<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[haha_point的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; haha_point]]></copyright><item><title><![CDATA[QGIS官网安装包下载与安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/125731914</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/125731914</guid><author>haha_point</author><pubDate>Mon, 11 Jul 2022 22:10:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[QGIS是非常好用而且开源的GIS软件，能支持地理数据的处理、查询、空间分析，广受大家的喜欢。今天下载QGIS发现网上都是网络安装程序教程，家里网不好实操困难，摸索后总结了qgis下载安装方法，成功安装QGIS。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python GDAL读取gdb地理数据库中的矢量数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/125473889</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/125473889</guid><author>haha_point</author><pubDate>Mon, 27 Jun 2022 08:00:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[geodatabase地理数据库简称gdb数据库，是arcgis\qgis中常用的地理数据库，可以存储各类点线面类型的矢量数据shapefile(shp/dbf/shx)。
本文介绍gdb的数据的读取，具体包含：获取要素图层的属性字段、属性字段值表、形状点坐标。语言python，版本3.7，GDAL包......]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[QGIS教程—缓冲区buffer]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/117456989</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/117456989</guid><author>haha_point</author><pubDate>Tue, 01 Jun 2021 23:13:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[QGIS的GeoProcess工具集中有一个buffer工具，能基于输入的shp文件、距离绘制影响面。
应用：可用于解决影响范围、覆盖范围等的分析。
使用要点：
1.是否合成一个面。勾选dissolve，能保证输出结果多个缓冲区面融合为一个面。
2.缓冲区距离单位。缓冲区计算的距离单位与输入的原始shp坐标系一致，如缓冲区100m，需保证输入的矢量数据shp的坐标系单位为m。

...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python DataFrame的合并方法总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/86512316</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/86512316</guid><author>haha_point</author><pubDate>Wed, 16 Jan 2019 20:56:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[#多个相同col的DataFrame合并
#按照字段合并DataFrame
merge函数
df1=pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4]],columns=['a','b','c'])
df2=pd.DataFrame([[1,2,3],[2,3,4]],columns=['a','b','d'])
df1
   a  b  c
0  1  2  3
1  2  3  4
d...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[pandas的DataFrame输出成.csv文件&转化为矩阵]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/84666325</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/84666325</guid><author>haha_point</author><pubDate>Fri, 30 Nov 2018 18:50:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 按指定列名顺序输出DataFrame
pandas提供的DataFrame数据结构，读取、输出csv有专用的函数。
import pandas as pd
df = pd.read_csv(in_path)   # 读取csv文件
df=pd.DataFrame({'a':[0,1],'b':[1,2],'c':[2,3]})
df.to_csv(out_path,index=False) ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python2.7下载cx_Oracle包连接Oracle数据库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/83902748</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/83902748</guid><author>haha_point</author><pubDate>Fri, 09 Nov 2018 22:26:01 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python通过cx_Oracle包提供的接口连接Oracle后可以很方便地进行数据的增删改查操作，但不同版本的Oracle数据库、Python需下载版本对应的cx_Oracle才可连接成功。

cx_Oracle下载

新版本的cx_Oracle可通过命令pip install cx_Oracle安装成功。
旧版本的cx_Oracle包需下载后手动安装，下载地址：https://sourcefo...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Node+npm+Cesium安装教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/83790104</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/83790104</guid><author>haha_point</author><pubDate>Tue, 06 Nov 2018 17:11:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[
Cesium介绍
Cesium是一个跨平台、跨浏览器的展示三维地球和地图的开源Javascript库，使用WebGL硬件加速图形，使用时不需要任何插件，只需浏览器支持WebGL即可。
Cesium很强大，能支持2D，2.5D，3D地图展示，可以绘制各种点、线、面、体等实体，提供基于时间轴动态展示功能，支持轨迹、影像、3d模型等多种数据动态可视化展示。
环境搭建
cesium 官网给出了安装步骤：...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sql对表的行列操作语句总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/80357327</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/80357327</guid><author>haha_point</author><pubDate>Mon, 21 May 2018 14:29:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[sql语句包含增删改查四大基本操作，本文将对数据库数据插入、删除和修改三个方面的语句进行总结。



1.增

上一篇博客介绍了批量插入数据的方法



2.删



3.改...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sql 创建表，批量插入数据]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/80031159</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/80031159</guid><author>haha_point</author><pubDate>Sat, 21 Apr 2018 17:09:19 +0800</pubDate><description><![CDATA[sql语言被用于数据库中记录的“增删改查”，本文将介绍数据库中mysql数据库中利用sql语言创建表，批量插入数据。 
- -以下示例来自牛客网- -

创建表

创建一个actor表，包含如下列信息




  列表
  类型
  是否为NULL
  含义



  actor_id
  smallint(5)
  not null
  主键id


  first_name
  varchar...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[sql语句的几个常用函数总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/79489628</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/79489628</guid><author>haha_point</author><pubDate>Sun, 08 Apr 2018 15:38:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[结构化查询语言(Structured Query Language,简称SQL语句)从单个函数的使用上来看，较为简单，但是当表与表嵌套、几个函数组合使用，即可实现强大的数据查询功能，能从数据库中快速便捷地获取需要的信息。 
本文总结了sql语句中常用的5个函数，主要包含join连接函数、limit函数（MySQL）、group by分组函数、取余取整函数和like模糊匹配函数。



