开发简记

不积跬步，无以至千里 功能 利用k-邻近算法，实现识别数字0到9 开发环境 Mac Python3.5（Anaconda） PIL numpy 数据集和项目源代码 Github：https://github.com/jiangkang/KMachineLearning.git 数据集 下面是32*32的黑白图像 32* 32像素数据集 为了方便处理，提供了文本文件 文本数据 数

今天玩了下谷歌的开源图片压缩工具Guetzli，发现单张图片压缩效果还是不错的，就写了个简单的python脚本，批量压缩图片 前提条件 1.安装好Guetzli，可以使用命令行工具2.python环境 简单的代码 # -*- coding: utf-8 -*- import os dir_name = "你选择的图片文件夹" def get_file_name(file_dir):

最近在做毕设，需要学习一下正则表达式 正则表达式的基本语法： 字符 匹配 . 匹配任意字符（除了\n） [...] 匹配字符集 \d/\D 匹配数字/非数字 \s/\S 匹配空白/非空白字符 \w/\W 匹配单词字符[a-zA-Z0-9]/非单词字符 字符 匹配 * 匹配前一个字符0次或者无限次 + 匹配前一个字符1次或者无限次 ? 匹

序列类型 python提供了五种内置序列类型：bytearraybytesliststrtuple 元组 元组是个有序的序列，其中包含0个或多个对象引用。与字符串类似，元组也是固定的，因此不能替换或删除其中的任意数据项。如果需要修改，我们应该使用列表而不是元组，如果我们有一个元组，但又要对其进行修改，那么可以使用list转换函数将其转换为列表，之后再产生的列表上进行适当的修改。tuple()-

import numpy as np import operator def createDataSet(): #数据集 group = np.array([[1.0,1.1], [1.0,1.0], [0,0], [0,0.1]]) #标签 labe

获取数据 用requests，请求网络数据，然后写入csv文件。 import requests #从远程获取数据 url = "http://aima.cs.berkeley.edu/data/iris.csv" response = requests.get(url) #写入文件 local_file = open("iris.csv","w") local_file.write(respo

利用OpenCV Python 入门：简单的图像读取，显示，转换