pywin

pyinstaller， python，带资源一起打包成exe文件

今天在使用pip的时候，发现问题，ImportError: No module named 'pip' 。anaconda下只有一个版本的python：使用一下代码，重新激活pip。2.7版本：curl https://bootstrap.pypa.io/pip/2.7/get-pip.py -o get-pip.py3.5版本：curl https://bootstrap.pypa.io/pip/3.5/get-pip.py -o get-pip.py3.5+版本.

def is_intersect(coord1, coord2): crd_min_x = min(np.array(coord1).flatten()[0::2]) crd_max_x = max(np.array(coord1).flatten()[0::2]) crd_min_y = min(np.array(coord1).flatten()[1::2]) crd_max_y = max(np.array(coord1).flatten()[1::2]) #.

win键-->输入cmd-->jupyter notebook

import numpy as npdata = np.array([[1, 2, 3, 4], [0, 0, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 9, 1, 0]])result = data[np.all(data, axis=1)]结果：[[1 2 3 4] [5 6 7 8]]

import randomimport numpy as npa = list(range(0, 9)) #a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8]a_ = list(range(0, 10)) #a_ = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]b = a * 5 + [9] * 2 #b = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,...,9,9]random.shuffle(b)p1 = (1/5) / ((1/5)*9 + (1/2))p2 = (1/2) / (.

先上有问题的代码：import multiprocessingimport timeimport cv2import osdef run(ts): img = cv2.imread(r'E:\untitled2\Company\hccr\example\rotate.jpg') cv2.imwrite(os.path.join(root, 'img_{}.jpg'.format(ts)), img) print("end")if __name__ == "__ma

#第一种，只去除两边的引号，保留中间字符的引号def my_strip(str, char): if str[0] == char:str = str[1:] if str[-1] == char:str = str[:-1] return strst1 = '"csdn csdn,"csdn""'st_rm1 = my_strip(st1, '"')print(st_rm1)#结果：csdn csdn,"csdn"#第二种，去除所有的引号import re.

有些时候我们需要从视频序列中均匀的随机采样，我们可以每隔x步进行一次采样，这就要求对一个list每隔x步进行一次截取，再从截取到的不同的子集中随机选取一个数就是我们平均采样的帧的idx。import randomdef split(a, n): k, m = divmod(len(a), n) return [a[i * k + min(i, m):(i + 1) * k + min(i + 1, m)] for i in list(range(n))]list_split =

import redef sort_key(s): #获取图片名称 tail = s.split('\\')[-1] # 匹配开头数字序号 c = re.findall('\d+', tail)[0] return int(c)def strsort(alist): alist.sort(key=sort_key) return alistimgs = strsort(['aa\\dghj_15.jpg','aa\\adj_105.jpg'.

opencv bgr2rgb转换其实就是在Channel维度B通道和R通道互换：import numpy as npimg = np.arange(12).reshape((2,2,3))print(img)结果：[[[ 0 1 2] [ 3 4 5]] [[ 6 7 8] [ 9 10 11]]]img_ = img[:,:,::-1]print(img_)结果：[[[ 2 1 0] [ 5 4 3]] [[ 8 7 6] [1.

判断一个数组np.array([12,15,20])中所有的值是否都在（10，20）范围内import numpy as npar = np.array([12,15,20])print('original array: {}'.format(ar))if ((10<ar) & (ar<25)).all(): ar = np.array([25,25,25])print('new array: {}'.format(ar))结果：origin.

import numpy as npfrom tqdm import tqdmfrom glob import globimport cv2import randomimport osmeans = [0, 0, 0]stdevs = [0, 0, 0]index = 1num_imgs = 0imgslist = glob('/users/xxx/xxx/*.jpg')for imgpath in tqdm(imgslist): num_imgs += 1 im.

常用的清华源：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用pip配合清华源安装方式：pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xxxxxx代表需要安装的包

记录一下使用opencv保存MP4视频中想要时间段的图片，主要思路是使用VideoCapture().get(5)函数获取FPS，输入起始时间和结束时间，开始的帧是startTime * FPS，结束的帧是endTime * FPS，需要截取的帧在这个范围内，初始化一个计数器，简单的说就是c=0，读取MP4是从头开始读的，每读取一帧c+1，如果c在startTime * FPS到endTime * FPS的范围中就对帧进行保存。当然你还可以设置保存帧的间隔。下面是对应的程序，环境python3，opencv

l=['c','s','d','n','n','e','t']index = [0,3,1]#先排序，再反转index。从大到小删不会错位for i in sorted(index, reverse=True): del l[i]print(l)

主要针对导入模块和代码不在同一目录的情况。在代码头部添加,例如要添加的模块所在目录为/users/xx/xx/datas：import syssys.path.append(r'/users/xx/xx/datas')import datas添加完上面的代码，在datas目录中创建一个__init__.py的文件vi __init__.py在__init__.py中导入添加的模块，例如要添加的模块是handle.pyfrom handle import *写完保存.

使用numpy时有时输出矩阵维度过大的时候显示时就会使用省略号代替中间结果，如果我们想要看到中间的结果可以使用以下代码：import numpy as np# 不使用省略号表示np.set_printoptions(threshold = np.inf)# 不使用科学计数显示:np.set_printoptions(suppress = True)...