1.join...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[插入排序及其Python实现]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78987662</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78987662</guid><author>haha_point</author><pubDate>Sat, 06 Jan 2018 11:47:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[插入排序是排序算法的一个大类，每步将一个带排序的对象，按其关键码大小，插入到前面已经排好序的一组对象的适当位置上，直到对象全部插入为止。 插入排序的特点是边插入边排序，子序列随时都是排好序的。 为了增进对插入排序算法的理解，本文对直接插入排序、折半插入排序、希尔排序进行了总结，并通过python语言实现算法。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【数据结构】排序算法时间效率、空间效率以及算法稳定性总结]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78972019</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78972019</guid><author>haha_point</author><pubDate>Thu, 04 Jan 2018 16:05:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[排序算法

　　排序是将一组无序的记录序列调整为有序的记录序列的操作，可以方便查找。大部分的排序算法都有两个基本的操作：（1）比较两个关键字的大小.（2）将记录从一个位置移动到另一个位置。



排序算法分类

　　根据完成整个排序过程是否需要访问外存可分为内部排序、外部排序。一般进行的是内部排序。内部排序的过程是一个逐步扩大记录的有序序列长度的过程。基于不同的扩大有序序列的方法，内部排序大致可以]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python 递归实现决策树算法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78833454</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78833454</guid><author>haha_point</author><pubDate>Mon, 18 Dec 2017 21:18:39 +0800</pubDate><description><![CDATA[上一篇博客记录了决策树构建的基本思想和构建的主要流程，这篇博客将利用递归的思想在Python2.7下实现决策树算法。主要利用Python中的字典数据类型，通过key,value的赋值多层嵌套字典，实现决策树的存储。并对决策树构建中遇到的右子树构建为空的问题进行了分析，通过对Python中的引用类型（列表）的硬拷贝解决了函数递归中对列表中元素改变的问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【机器学习】决策树算法的基本原理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78369838</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78369838</guid><author>haha_point</author><pubDate>Thu, 23 Nov 2017 16:16:41 +0800</pubDate><description><![CDATA[参考周志华老师的《机器学习》一书，对决策树算法进行总结。 
　　决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构建决策树来求取净现值期望值大于等于0的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的图解法。 
　　决策树算法是一种有监督学习算法，代表的是对象属性和属性值之间的映射关系。树中的每个结点表示某个对象。分叉路径代表可能的属性值。每个叶子结点]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[赶集网租房房价爬取和Python本地服务器部署]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78445714</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78445714</guid><author>haha_point</author><pubDate>Sat, 04 Nov 2017 20:21:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[这篇博客记录了赶集网租房房价数据爬取的爬虫，调用高德API实现房屋地理位置显示、房屋与工作地之间的出行路线查询。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python多维数组初始化的两种方式和浅拷贝问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78320673</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78320673</guid><author>haha_point</author><pubDate>Mon, 23 Oct 2017 17:00:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python提供了列表、元组、字典等数据结构，列表可以进行多层嵌套，形成“多维数组”。这篇博客总结了利用列表定义多维数组的两种方式。 一是列表复制定义多维数组，修改列表中的某一元素，整个列表中的对应的元素值也会随之改变（浅拷贝问题）。二是通过循环逐个初始化列表元素，可以很好地规避浅拷贝问题。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[百度地图POI数据爬取，突破百度地图API爬取数目“400条“的限制。]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78079614</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/78079614</guid><author>haha_point</author><pubDate>Sun, 24 Sep 2017 20:56:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python2.7使用urllib2，re包，编写爬虫，通过百度地图API获取POI的名称、经纬度数据。主要爬取方式为城市内检索、矩形检索。分享的代码能够爬取城市各POI类别的数据，通过划分格网的方式，突破百度API设置的每个类别只能获取400条POI数据的限制。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[处理Python2.7读写文件中的中文乱码问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/77948830</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/77948830</guid><author>haha_point</author><pubDate>Tue, 12 Sep 2017 19:41:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python2.7对于中文编码的问题处理的并不好，这几天在爬数据的时候经常会遇到中文的编码问题。这里总结了文件读写中遇到的中文乱码问题的解决方案，供大家交流和学习。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python Pandas常用数据结构Series和DataFrame的相关操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/77917238</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/77917238</guid><author>haha_point</author><pubDate>Sat, 09 Sep 2017 19:29:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pandas是基于Numpy构建的，包含多种高级数据结构和工具的数据分析包。Pandas中常用的数据结构有Series和DataFrame。主要介绍DataFrame的定义和数据处理中的切片操作。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python解决消除重复元素问题【2017年网易春招笔试题】]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/77778668</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/haha_point/article/details/77778668</guid><author>haha_point</author><pubDate>Fri, 01 Sep 2017 21:57:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[Python解决消除重复元素问题【2017年网易春招笔试题4】
刷题进行时...有一个长度为n序列，移除掉里面的重复元素，但对于每种元素保留最后出现的那个。]]></description><category></category></item></channel></rss>