python-安全攻防

Python-安装PyQt5找不到designer.exe的解决方法

看了很多教程，他们的designer.exe都是在\Lib\site-packages\pyqt5_tools\Qt\bin\designer.exe，而我的pyqt5_tools目录下没有Qt更没有designer.exe，如图：皇天不负有心人，终于在我看来很多篇博客，最终在评论区找到了解决方法我的designer.exe在Lib\site-packages\qt5_applications\Q
zkw_1998·2022-12-05 02:14

计算程序运行时间：计算或者不计算sleep()的两种情况perf_counter()和process_time()

【小白从小学Python、C、Java】【计算机等级考试+500强双证书】【Python-数据分析】计算程序运行时间：计算或者不计算sleep()的两种情况perf_counter()和process_time
刘经纬老师·2022-12-04 19:20

Python-进程和线程

张钊*，沈啸彬*,王旭*李月，曹海艳，(淮北师范大学计算机科学与技术学院，淮北师范大学经济与管理学院，安徽淮北)*Theseauthorscontributedtotheworkequlllyandshouldberegardedasco-firstauthors.欢迎来到python的世界博客主页：卿云阁欢迎关注点赞收藏⭐️留言本文由卿云阁原创！本阶段属于练气阶段，希望各位仙友顺利完成突破首发时
卿云阁·2022-12-03 10:20

Python可变类型的坑，不要再踩了

B站|公众号：啥都会一点的研究生相关阅读整理了几个100%会踩的Python细节坑，提前防止脑血栓整理了十个100%提高效率的Python编程技巧，更上一层楼Python-列表，从基础到进阶用法大总结，
啥都生·2022-12-03 09:10

元组啊，不就是不可变的列表吗？

B站|公众号：啥都会一点的研究生相关阅读整理了几个100%会踩的Python细节坑，提前防止脑血栓整理了十个100%提高效率的Python编程技巧，更上一层楼Python-列表，从基础到进阶用法大总结，
啥都生·2022-12-03 09:09

＜学习笔记＞从零开始自学Python-之-web应用框架Django（ 八）Django表单

HTML表单是交互式网站的基本组成部分，用户提交信息、搜索内容、与后台数据交互都要用到表单。1、从请求对象中获取数据view视图函数的第一个参数都是request,这个request就是请求获得的HttpRequest对象。里面包含中有一些关于当前所请求URL的信息，如下图HttpRequest对象的方法和属性属性/方法说明示例request.path完整的路径，不含域名，但是包含前导斜线“/he
阿尔法羊·2022-12-03 02:55

＜学习笔记＞从零开始自学Python-之-web应用框架Django（ 九）自定义标签和过滤器

Django的模板语言自带了丰富的标签和过滤器，能满足常见的表现逻辑需求。但有时候这些内建的标签和过滤器可能缺少我们需要的功能，这时候我们可以扩展模板引擎，使用Python自定义标签和过滤器，然后使用{%load%}标签加载，让自定义的标签和过滤器可在模板中使用。1、创建模板库自定义的模板标签和过滤器必须放在一个Django应用中。如果与现有应用有关，可以放在现有应用中；否则，应该专门创建一个应用
阿尔法羊·2022-12-03 02:55

＜学习笔记＞从零开始自学Python-之-web应用框架Django（ 十一）用户系统和身份验证

用户系统是现代网站的重要组成部分，对用户进行分组权限管理是非常必要的。Django内置了一套用户和身份验证系统，不用太多代码开发就可以使用这个系统。Django的身份验证系统包括：•用户•权限：二元（是或否）旗标，指明用户是否能执行特定的任务•分组：把标注和权限赋予多个用户的通用方式•可配置的密码哈希系统•管理身份验证和权限核准的表单•登录用户或限制内容的视图工具•可更换的后端系统Django的身
阿尔法羊·2022-12-03 02:55

