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  • 热度 3
    2021-8-19 17:24
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    好程序员python大数据培训分享,为什么python大数据受欢迎?
    Python 是适合做大数据分析的计算机语言吗 ? 如今是一个大数据时代,通过数据分析,我们可以得到任何我们想知道的事情,充分挖掘数据的价值。之前有人说过 JAVA 语言是最适合做数据分析的计算机编程语言之一,在这里,我想说其实 Python 大数据也是大数据分析最受欢迎的编程语言。 Python 是一个强大的,灵活的,开放的,易于学习的源语言,使用方便,并具有强大的数据操作和分析库。其简单的语法使编程新手很容易学习和掌握,经历过 Matlab, , C / C++ , java ,或 Visual Basic , Python 提供了一个独特的组合,都能使用编程语言以及使用方便的分析和定量计算 在过去的十年中, Python 已经被用于科学计算、金融等高度量化的领域,石油和天然气,物理,和信号处理。它已被用于提高航天飞机的设计,从哈勃太空望远镜的图像处理,是实现物理实验导致发现了希格斯玻色子的工具 ( 所谓的“上帝粒子” ) 。 同时, Python 已经被用于构建大规模可扩展的 Web 应用程序,像 YouTube ,并推动谷歌内部基础设施。像迪士尼、索尼和梦工厂公司,卢卡斯 ILM 都依赖 Python 协调大规模的集群计算机图形服务器轰动的电影产生的意象。根据 TIOBE 指数, Python 是一个在世界上最流行的编程语言,排名高于 Perl , Ruby ,和 JavaScript 。 为什么说 Python 编程语言也是非常适合做大数据分析的语言之一呢 ? 下面就来为大家分析一下。 首先, Python 语言它很容易上手。它融合了 R 语言快速成熟的数据挖掘能力之外,还有更实际的产品构建能力。 Python 语言也正在迅速地获得主流人士的拥护。只要你用过 Python 语言,你会发现它是更直观,并且相比 R 语言更容易学习。它在计算机语言中的整体趋势也是上升的很快。使其在统计分析上的能力超越了之前的 R 语言。 Python 是行业人员正在转换发展的方向。 过去两年里,很明显存在由 R 向 Python 转化的趋势”在数据处理中,通常存在规模和技巧的权衡, Python 语言作为一个折中出现了。 从对数据分析工作的处理上看, IPython notebook 和 NumPy 可以用于轻量工作的处理, 而 Python 则是中级规模数据处理的有力工具。丰富的数据交流社区也是 Python 的优势,它提供了大量的 Python 工具包和特性。 据悉美国银行也是利用 Python 语言开发了新的产品以及基础设施接口。而且也用于处理金融数据。 因为 Python 用途宽广且灵活、易学,所以现在学习 python 语言的同学拥蜂而至。所有说, Python 大数据最受欢迎的编程语言之一 !
