此模块中的函数提供关于活动对象（如模块、类、方法、函数、代码对象等）的有用信息。这些函数执行类型检查、检索源代码、检查类和函数以及检查解释器堆栈。getmembers() - 此函数返回对象的所有成员，这些成员以名称-值对的形式列在一个按名称排序的列表中。如果提供了可选的谓词，则只包含谓词返回真值的成员。getmodulename() - 此函数返回文件路径命名的模块的名称，不包括封闭包的名称。我们将使用以下脚本… 阅读更多

Python 提供多个用于图像处理的库，包括 Pillow、Python Imaging 库、scikit-image 或 OpenCV。我们将在此处使用 Pillow 库进行图像处理，因为它提供了多个标准的图像处理程序，并支持各种图像文件格式，例如 jpeg、png、gif、tiff、bmp 等。Pillow 库建立在 Python Imaging Library (PIL) 之上，并提供比其父库 (PIL) 更多的功能。安装我们可以使用 pip 安装 Pillow，只需在命令终端中输入以下内容：$ pip install pillow Pillow 的基本操作让我们使用 Pillow 库对图像进行一些基本操作。from PIL import Image ... 阅读更多

Python 标准库中的 configparser 模块定义了读取和写入 Microsoft Windows 操作系统使用的配置文件的功能。此类文件通常具有 .INI 扩展名。INI 文件由节组成，每个节都以 [section] 标题开头。在方括号之间，我们可以放置节的名称。节之后是键/值条目，它们由 = 或 : 字符分隔。它可能包含注释，以 # 或 ; 符号为前缀。下面显示了一个示例 INI 文件：[Settings] # 设置详细日志以进行其他调试信息 DetailedLog=1 RunStatus=1 StatusPort=6090 StatusRefresh=10 Archive=1 # 设置 MV_FTP 日志文件的路径 LogFile=/opt/ecs/mvuser/MV_IPTel/log/MV_IPTel.log ... 阅读更多

网页抓取不仅让数据科学爱好者兴奋不已，也让想要深入研究网站的学生或学习者兴奋不已。Python 提供了许多网页抓取库，包括 Scrapy、Urllib、BeautifulSoup、Selenium、Python Requests、LXML。我们将讨论 Python 的 lxml 库，以从网页抓取数据，该库建立在用 C 编写的 libxml2 XML 解析库之上，这使其比 Beautiful Soup 更快，但在某些计算机（特别是 Windows）上更难安装。安装和导入 lxml 可以使用 pip 从命令行安装 lxml，pip install lxml 或 conda install -c anaconda lxml。一旦 lxml 安装完成，导入 html ... 阅读更多

关于线性回归简单的线性回归基础知识使我们能够理解两个连续变量之间的关系。例如：x = 自变量体重y = 因变量身高y = αx + β让我们通过程序来了解简单的线性回归：# 简单线性回归 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1) n = 70 x = np.random.randn(n) y = x * np.random.randn(n) colors = np.random.rand(n) plt.plot(np.unique(x), np.poly1d(np.polyfit(x, y, 1))(np.unique(x))) plt.scatter(x, y, c = colors, alpha = 0.5) plt.show()输出线性回归的目的：最小化点与直线（y = αx + β）之间的距离调整系数：α截距/偏差：β使用 PyTorch 建立线性回归模型让我们… 阅读更多

我们将介绍一些有用的 Python 技巧和窍门，这些技巧在编写竞赛编程程序或公司程序时会派上用场，因为它们可以减少代码并优化执行。使用 heapq 模块获取列表中最大的 n 个元素示例 import heapq marks = [91, 67, 34, 56, 78, 99, 87, 23, 78, 66] print("Marks = ", marks) print("Largest =", heapq.nlargest(2, marks)) 输出 Marks = [91, 67, 34, 56, 78, 99, 87, 23, 78, 66] Largest = [99, 91] 使用… 阅读更多

使用 OpenCV 进行图像处理OpenCV（开源计算机视觉）是一个开源编程库，主要开发用于机器学习和计算机视觉。它提供通用的基础设施来处理计算机视觉应用程序，并加快机器学习在商业产品中的使用。它拥有超过 2500 个针对计算机视觉和机器学习的优化算法，这些算法既经典又属于最先进的算法。如此众多的算法使其能够用于多种用途，包括人脸检测和识别、识别物体、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机移动、将图像组合在一起以生成整个场景的高分辨率图像… 阅读更多

OpenCV（开源计算机视觉）是一个开源编程库，主要开发用于机器学习和计算机视觉。它提供通用的基础设施来处理计算机视觉应用程序，并加快机器学习在商业产品中的使用。它拥有超过 2500 个针对计算机视觉和机器学习的优化算法，这些算法既经典又属于最先进的算法。如此众多的算法使其能够用于多种用途，包括人脸检测和重新识别、识别物体、对视频中的人类行为进行分类、跟踪摄像机移动、将图像组合在一起以生成整个场景的高分辨率图像… 阅读更多

winsound 模块特定于在 Windows 操作系统上安装的 Python。该模块定义了以下函数：Beep()调用此函数时，会从 PC 的扬声器发出哔哔声。该函数需要两个参数。频率参数指定声音的频率，必须在 37 到 32767 赫兹之间。持续时间参数以毫秒为单位指定声音的持续时间。>>> import winsound >>> winsound.Beep(1000, 500)MessageBeep()此函数播放注册表中指定的声音。type 参数指定要播放的声音。可能的值为：-1、MB_ICONASTERISK、MB_ICONEXCLAMATION、MB_ICONHAND、MB_ICONQUESTION 和 MB_OK（默认值）。值 -1 生成… 阅读更多

Python 标准库中的 wave 模块提供了一个简单的接口来操作音频 WAV 格式。该模块中的函数可以将原始音频数据写入文件对象，并读取 WAV 文件的属性。文件以 'write' 或 'read' 模式打开，就像内置的 open() 函数一样，但使用 wave 模块中的 open() 函数 `wave.open()`。此函数打开一个文件以读取/写入音频数据。该函数需要两个参数——第一个是文件名，第二个是模式。模式可以是 'wb'（写入音频数据）或 'rb'（读取）。例如：`obj = wave.open('sound.wav', 'wb')` ... 阅读更多