＜学习笔记＞从零开始自学Python-之-web应用框架Django（ 十）通用模板

django相对于flask这种轻框架来说被称为全栈框架，因为它提供了相当多集成好的功能，比如前面讲了模板，其实Django提供了一些通用模板，它们可以让开发人员编写少量代码就能快速实现常见的数据视图。有了通用视图，可以把模型作为额外的参数传给URL配置。Django自带的通用视图能实现下述功能：•列出对象并显示单个对象的详细信息。如果创建一个管理学生的应用程序，那么studentListView
阿尔法羊·2022-12-03 01:14

Python-简单的正则使用

正则规则正则表达式是对字符串提取的一套规则，我们把这个规则用正则里面的特定语法表达出来，去匹配满足这个规则的字符串。正则表达式具有通用型，不仅python里面可以用，其他的语言也一样适用。匹配字符串re.match()必须从字符串开头匹配！match方法尝试从字符串的起始位置匹配一个模式，如果不是起始位置匹配成功的话，match()就返回none。importrea=re.match('test'
欧菲斯集团·2022-12-03 01:02

Python数据分析：计算数组中每个元素的梯度numpy.gradient()

【小白从小学Python、C、Java】【Python-计算机等级考试二级】【Python-数据分析】Python数据分析计算数组中每个元素的梯度每个元素之后一项和之前一项的变化幅度numpy.gradient
刘经纬老师·2022-12-02 22:24

Python-数据思维-6.3Matplotlib数据可视化1

第1关：matplotlib绘图基础本关任务：按提示的要求使用matplotlib绘图，一共要求完成3个函数的设计，分别绘制线图、饼图和条形图，绘制图形的数据已在函数中指定，函数的参数是一个图片文件名，请将图片的绘制结果保存到这个图片中，图片的dpi使用默认值即可。importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlibmatplotl
Meropidae·2022-12-02 11:56

Python-词频统计练习（Counter）

统计文件中出现的每个单词的次数，找出出现次数最多的5个单词#1.加载文件中所有的单词withopen('venv/song.txt',mode='r')asf:word=f.read()words=word.split('')#2.统计d={}foriinwords:ifiind:d[i]=d[i]+1else:d[i]=1print(d)找出现最多的单词数可用counterwithopen('v
Ma_JunSSR·2022-12-02 00:52

python-图书管理系统5-全部代码

源代码下载地址：https://download.csdn.net/download/wtt234/64021267bin/start.py"""项目启动入口"""importosimportsys#将项目的根目录，添加到sys.path中2sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(__file__)))fromcoreimportsrcif_
雨师@·2022-12-01 20:04

每个python文件就是一个模块、模块的名字就是_Python-模块和包

今天我们来聊聊模块和包一.模块首先,我们先看一个老生常谈的问题,什么是模块,模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是模块的名字加上.py后缀,欢聚话说我们目前写的所有的py文件都可以看成是一个模块但是我们import加载的模块一共分成四个通用类别:1.使用pyhton编写的py文件2.已被变异为共享库或者DLL或C或者C++的扩展3.包好一组模块的包.4.使用c编写并连接到pyt
weixin_39789690·2022-12-01 20:23

python-集合set

文章目录1、集合特点2、集合创建3、获取集合4、修改集合5、删除集合6、集合操作6.1并集6.2交集6.3差集6.4对称差集1、集合特点1.1、集合是无序元素的集合，1.2、集合中的元素不可重复1.3、创建完成后，其中的元素不可更改1.4、整个集合是可以更改，可以向其增加元素，也可以从中删除元素。即：我们无法修改集合中的元素，但是我们可以对整个集合进行添加或者是删除等更改的操作2、集合创建集合的创
一个小白白YYDS·2022-12-01 20:52

python-删除文件以及文件夹

导包importosimportshutil删除文件os.remove('文件路径')递归删除文件夹shutil.rmtree('文件夹')由深入浅删除空目录直到遇到非空为止(最底层是非空目录会报错，就是由深入浅调用os.rmdir())os.removedirs()
Alexander的鸭梨山大·2022-12-01 15:57