  • 2021-6-8 18:05
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    心血来潮想写一篇帖子,一来是想总结下最近的收获,二来也想与各位相互探讨一下 初识 python 是因为课题组需求,对具有不同尺度和构型的富勒烯进行半经验的结构优化。 前处理(也就是生成输入文件)及后处理(提取能量及排序)主要使用 open 方法去读写文件,另外就是需要学习正则表达式,利用的是 re 库的 findall 方法,以便准确找到输出文件中的能量; 中间的计算过程是在 linux 操作系统下进行的,使用的是 shell 语言,调用 Gaussian 。比起 python , shell 语言更容易上手,很少的代码量就能执行很复杂的功能,我给出几个常用的命令: cd 进入某一目录 sed 修改、删除、添加文件中指定行的内容 grep 用来搜索指定文件的指定字符串,输出包含字符串的行 awk 指定分隔符(比如空格, abc , 123 )分隔指定的行(可以是 grep 输出的行),输出特定位置的字符串 for 循环或 which 循环 if 判断 文件重定向 文件追加 | 管道,上一个命令的输出作为下一条命令的输入,常用做法: grep 字符串 文件名 | awk-F ' ' '{print $1,$2,$5}' 此命令的含义是先 grep 一个文件找到包含字符串的所有行,然后在这些行中以,为分隔符将行分为多个段,最后输出第 1 、 2 、 5 段的字符 python 由于可以使用第三方库,使得其使用领域极为宽泛,这里针对计算化学,我推荐几个常用且好用库 pymatgen 可以用于 vasp 、 gaussian 、 abinit 、 lammps 、 QE 等多个模拟软件的输入生成和后处理,其中针对 vasp 的后处理极为全面,建模和后处理功能极其强大。 pymatgen.analysis.defects package — pymatgen 2022.0.8 documentation openbabel 用于分子结构的建模或可视化,甚至包含类似 gaussian 、 MS 的 clean 功能,即利用分子力场( uff 、 mmff94 、 guff 等)快速优化结构,用分配了 2 核 4g 内存的虚拟机优化一个 80 原子左右的结构用时 0.03s ,另外还支持结构转 smiles 及 smiles 转结构功能,安装此库需要限制 python 版本为 3.7 以下。 Python — Open Babel v2.3.1 documentation RDkit 功能上类似于 openbabel ,个人认为 openbabel 好用,弊端是此包解析 gaussian 和 MS 生成的 mol 文件会出错,此包生成的 mol 文件与前者格式不同。 The RDKit Documentation — The RDKit 2021.03.1 documentation ase 提供了非常多计算软件的接口,几乎包含了所有主流模拟计算软件,另外自身也包含了 BFGS 等优化算法以及四个简陋的 calculator ,多数用不上,主要是利用其接口。 Atomic Simulation Environment — ASE documentation (dtu.dk) moapc 此包是软件 mopac 的接口,主要功能是利用半经验方式优化结构,没有动力学功能,也就是说无法利用成键信息( mol 文件)优化结构。 目前先整理这么多,后续再做继续补充吧 想做高通量材料智能设计的,首推 MatCloud+ http://matfusion.paratera.com ———————————————— 版权声明:本文为 CSDN 博主「 qq_40983842 」的原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接: https://blog.csdn.net/qq_40983842/article/details/117548957
  • 热度 6
    2021-3-11 18:53
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    实战项目--图像识别--人民币识别
    实战项目旨在交流学习,项目相关资料请在关注 大鸟科创空间 微信公众号后回复项目关键字 ———“人民币识别” 以获取,欢迎在评论区交流意见。 简介:图像识别 --人民币识别 此方式简单的运用颜色空间来识别人民币,适合入门学习,准确度不高,仅能实现简单辨识。 先展示效果: 项目开发环境: Spyder(Python 3.7) 开发语言: Python demo功能: 1:对导入图片里面的人民币利用其色彩分布进行简单识别 2:图片中尽量不要有其他杂物 3:此方式准确度不高,适合入门学习 部分源码截图: 颜色空间适用于机器视觉的多个方面,在计算机上运行源码时候,需注意相关 opencv 库等环境已经安装完成。 至此项目介绍完毕,本项目旨在开源,想要获取源码资料的朋友,关注 大鸟科创空间 微信公众号后,回复项目关键字 ———“人民币识别” ,即可获得源码资料下载链接。 微信扫描下方二维码关注公众号“大鸟科创空间”
  • 热度 3
    2021-3-11 18:40
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    实战项目--图像识别--目标跟踪和区域侵入告警
    实战项目旨在交流学习,项目相关资料请在关注大鸟科创空间微信公众号后回复项目关键字 ———“目标跟踪” ,或者项目关键字“区域侵入告警”,以获取,欢迎在评论区交流意见。 简介:图像识别 --目标跟踪和区域侵入告警 先展示效果: 项目开发环境: Spyder(Python 3.7) 开发语言: Python demo功能: 1:对导入视频里面的移动物体进行跟踪 2:可以设定指定区域,若跟踪物体侵入该区域则进行报警 在 demo中,可用鼠标画出矩形框选中跟踪目标: 部分源码截图: oython 功能强大,代码简洁,在计算机上运行源码时候,需注意相关 opencv 库等环境已经安装完成。 至此项目介绍完毕,本项目旨在开源,想要获取源码资料的朋友,关注 大鸟科创空间 公众号后,回复项目关键字 ———“目标跟踪” ,或者项目关键字“区域侵入告警” ,即可获得源码资料下载链接。 微信扫描下方二维码,关注“大鸟科创空间”微信公众号
