字体文件：simsun.ttf 若干咪蒙文章资源：作为语料数据。 一张白底图片：作为词云的蒙版。...实验效果： 我用我的微信头像当做蒙版： ? 然后生成的词云长这个样子： ?...wordcloud import WordCloud # Windows下面文件路径要使用双斜线，第一个斜线表示转义 # 指明语料数据和蒙版图片的文件路径 d = path.dirname("D:\\python
下面是Python数据分析和处理任务中重要的库与工具： 1. Numpy 官网：http://www.numpy.org/ Numpy库是Python数值计算的基石。...它提供了多种数据结构、算法以及大部分涉及Python数值计算所需的接口。...这个代码测试、开发、编辑、文字工具，真的是谁用谁知道，并且也是本教程的主要内容之一，吐血推荐！...逻辑回归等 回归：Lasso、岭回归等 聚类：k-means、谱聚类等 降维：PCA、特征选择、矩阵分解等 模型选择：网格搜索、交叉验证、指标矩阵等 预处理：特征提取、正态化 其它有用的工具和数据集 在我以前做数学建模的过程中...，使用Python完全可以取代MATLAB。
说起这段经历，范渊说：“我们是用黑客的思路想问题，用白客的思维解决问题。” 海归创业者 为何聚焦信息安全产品 一面巨大的电子屏幕上，一张全国地图，东西南北，闪烁着亮点。...就在公司要上市时，范渊决定回国创业，做自己的信息安全产品。 “中国的互联网、物联网、智慧城市的发展，一定会像西方社会一样壮大起来。”他相信。 2007年初，范渊回国。...2008年3月的一天，晚上8点，范渊团队进行系统排查的时候，发现官网被黑客侵入了。 “从手法上看，这次进攻生猛，如果得逞，黑客很容易控制服务器。” 控制服务器是什么概念？...一时间全国停电、交通混乱……万众惊恐和焦躁背后是呆若木鸡、无计可施的总统、警察…… 这种情形，来了超人、蜘蛛侠会飞会打也没用了，只有电脑天才来一“键”封喉—— 安恒在为奥运信息网做服务的时候，模拟黑客攻击系统...今年8月，范渊又要带着最新的研发成果，出发去新一届黑客大会了。
from inspect import signature import logging
《用Python做深度学习》是Keras库的创建者Francois Chollet写的关于如何用Python和Keras库做深度学习的教程，如果想使用Python和Keras库设计和构建深度学习算法解决现实问题...用Python做深度学习 本书每一章都有看点。 若是你对深度学习只有比较浅的认识，想知道深度学习是什么？深度学习的来龙去脉？为什么会出现深度学习这个说法和技术？作者在第一章做了回答。
有一种说法，就是可以用term spread来判断经济的情况。什么事term spread呢？首先说一下term structure。
我想通过学习Python语言来学习数据科学，所以我在谷歌上搜索：“我想通过学习Python语言来学习数据科学。”而在谷歌，不一会儿的功夫就列出所有关于Python语言学习的链接。...然后，你会对于无数可行的关于学习Python语言的相关链接而感到困惑。最终，你会因此停下来反思：“我到底该从哪里入手？”。 真的是这样吗？不要担心。因为你以前从未遇到过这样的情况。...这里有很多可用的资源，它们将引导你如何学习Python从而学会编程和数据科学。而其中的问题是它很难找到一个结构化的方法来掌握这门语言。...为了解决这些问题，我们想出了一些在Python中学习数据科学的一些比较好的学习路径。 现在，我们按着这些步骤前进，同时为您提供一份相同效果的信息图表。...原文链接： http://www.analyticsvidhya.com/blog/2015/05/infographic-quick-guide-learn-python-data-science/
这个是 Python 做得最好的事情，优秀的包有很多，比如 scrapy，beautifulsoup等等。...由于 Python2 的历史原因，不得不在编程的时候自己处理。英文也存在 unicode 和 utf-8 转换的问题，中文以及其他语言就更不用提了。...同样，可以用正则表达式完成 \W 就可以。 转换成小写。 去掉停用词。Matthew L. Jockers 提供了一份比机器学习和自然语言处理中常用的停词表更长的停词表。中文的停词表 可以参考这个。...nltk 里面提供了好多种方式，推荐用 wordnet 的方式，这样不会出现把词过分精简，导致词丢掉原型的结果，如果实在不行，也用 snowball 吧，别用 porter，porter 的结果我个人太难接受了...jieba 是纯 Python 写的，Stanford 的可以通过 nltk 调用，复旦 NLP 也可以用 Python 调用。 END.
