python3的map函数

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Python函数式编程之map() Python中map()、filter()、reduce()这三个都是应用于序列的内置函数。 格式: map(func, seq1[, seq2,…]) 第一个参数接受一个函数名,后面的参数接受一个或多个可迭代的序列,返回的是一个集合。 Python函数编程中的map()函数是将func作用于seq中的每一个元素,并将所有的调用的结果作为一个list返回。如果f…

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【python】获取http响应

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一个相对完整的http请求,输入ip和端口,输出响应码,响应头,响应体,是否超时,以及出错时的错误信息 处理包括: 1.协议处理,如果是443用https,其他用http 2.HTTPError处理,HTTPError一般是401,403,404之类的错误,虽然报错,但是也有响应头。注意获取错误信息时要用str(e),其他的比如repr(e)得到的不是字符串,e.read()是响应体,不是错误原因…

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python批量实现模板匹配处理,并将图片进行标记和裁剪保存

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简介 主要是通过python的opencv进行模板匹配识别到想要得到的物体; 然后通过opencv进行裁切图片,得到最终需要的图片 核心内容 ①模板匹配,带有nms的模板匹配 ②批量处理图片,并保存 代码 import os import cv2 import time import numpy as np def py_nms(dets, thresh): """Pure Python NMS …

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第六章Python数据可视化

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前言 文不如字,字不如表,表不如图”,说的就是可视化的重要性。从事与数据相关的工作者经常会作一些总结或展望性的报告,如果报告中密密麻麻都是文字,相信听众或者老板一定会厌烦;如果报告中呈现的是大量的图形化结果,就会受到众人的喜爱,因为图形更加直观、醒目。 本章内容的重点就是利用Python绘制常见的统计图形,例如条形图、饼图、直方图、折线图、散点图等,通过这些常用图形的展现,将复杂的数据简单化。这些…

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Ubuntu python serial串口通信一次性读完数据dome

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串口通信中,在大数据的收发时,不管Android 还是Ubuntu系统,在读取数据时都会有一段延时,分多次接收,但是时间间隔会很短,所以我们可以利用这间隔时间一次性接收完所以数据,今天在用python测试串口时写的一个小dome分享给各位。 import serial import os import sys import re import time def read_line(): while…

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python滚动条固定位置_python :页面布局 ,后台管理页面之左侧菜单跟着滚动条动…

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左侧菜单跟着滚动条动 /p> "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd"> body{ margin: 0px; } .head{ height: 48px; background-color: #204982; } .content .con_menu{ background-color: red; top:48px; left: 0; bottom…

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Python学习笔记——for循环和range函数

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Python学习笔记——for循环和range函数 Python的for循环 for 目标 in 表达式 : 循环体 案例一 >>> example = 'abcdef' >>> for i in example: print(i) a b c d e f 案例二 >>> member = ['大白菜', '黄瓜', '西瓜', '苹果'] &…

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【LeetCode 169】多数元素(Python)

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一、题目:给定一个大小为 n 的数组,找到其中的多数元素。多数元素是指在数组中出现次数大于 ⌊ n/2 ⌋ 的元素。 你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。 示例 1: 输入: [3,2,3] 输出: 3 二、解题思路1:(哈希表) 使用字典自带的get方法可以统计词频。所以把数组遍历按key元素,value词频放入字典。 代码:所用的是哈希算法。时间复杂度为O(n)空间复杂度为…

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终于把所有的Python库,都整理出来啦!

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点击上方“ 小白学视觉 ”,选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货,第一时间送达 编者荐语 为什么我喜欢Python?对于初学者来说,这是一种简单易学的编程语言,另一个原因:大量开箱即用的第三方库,正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。 如果你是在手机查看,可以点击右上角的“···”,再选择搜索页面内容即可;电脑端建议用网页打开,Ctrl+F即可。 库名称简介 Char…

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使用python实战开发基于隐式反馈(点击,点赞,浏览,收藏,评论)的协同过滤的推荐系统(implicit库)

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传统的协同过滤推荐系统一般基于是用户对商品的评分(如5星好评),这些评分通常可以明确表达用户对商品的喜好,通过分析用户评分,协同过滤推荐算法可以为用户推荐他们可能喜好的其他商品。但是要收集用户评分有时候会非常的困难,大多数情况是我们无法收集到用户的评分,那如果没有用户评分我们还能开发推荐系统吗?其实也是可以的,除了“显示”的用户评分,还有一种“隐式”的用户对物品喜好的表达方式,如用户的点击,点赞,…

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