数学建模之Python-灰色预测系统

前言理论：word所需算法理论请见《python数学建模与实验》445页代码GM(1,1)#程序文件Pex15_2.pyimportnumpyasnpimportsympyasspfrommatplotlib.pyplotimportplot,show,rc,legend,xticksrc('font',size=16);rc('font',family='SimHei')x0=np.array(
Cabbage coder·2022-12-01 09:30

python-长数据完整打印方法

0.摘要python中的长数据在打印的时候，往往为了方便阅读会进行省略操作,但这会对我们查看数据带来不便。本文主要介绍完整显示长数据的方法。1.numpy数据不同类型的数据的完整显示方法各有不同，我们先介绍numpy数组的输出设置方法：在输出位置前加入如下代码：importnumpyasnpnp.set_printoptions(threshold=np.inf)numpy对数组长度设置了一个阈值
shangyj17·2022-12-01 08:36

Python：输出整个tensor、numpy、pandas的方法

Python：输出整个tensor、numpy、pandas的方法相关链接pytorch之tensor矩阵输出省略问题Pytorch：输出整个tensor的方法python-长数据完整打印方法
cv_lhp·2022-12-01 08:26

python-使用opencv进行摄像头捕捉视频

代码直接复制粘贴使用即可无需其他复杂操作每一行都有注释对每个函数的使用说明简单明了！importnumpyasnpimportcv2#参数为0就是自己的内置摄像头cap=cv2.VideoCapture(0)while(True):#每一帧的读取#第一个是返回两个结果一个布尔值布尔就是0或1#第二个是帧率每一帧ret,frame=cap.read()#摄像头读取每一帧成功后颜色的操作#如果想转成彩
IT_xiaolong1·2022-12-01 02:35

开源python-向pyg学习

开源Python-单元测试开源python-文档撰写开源python-代码规范与检查开源python-打包发布开源python-自动集成开源python-向transformers学习开源python-
YueTann·2022-12-01 02:05

python-三层神经网络的分类回归问题

深度学习基础文章目录深度学习基础1、加载IMDB数据集2、准备数据3、构建网络3.1、定义模型3.2编译模型3.3配置优化器3.4使用定义的损失和指标4验证4.1预留验证集4.2训练模型4.3绘制训练损失和验证损失4.4绘制训练精度和验证精度4.5重新训练一个模型之前学习了一些深度学习的概念，以及神经网络的一些数学基础，在此以电影评论分类的二分类问题进一步学习深度学习的内容。1、加载IMDB数据集
树盟·2022-12-01 01:47

Python-实验3.2 Numpy应用

第1关：求二维数组中最大值及所在的位置本关任务：编写一个能计算求二维数组中最大值及所在的位置。#-*-coding:utf-8-*-importnumpyasnpn,m=map(int,input().split(''))np.random.seed(7)a=[np.random.randint(1,100)foriinrange(n*m)]b=np.array(a).reshape(n,m)ro
Meropidae·2022-11-30 16:26

Python-列表总结

目录列表创建列表字面量语法list()内置函数创建数值列表在列表中添加元素在列表末尾添加元素在列表中插入元素从列表中删除元素使用del语句删除元素使用方法pop()删除元素根据值删除元素组织列表使用sort()对列表进行永久性排序使用函数sorted()对列表进行临时排序操作列表遍历列表复制列表元组创建元组修改元组变量理解列表的可变性列表创建列表字面量语法>>>numbers=[1,2,3,4]P
灵态_飞行·2022-11-30 14:03

python-科研绘图系列（4）-混淆矩阵图

1.计算混淆矩阵fromsklearn.metricsimportconfusion_matrix#导入计算混淆矩阵的包C1=confusion_matrix(True_label,T_predict1)#True_label真实标签shape=(n,1);T_predict1预测标签shape=(n,1)2.用seaborn的热力图画混淆矩阵图importseabornassns#导入包xtic
好人就是拉风·2022-11-30 13:38

