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用上面的方法来获取logcat的信息，它的实际原理是另外开启一个cmd命令来运行python demo.py的命令，即使后面用popen.terminate()也只能关闭cmd的命令，cmd命令被kill掉后，python demo.py的线程由系统来托管，杀死不了python demo.py的进程，从而导致python demo.py不能退出.要执行的脚本是一个死循环的脚本，那么我们就需要手动的来关闭这个脚本，而无法等待这个脚本自己结束。python中有一个很好用的方式来开启进程，即。

python使用ffmpeg合并两个MP4视频import subprocessimport cv2import timeimport threadingimport osclass DEMO(object): def __init__(self): pass def merge_video(self): output_mp4 = "./3.mp4" mp4_list = ['./1.mp4', './2.mp4']

from sklearn import linear_modelimport numpy as npmodel_reg = linear_model.LinearRegression()# 训练数据集data=[[1,2],[4,8]]X_train = np.array(data)[:,0].reshape(-1,1)y_train = np.array(data)[:,1].reshape(-1,1)# 训练回归模型model_reg.fit(X_train, y_train)#

1.logistic的理论基础可参考网上一位大佬写的李航的《统计学习方法》笔记pdf笔记文档链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1Gee9aOdNvemy5K6co1daZg提取码：hlbb具体算法步骤：2.用python实现数据使用iris数据集，iris数据集有三个类别，我们使用前两个类别作为因变量Yiris数据集链接：https://pan.ba...

matplotlib系列—pyplot散点图的绘制这里使用面向对象的思想来绘制散点图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfig,ax = plt.subplots()ax.plot(10*np.random.randn(100),10*np.random.randn(100),'o')ax.set_title('Simple Sca

pandas系列—pandas库简介一、pandas概述pandas是提供高性能易用数据类型和分析工具的第三方库 导入：import pandas as pd注：pandas库是基于Numpy实现的 一个简单的小例子：import pandas as pde=pd.Series(range(5))eOut[7]: 0 0 1 1 2 2 3 3 4

pandas系列—pandas库的Series类型pandas系列pandas库的Series类型一Series概述二创建Series类型的方法1 从标量值创建2 从字典类型创建3 从ndarray类型创建三Series类型的基本操作1 简单的操作3 Series类似ndarray类型的操作3 Series类似python字典类型的操作4 Series类型的对齐操作5 Seri

pandas系列—pandas库的DataFrame类型pandas系列pandas库的DataFrame类型一DataFrame概述二DataFrame类型的创建1 从二维ndarray对象创建2 从二维ndarray对象字典创建3 从列表类型的字典创建一、DataFrame概述 1. DataFrame类型由共用相同索引的一组列组成。 2. DataFrame是一个表格型的数据类

pandas系列—pandas库的数据类型操作[TOC] 如何改变Series和DataFrame对象： 1. 增加或重排：重新索引 2. 删除：drop 一、重新索引1.1 重新索引的方法 .reindex( )能够改变或重排Series和DataFrame索引 例子1： import pandas as pddl = {'城市':['北京','上海','广州','深圳','沈

pandas系列—pandas库的数据类型运算[TOC] 如何改变Series和DataFrame对象： 1. 算术运算根据行列索引，补齐后运算，运算默认产生浮点数，补齐时缺项填充NaN 2. 二维和一维，一维和零维间为广播运算 3. 采用 + - * / 符号进行的二元运算会产生新的对象 一、数据类型的算术运算1.1 简单的算术运算例子1：import pandas as pd

一、turtle库简介turtle库是python的内置图形化模板 可参考笔记或其他的资料：http://note.youdao.com/noteshare?id=8febee92f210858bda8ded3c34384c5d&sub=B67D5E300C644D419B4D88B1BAB7B60A二、例子：绘制一个五角星2.1 绘制一个简单的五角星代码："""

单层LSTM网络对MNIST数据集分类实验代码：（使用tensorflow框架）# -*- coding: utf-8 -*-import tensorflow as tf# 导入 MINST 数据集from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("...