  • 热度 5
    2020-9-24 13:42
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    安装python 可以在这里下载最新版本 安装包 去Python官网(https://www.python.org/)上下载你自己想要的版本 解压安装包 点击python-3.7.0-amd64 .双击安装程序,建议自定义安装路径,并且让它自动添加路径,要不然还要手动添加路径.之后一直 点“下一步“就行了。 验证一下是否安装成功 打开cmd,输入python,出现以下提示,大功告成 安装pycharm 安装包 PyCharm 请根据机器是64位还是32位来选择对应的PyCharm版本。 可以去PyCharm官网:https://www.jetbrains.com下载对应机器的安装包。 安装包下载 第一步:进入PyCharm官网,点击Tools,如下图所示: 第二步:点击“PyCharm”,进入安装包现在页面,如下图所示: 第三步:点击“DOWNLOAD NOW”,根据自己需要下载匹配的操作系统的安装包,如下图所示: 第四步:等待安装包下载完,运行即可。 pycharm安装过程 第一步:找到下载好的PyCharm安装包,如下图所示“ 第二步:双击已下载的PyCharm安装包,出现如下图所示的界面,点击“next” 第三步:选择安装目录,Pycharm需要的内存较多,建议将其安装在D盘或者E盘,不建议放在系统盘C盘: 第四步:点击Next,进入下图的界面: 数字1:create desktop shortcut(创建桌面快捷方式),系统32位就选32-bit,系统64位就选64-bit。现在大多数都是64位了,不清楚系统类型:我的电脑=》右键=》属性 笔者的电脑是64位系统,所以选择64位。 数字2:update path variable(restart needed)更新路径变量(需要重新启动),add launchers dir to the path(将启动器目录添加到路径中)。上一个PyCharm版本没有的,所以没有选择。 数字3:update context menu(更新上下文菜单),add open folder as project(添加打开文件夹作为项目)。上一个PyCharm版本没有的,所以没有选择。 数字4:create associations 创建关联,关联.py文件,双击都是以pycharm打开。 数字5:不要选,我第一次安装的时候就是勾选了,差点放弃。pycharn是国外的软件,网站就是国外,下载速度很慢。有人选上等一两个小时,我等半小时,直接强制关掉。没勾选安装很快完成。把数字1和数字4勾选就好,数字2和数字3看你自己需求。(数字5如果有需求,自己可以单独去官网下载安装JRE) 5. 第五步:点击Next,进入下图界面: 默认安装即可,直接点击Install。 6. 第六步:耐心的等待两分钟左右,如下图: 第七步:之后就会得到下面的安装完成的界面: 第八步:点击Finish,Pycharm安装完成。接下来对Pycharm进行配置,双击运行桌面上的Pycharm图标,进入下图界面: 从哪里导入pycharm设置,直接第三个(Do not import settings),以后还可以导入。选择Do not import settings,之后选择OK,进入下一步。 第九步:勾选I confirm that… ,界面如下: 第十步:点击“continue”,界面如下: 第十一步:数据分享,界面如下: 这个相当于一个问卷调查吧,看自己愿不愿将信息发送JetBrains来提升他们产品的质量 第十一步:点击“send”或者“Don’t send”。进入如下界面: 皮肤选择,建议选择Darcula主题,该主题更有利于保护眼睛,而且看上去也非常不错~~~ 第十二步:可以右上角关掉,也可以左下角:skip remaining and set defaults(跳过其余和设置默认值) 第十三步:点击左下角:skip remaining and set defaults(跳过其余和设置默认值)进入激活界面,选择第二个License server,如下图所示: Active 激活分为三种:1、JetBrains Account 账户激活;2、Activation code激活码(推荐亲测);3、License server授权服务器激活(推荐) Evaluate试用 一般是30天. 安装opencv 同时按下 Windows+R 手动输入 cmd 命令行窗口 直接输入pip install opencv-python, 测试:当你进入Python IDE后,敲入import cv2,未报错,说明OpenCV库安装成功。 注: 在pycharm 中调用opencv出现的问题 出现ModuleNotFoundError: No module named ‘cv2’ 在开始时候由于自己在cmd里面用pip install 进行下载过cv2,但是在pycharm里面需要用到cv2的时候出现:ModuleNotFoundError: No module named ‘cv2’ 这样的问题, 我也是在度娘找了很多的办法,类似导入.py文件之类的办法,但是都起不到效果,后来终于在自己理解了这个东西的使用之后,解决了这个问题: 解决办法如下: 第一种方法:在pycharm里面直接下载“opencv-python”的包,直接解决。 第二种方法(第一种方法不成功,可以尝试) 首先:打卡开自己机子上的pycharm,在file 选项里面找到Setting选项(如图) 点进去以后找到(如图)的按钮 点击以后有两个选项(add / show all),选择show all 的 选项,点击箭头所指的图标 进去以后是如图所示 点击右上角的+号,将自己下载的python路径下的site-packages文件夹路径放在这里就好了,类似上图我的一样,然后应用这个配置就好啦, 如果项目还报错,就重启一下就好啦。 2. img = cv2.imread(“D:/123.jpg”) “cv2不识别相对路径,需要为绝对路径,格式如上行 ” 后续 关注我的公众号