Python-玩转数据-python ftp下载文件

一、说明Python中默认安装的ftplib模块定义了FTP类，其中函数有限，可用来实现简单的ftp客户端，用于下载文件，函数列举如下：ftp登陆连接fromftplibimportFTP#加载ftp模块ftp=FTP()#设置变量ftp.set_debuglevel(2)#打开调试级别2，显示详细信息ftp.connect("IP","port")#连接的ftpsever和端口ftp.login
人猿宇宙·2022-11-30 13:29

python读取mtcars数据集并实现以下操作_python-熊猫中的示例数据集

自从我最初写这个答案以来，我已经用许多可用于在Python中访问示例数据集的方法对其进行了更新。就我个人而言，我倾向于坚持我的任何包装已经使用过（通常是seaborn或pandas）。如果您需要离线访问，用Quilt安装数据集似乎是唯一的选择。Seaborn出色的绘图软件包scikit-learn具有多个内置样本数据集。importseabornassnsiris=sns.load_dataset
weixin_39623805·2022-11-30 05:03

Python-机器学习（三）-KMeans聚类算法

算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算中心点，然后针对每个点，重新寻找距离自己最近的中心点。如此循环，直到前后两次迭代的簇类没有变化。假设第一个图作为我们的原始
你隔壁的小王·2022-11-30 02:02

Python-项目实战-《外星人入侵》Pygame小游戏-阶段一:武装飞船（含教程）

来源于《Python编程从入门到实践》的12章武装飞船。感兴趣的可以去购买这本书看看，非常推荐。目前本人进度正好是第12章，以此写了这篇博客来记录和分享自己程序的开发过程。有兴趣可以按照我的步骤来做一做，或者也可以直接到最后拿完整程序。目录程序描述：开发步骤:1）安装Pygame2）创建Pygame窗口及响应用户输入3）设置背景色4）创建设置类5）添加飞船图像6）创建Ship类7）在屏幕上绘制飞船
Kox2102·2022-11-29 16:02

Python-输入五个整数并计算其平均值（非整数会提示并重新输入）-异常

程序概述：可输入5个整数求和并计算其平均值如果有任意一个数为非整数，则会提示错误并返回输入处实例示范:#计数器count=1#空列表numbers=[]whilecount<=5:try:x=int(input(f"请输入第{count}个整数："))numbers.append(x)count+=1exceptValueError:print("你输入的不是整数请重新输入")else:passf
Kox2102·2022-11-29 16:32

Python-黑马方法综合案例（个人练习）-类属性、实例属性、静态方法、类方法、实例方法基础

需求：设计一个Game类属性：定义一个类属性top_score记录游戏的历史最高分定义一个实例属性player_name记录当前游戏的玩家姓名方法：静态方法show_help显示游戏帮助信息类方法show_top_score显示历史最高分实例方法start_game开始当前玩家的游戏主程序步骤：查看帮助信息查看历史最高分创建游戏对象、开始游戏运行效果：代码：#定义一个Game类classGame(
Kox2102·2022-11-29 16:32

Python-计算md5值对图片去重

MD5简介MD5即Message-DigestAlgorithm5（信息-摘要算法5）。摘要算法又称哈希算法、散列算法。它通过一个函数，把任意长度的数据转换为一个长度固定的数据串（通常用16进制的字符串表示）。MD5是从MD2、MD3和MD4发展而来的一种加密算法，其主要通过采集文件的信息摘要，以此进行计算并加密。通过MD5算法进行加密，文件就可以获得一个唯一的MD5值，这个值是独一无二的，就像我
橘也·2022-11-29 08:19