其实，我们导入的模块是保存在单独文件中的一段Python 代码，当你想要使用文件中的函数和数据时，在你的代码最前面 “导入”（import 即可）。...但是我们有时只是为了用模块中的某个函数，又要该怎么做呢？ ...#用点分隔版本号 #version_info 是包含如下信息的一个元组：主版本号、次版本号、小版本（修订）号 #我的是 3.7.0 依次对应：3.7.0 if sys.version_info...= "final": print("Error:please use a released version of Python") sys.exit(1) Q2、和Python 捆绑的模块...Pyhon的 第三方库太多了，怎么都讲不完，我会将一些这里没讲的放在我的另一篇博客中讲了 你要的Python 库在这里
统计、机器学习这种东西，用来做别的有点不好玩，但是用来玩股票真的可以吗？ ...市场的复杂性不是统计可以刻画的，所以，量化投资做的再好，这也仅仅是一种辅助罢了，至少当前的自己是这么理解数学在金融市场中的地位的。...这一地位，不是低，而是很高，很科学，不是拍脑袋做决策，而是有数据驱动的依据。
首先需要说明的是内容有三点： 1）下面的例子仍然主要使用Python中NLTK和Scikit-Learn两个函数库。 2）SemEval 是NLP领域的带有竞赛性质的年度盛会，类似KDD-Cup。...要得到更高的准确率，需要在模型构建和特征选择上做更深层次的思考。而这些“思考”已经超出本博文所讨论的范围。...这样做的目的，在于我们期望剔除那些在全部训练数据集中极少出现的词汇（生僻词），以及那些频繁出现但毫无意义的词汇（通常我们称之为停词 stop words，例如 the, of, a等）。...当然这种追平可以是补齐，也可以是删减，所以通常，我们都是用补齐短的这样的方式来实现维度一致。...vec.fit_transform(feature_dicts_tra) sparse_matrix_dev = vec.transform(feature_dicts_dev) 当然，这里你还可以用下面的代码来测试一下他们的维度是否按我们预想的那样
目前使用python做了一个简单的服务解决。由于要求是32位程序，所以下面全都是32位的版本。 第一步，安装python2.7 32位。 第二部，安装py2exe 32位。...第四步，用Eclipse（pydev插件）写代码，见附件。...server; this will keep running until you # interrupt the program with Ctrl-C server.serve_forever() 就是用客户端和服务端的方式做的一个服务
这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。...从datasets获取到一般都是一个Bunch对象，Bunch是一种类似于python字典的格式，我们拿到任何一个数据集之后都可以探索数据集，输出Bunch对象的键keys看看有什么，看看数据集的描述，...如果是处理中文语料，那么我们就需要提前分词，去除停用词，然后就可以用CountVectorize来得到VSM模型的矩阵了。...卡方检验，卡方值描述了自变量与因变量之间的相关程度：卡方值越大，相关程度也越大，所以很自然的可以利用卡方值来做降维，保留相关程度大的变量。...还有我们可以把VSM模型中的权值改为bool值，或者tf-idf值，来看看效果是否有提升，这些用scikit-learn都可以很方便的实现。 理解了python文本分类了吗？
就是用同一个变量的历史值预测未来值，或者除了历史值以外，还加入一些预测因子(又称外生变量)来预测未来值。前者称为单变量时间序列预测，后者称为多变量时间序列预测。...比如，我们要预测某海滩下个月的的游客数量，除了用历史游客数量做预测外，还可以加入温度这个因子。...那么只用历史游客数量做预测就是单变量时间预测，加入温度这个因子就是多变量时间预测，当然还可以加入其它合理的预测因子，比如该海滩的每月广告支出等。...ARIMA 简单说就是用变量的自回归(AR)与历史预测误差的自回归(MA)构成的时间序列预测模型。
在Python下可以采用的较好的中文分词工具是结巴中文分词和中科院的分词系统。 对于这两个工具进行测试。...1 安装结巴中文分词工具 在32位，Windows7 ，Python2.7下安装最新的结巴中文分词工具。...2 安装Python下的NLPIR/ICTCLAS2014 在32位，Windows7 ，Python2.7下安装最新的NLPIR/ICTCLAS2014。...从大家的博客内容了可以总结出几个问题，Python对中文支持不是很好，Python 2.x对中文的支持不好，windows默认字符集下Python2.x经常会出现乱码情况，windows下的eclipse...里面写的python 2.x程序对中文支持很不好。
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