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    专业的python学习书IFrontMatter31Preface51.1WhyReadThisBook?.......................................51.2Audience...............................................61.3OrganizationofThisBook.....................................71.4Limitations..............................................81.5ProgrammingStyle.........................................91.6ConventionsUsedinThisBook..................................91.7Acknowledgements..........................................10IILanguageBasics112BackgroundandHistory152.1History................................................152.2FeaturesofPython.........................................152.3Comparisons.............................................162.4SomeJargon.............................................193PythonInstallation213.1WindowsInstallation........................................213.2MacintoshInstallation........................................243.3GNU/LinuxandUNIXOverview.................................253.4“BuildfromScratch”Installation.................................284GettingStarted314.1Command-LineInteraction.....................................314.2TheIDLEDevelopmentEnvironment...............................344.3ScriptMode.............................................364.4GettingHelp.............................................404.5SyntaxFormalities..........................................414.6Exercises...............................................424.7OtherTools..............................................444.8StyleNotes:WiseChoiceofFileNames..............................455SimpleNumericExpressionsandOutput475.1SeeingOutputwiththeprint()Function(orprintStatement)................475.2NumericTypesandOperators...................................505.3NumericConversion(or“Factory”)Functions..........................53
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    《“笨办法”学Python》是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多,没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用。《“笨办法”学Python》以习题的方式引导读者一步一步学习编程,从简单的打印一直讲到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手,终体验到软件开发的基本过程。《“笨办法”学Python》结构常简单,共括52个习题,其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题,另外26个覆盖了一些比较高级的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同,以代码习题开始,按照说明编写代码,运行并检查结果,然后再做附加练习
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    电子产品日新月异,不管是硬件工程师还是软件工程师,基本的模电、数电、微机原理、信号处理等知识是必备的条件,从二极管到三极管,从单片机到多核MCU,3G网络到5G产品的普及,不管电子产品的集成度怎么高,其产品还是少不了电阻电容电感,每个元器件在电路中必然有其作用,有兴趣了解的网友,下载学习学习吧。
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