【Python-实操】找到图像文件并重命名移动所有图像文件

Python实操图像重命名与移动背景在做深度学习项目过程中，会用到很多图片，图片的来源也多种多样。有一种情况如下：使用格式工厂将采集到的现场视频转换成图片，所有的图片分布在视频名对应的文件夹中，如果有几百个视频，那么生成的图片文件夹也有几百个（并且不同文件夹下文件名可能相同，所以不能简单的复制粘贴）。手动去操作太麻烦了。先上代码，先干为敬。findimgsmovenew.pyimportosimp
黄金旺铺·2022-11-29 07:54

一张图学会python-一张图学会python

一张图学会摄影(共9篇)一张图读懂摄影全是套路论如何从零开始学摄影全是套路论如何从零开始学摄影相信很多想要玩摄影的朋友，总会遇见各种问题，比如相机怎么选，镜头怎么配，快门是什么之类的，看似很杂乱，其实都非常的基础，提出这些问题的朋友，可能觉得摄影真的好难学，但事实并不是这样的，任何技能，都有一套完整的学习流程，今天，我...2018-09-01阅读全文>>一张图让你30分钟学会Python_计算机
weixin_37988176·2022-11-29 00:54

一张图学会python-一张图学会python

一张图学会摄影(共9篇)一张图读懂摄影全是套路论如何从零开始学摄影全是套路论如何从零开始学摄影相信很多想要玩摄影的朋友，总会遇见各种问题，比如相机怎么选，镜头怎么配，快门是什么之类的，看似很杂乱，其实都非常的基础，提出这些问题的朋友，可能觉得摄影真的好难学，但事实并不是这样的，任何技能，都有一套完整的学习流程，今天，我...2018-09-01阅读全文>>一张图让你30分钟学会Python_计算机
编程大乐趣·2022-11-28 21:59

Python-图像-添加噪声

目录1.椒盐噪声2.高斯噪声1.椒盐噪声椒盐噪声：噪声幅度基本相同(0或255)，出现位置随机defadd_noise_salt_pepper(img,salt,pepper=None):"""添加椒盐噪声:paramimg:输入灰度图像:paramsalt:salt的概率:parampepper:pepper的概率:return:img：加入椒盐噪声后的图像"""ifpepper==None:p
Hiddennn·2022-11-28 13:12

Python-多维矩阵添加高斯噪声

Python-多维矩阵添加高斯噪声文章目录Python-多维矩阵添加高斯噪声步骤一：创建多维矩阵涉及知识点1.利用numpy创建多维随机矩阵2.查看变量的数据类型3.将变量的数据类型由float64转换为
Mocode·2022-11-28 13:09

python-从shp文件选取指定省市并绘制地图

前情提要：不同的shp可能信息不一样可能出现用不了的情况，需要进行修改。关于修改部分会写在最后，如果对shp信息不太熟也可以先翻到最后看一下。importcartopy.crsasccrsfromcartopy.io.shapereaderimportReaderimportmatplotlib.pyplotasplt'''loc为一个列表，储存了市的名称，例如loc=['北京','天津']shp
sunny_xx.·2022-11-28 00:21

python-机器学习-决策树-decision tree

标题1.决策树基本概念标题2.构建决策树标题3.gini系数-选择根节点的标准标题4.1分类型变量标题4.2.数值型变量决策树1.1根节点（rootnote)如图所示只有子节点，没有父节点的节点1.2非叶子节点与分支（internalnote)如图所示既有父节点，也有子节点的节点1.3叶子节点（leaforleavesnote）：如图所示仅仅只有父节点的节点1.41.4决策树就像一棵树，其中跟节点
瑾言-自强不息·2022-11-27 14:02

python识别文字 opencv_使用Python，OpenCV或Tesseract的光学字符识别(OCR)

背景知识视频教程计算机视觉：PythonOCR和对象检测快速入门viadean.comOpenCV使用Python进行计算机视觉的完整指南-国外课栈viadean.com有效的Python-国外课栈viadean.comOCR
weixin_39830205·2022-11-27 07:05