# -*- coding: utf-8 -*-import numpy as npimport tensorflow as tf# 导入 MINST 数据集from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("/data/", one_hot=True)...

matplotlib系列—pyplot极坐标图的绘制pyplot使用plt.polar()来绘制极坐标图图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltN=20theta =np.linspace(0.0,2*np.pi,N,endpoint=False)radii = 10*np.random.rand(N)width = np.pi/

matplotlib系列—pyplot直方图的绘制pyplot使用plt.hist()来绘制直方图import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(0)mu,sigma=100,20 #标准差，方差a = np.random.normal(mu,sigma,size=100)plt.hist(a,20,norme

Numpy(一)一、Numpy简介Numpy是开源的Python科学计算基础库。 Numpy提供了一个强大的N维数组对象：ndarray Numpy的导入：import numpy as np二、ndarray2.1 ndarray对象的属性.ndim #轴的数量.shape #n行m列.size #查看n*m的值.dtype #类型.itemsize #查看每个元素的大小，单

ndarray数组运算一、Numpy 一元函数np.abs(x) np.fabs(x) #计算绝对值np.sqrt(x) #平方根np.square(x) #平方np.log(x) np.log10(x) np.log2(x) #对数np.ceil(x) #超过x的最小整数np.floor(x) #不超过x的最大整数np.rint(x) #四舍五入np.modf(x)

Numpy的统计函数Numpy的统计函数（一） 函数名称 函数用法 sum(a,axis=None) 根据给定的定轴axis计算数组a的相关元素之和，axis整数或元组 mean(a,axis=None) 求期望 average(a,axis=None,weights=None) 求加权平均值 std(a,axis=None) 求标准差 var(a,axis

使用Numpy对数据进行存取一、数据的csv文件存取1.1 csv简介csv（comma-Separated Value，逗号分隔值） csv文件是一种常见的文件格式，以纯文本形式存储批量数据，数据之间以逗号分隔。1.2 写入文件import numpy as npnp.savetxt(frame,array,fmt='%.18e',delimiter=None)说明：frame:文件、字符串

Numpy的随机数函数np.random的随机数函数（一）rand(d0,d1,...,dn) #根据d0-dn创建随机数组，浮点数，范围[0,1)，均匀分布randn(d0,d1...,dn) #根据d0-dn创建随机数数组，标准正态分布randint(low,high,shape) #根据shape创建随机整数或整数数组，范围是[low,high)seed(s) #随机数种子，s是

Matplotlib系列—Matplotlib简介一、简介Matplotlib库由各种可视化类构成，内部结构复杂。 matplotlib.pyplot是绘制各类可视化图形的命令子库，相当于快捷方式 导入方式：import matplotlib.pyplot as plt 例子1：import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([3.1,4.5,2])plt.y

Matplotlib系列—pyplot的plot( )函数plt.plot(x,y,format_string,**kwargs) 说明：x:x轴数据，列表或数组，可选y:y轴数据，列表或数组format_string:控制曲线的格式字符串，可选**kwargs:第二组或更多，(x,y,format_string)注：当绘制多条曲线时，各条曲线的x不能省略 例子：import matp

Matplotlib系列—pyplot的中文显示方法一（建议使用）在有中文输出的地方，增加一个属性：fontproperties 例子：import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npa = np.arange(0.0,5.0,0.02)plt.xlabel('横轴：时间',fontproperties = 'SimHei',fontsize

Matplotlib系列—pyplot的文本显示文本显示的相关函数： 函数 说明 plt.xlabel() 对x轴增加文本标签 plt.ylabel() 对y轴增加文本标签 plt.title() 对图形整体增加文本标签 plt.text() 在任意位置增加文本 plt.annotate() 在图形中增加带箭头的注解例子：import numpy as

Matplotlib系列—pyplot的子绘图区域方法一使用plt.subplot2grid( )来实现plt.subplot2grid(GridSpec, CurSpec, colspan=1, rowspan=1) 思想：设定网格，选中网格，确定选中行列区域数量，编号从0开始 如上图所示：ax1:plt.subplot2grid((3,3),(1,0),colspan=2)ax3:p

matplotlib系列—pyplot基础图表函数概述pyplot可以用来绘制非常多的图形图表，在这里简单介绍16个常见的图表函数。 pyplot图表函数 说明 plt.plot(x,y,fmt,…) 绘制坐标图 plt.boxplot(data,notch,position) 箱形图 plt.bar(left,height,width,bottom) 条形图 pl

matplotlib系列—pyplot饼图的绘制pyplot使用plt.pie()来绘制饼图import matplotlib.pyplot as pltlabels = 'Frogs','Hogs','Dogs','Logs'sizes = [15,30,45,10]explode = (0,0.1,0,0) #0.1表示将Hogs那一块凸显出来plt.pie(sizes,explode=e