Python 面向对象Python从设计之初就已经是一门面向对象的语言，正因为如此，在Python中创建一个类和对象是很容易的。本章节我们将详细介绍Python的面向对象编程。如果你以前没有接触过面向对象的编程语言，那你可能需要先了解一些面向对象语言的一些基本特征，在头脑里头形成一个基本的面向对象的概念，这样有助于你更容易的学习Python的面向对象编程。接下来我们先来简单的了解下面向对象的一些基

所用文件地址：链接: https://pan.baidu.com/s/1slqQRvv 密码: 3ce1最近用xml.etree.ElementTree包做了一个药物重定位的xml文件提取，这种xml文件不同于一般的xml文件，各级标签不同于ElementTree官方文档https://docs.python.org/2/library/xml.etree.elementtree.html所给

#-*- coding:utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltimport randomrange_ = range(0,10)a = random.sample(range_,5)b = random.sample(range_,5)plt.scatter(a,b,marker='o',c='',edgecolors='g')#edgec

编辑类：Ctrl + Space 基本的代码完成（类、方法、属性）Ctrl + Alt + Space 类名完成Ctrl + Shift + Enter 语句完成Ctrl + P 参数信息（在方法中调用参数）Ctrl + Q 快速查看文档Shift + F1 外部文档Ctrl + 鼠标 简介Ctrl + F1 显示错误描述或警告信息Alt + Insert

arr1=np.array([1,2,3],dtype=np.float64)print arr1.dtype#结果：float64arr2=np.array([1,2,3],dtype=int32)print arr2.dtype#结果：int32#其他类型：#int8,uint8 有符号和无符号的8位（1个字符）整型#int1

参数：n : int数据集中的元素总数。n_iter : int (default 10)重新洗牌和分裂迭代次数。test_size : float (default 0.1), int, or None如果是float类型的数据, 这个数应该介于0-1.0之间，代表test集所占比例. 如果是int类型, 代表test集的数量. 如

#-*- coding:utf-8 -*-import matplotlib.pyplot as pltx=range(0,5)y1=[3,6,6,8,9]y2=[2,5,5,7,8]y3=[6,6,8,8,1]p1=plt.scatter(x,y1,marker='x',color='g',label='1',s=30)p2=plt.scatter(x,y2,marker='+'

NumPy数组的维数称为秩（rank），一维数组的秩为1，二维数组的秩为2，以此类推。在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是一个一维数组，而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组。所以这个一维数组就是NumPy中的轴（axes），而轴的数量——秩，就是数组的维数。Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象，有很多属性：

在SPSS中，变量属性是字符串格式现在要将它改成日期格式，如下：”27-Apr-2014 21:59:54“。办法：将SPSS中的数据复制至Excel文档中，在Excel文档中”设置单元格格式”， “自定义”，设置成 “d-mmm-yyyy hh:mm:ss”。最后将Excel中的数据复制粘贴到SPSS文件中，就完成啦。源地址：http://blog.1

#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib as mplimport matplotlib.pyplot as pltimport randomimport matplotlib.dates as mdatesfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D#generate rand

list=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,0,11,0,13,14,15,16,17,18,19,20]#把list分为长度为5的4段for j in range(0,len(list),5): matrix.append(list[j:j+5])matrix=np.array(matrix)#转array型print matrix[0]#输出第一段结果：[[ 1

#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npl1=[1,3,3,1,5,6,4,6,7]ary1=np.array(l1)#list转arrayprint type(ary1)#list1=ary1.tolist()#array转listprint type(list1)#

#-*- coding:utf-8 -*-import threadingfrom time import ctime#先定义两个函数def add(n): sum=0 for i in range(0,n): sum=sum+i print 'add:%s\n'%sumdef mut(p): sum=1 for j in

#-*- coding:utf-8 -*-import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.font_manager import FontProperties#k与客户端处理时间的值之间的关系x=range(2,51,2)y1=[5.393128497232703, 9.57638681757734, 1

转自：http://www.cnblogs.com/frydsh/archive/2012/07/10/2585370.htmlzip函数接受任意多个（包括0个和1个）序列作为参数，返回一个tuple列表。具体意思不好用文字来表述，直接看示例：1.示例1：x = [1, 2, 3]y = [4, 5, 6]z = [7, 8, 9]xyz = zip(x

#-*- coding:utf-8 -*-#1.在特定范围内生成随机数 import random #取从0到10的范围 range=range(0,10) #生成10个随机数 print random.sample(range,10) #结果：[5, 2, 8, 1, 4, 7, 9, 6, 3, 0]#2.特定范围内保留特定小数点位数的随机数生成 import

不想多说废话，直接上代码#-*- coding:utf-8 -*-#将要分类的数据放在list_initial中list_initial=[27,14,0,8,25,6,0,6,25,9,1,1,16,22,1,0]#切分函数，用途在于能把list_initial切成两份def get_twoPart(data): n=len(data) first_part=data

对于python刚入门的人都会遇到一个选择问题：选择python2 还是python3，众所周知，python与其它编程语言不一样即新版本与旧版本是不兼容的，最明显的区别就是语法上都存在差异。刚开始入门的时候因为暂时问题需求不是很多，而且因为据说1.支持python2的包比较多 ；2.现有的很多python入门教程都是基于python2； 3.据说python2比较稳定所以选择了python2。因

arrs=[2,15,48,4,5,6,7,6,4,1,2,3,6,6,7,4,6,8]f=open('test.txt','w+')count=0for temp in arrs: count+=1 print >> f,temp, if(count%3==0): print >> ff.close()结果：