【Python绘图】多个子图使用一个图例

参考文献[1]Matplotlib多个子图使用一个图例[2]python-所有子图的全局图例
一穷二白到年薪百万·2022-11-26 18:29

python-线性回归分类

波士顿房价预测fromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#线性回归模型print("线性回归模型训练例子")clf=LinearRegression()clf.fit([[0,0],[1,1],[2,2]],[0,1,2])#模型训练例子'''y=0.5*x1+0.5*x2#线性方程（预测模型）'''pre=clf.predict([[3,3]])
q琦一·2022-11-26 13:31

Win10下在Anaconda新建的环境中安装sklearn

一、创建新环境并启动，（可根据情况）安装所需要的Python版本在开始种选择AnacondaPrompt启动，创建新环境ml->启动ml->安装Python->安装内核->把新环境添加到内核中
MI_farmer·2022-11-26 08:24

python读取一个文件夹下所有图片_初学Python-找出文件夹下的所有图片

这个命题，有2种含义。1.找出指定某个文件夹目录下的图片2.找出指定某个文件夹及其子文件夹下的图片两者的区别在于，子文件夹的图片是否需要找出来。对应的处理方法也略微有所区别，下面具体讲解一下。找出指定某个文件夹目录下的图片1.指定文件夹路径（绝对路径/相对路径）os.listdir()指定的文件夹包含的文件或文件夹名称的list（只支持Unix和Windows）把指定的文件夹路径作为参数穿进去，再
weixin_39930671·2022-11-24 19:59

python-实现二维list转置

deflistReverse_1(nums):ans=[]foriinrange(len(nums[0])):num=[]forjinrange(len(nums)):num.append(nums[j][i])ans.append(num)returnansdeflistReverse_2(nums):return[list(j)forjinzip(*nums)]deflistReverse_3
QFIUNE·2022-11-24 16:36

python-实现多元回归及预测

题目1.实现一元（或多元）线性回归a.根据对客观现象的定性认识初步判断现象之间的相关性（略）b.绘制散点图c.进行回归分析，拟合出回归模型d.对回归模型进行检验—计算相关系数、异方差检验e.进行回归预测代码#-*-coding=utf-8-*-#name:nanchen#date:2021/5/615:05importmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdim
机智的小陈今天学习了吗·2022-11-24 13:40

python生成泊松分布随机数_python-介绍泊松分布(poisson分布)

一、泊松分布问题：假设我每天接到骚扰电话的次数服从泊松分布，并且经统计平均每天我会接到20个骚扰电话。请问：1、我明天接到15个骚扰电话的概率？2、我明天接到24个骚扰电话以下的概率(包含24)？二、泊松分布公式：首先要清楚，泊松分布是离散的，也就是说我接到骚扰电话次数必须是整数，要么就是15次，要么就是16次...,而不会是15.5次。泊松分布的概率函数为：累积概率分布函数为：其实就是概率函数的
weixin_39615596·2022-11-24 04:36

Python-中北大学人工智能OpenCV人脸识别（根据图片训练数据，根据训练好的数据识别人脸）

文章目录1.根据训练照片训练数据模型2.根据训练的数据文件，进行人脸识别1.根据训练照片训练数据模型训练流程：读取文件夹下的所有文件，使用PIL库中的Image方法打开图片，并将其转化为灰度图片。加载人脸数据分类器，这里直接使用OpenCV库自带的（cv.CascadeClassifier(…)）使用numpy.array方法，让照片向量化。使用分类器detectMultiScale方法，提取图片
NUC_Dodamce·2022-11-24 03:01

python-调用ui文件

目录前言一、直接引用二、间接引用1.将ui文件转化成py文件2.进行调用三、区别总结前言有关qtdesigner的使用在这里就不多说了，网上有很多资料，我也会之后进行个人理解方面的介绍。此文章仅说明如何引用ui文件。引用分为两种，一种为直接引用，一种为间接引用（转化成py文件进行调用）。都用到了pyside2。以下举例说明。用qtdesigner设计出界面，保存为ui文件。没安装pyside2的话
滔滔不会轻易狗带·2022-11-23 18:31
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