我就废话不多说了，直接上代码吧！ import cv2 import os def save_img(): video_path = r'F:\test\video1/' videos = os.listdir(video_path) for video_name in videos: file_name = video_name.split('.')[0] folder_name = video_path + file_name os.makedirs(folder_name,exist_ok=True) vc = cv2.VideoCaptur

在Python中，函数本身也是对象，所以可以将函数作为参数传入另一函数并进行调用 在旧版本中，可以使用apply(function, *args, **kwargs)进行调用，但是在新版本中已经移除，以function(*args, **kwargs)进行替代，所以也不应该再使用apply方法 示例代码： def func_a(func, *args, **kwargs): print(func(*args, **kwargs)) def func_b(*args): return args if __name__ == '__main__': func_a(func_b, 1,

存在问题： 利用写入代码 with open(r'F:\PythonFiles\PycharmFile\ssq.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as csvFile: csv.writer(csvFile).writerow([col1,col2,col3,col4,col5,col6,col7,col8,col9,col10,col11]) # 给csv文件中插入一行 向CSV文件中循环写入行时，后面的数据总是把前面的数据覆盖掉 解决方案： 将写入属性“w”改为属性“a”，表示循环写入 with open(r'F:\Py

这篇文章主要介绍了Python爬虫解析网页的4种方式实例及原理解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 用Python写爬虫工具在现在是一种司空见惯的事情，每个人都希望能够写一段程序去互联网上扒一点资料下来，用于数据分析或者干点别的事情。​ 我们知道，爬虫的原理无非是把目标网址的内容下载下来存储到内存中，这个时候它的内容其实是一堆HTML，然后再对这些HTML内容进行解析，按照自己的想法提取出想要的数据，所以今天我们主要来讲四种在Python中解析网页HTML内容的方法，各有千秋，适合在不同的场合下使用。 首先我们随意找到一个网址，

首先是准备工作 Python 2.7.11：下载python Pycharm：下载Pycharm 其中python2和python3目前同步发行，我这里使用的是python2作为环境。Pycharm是一款比较高效的Python IDE，但是需要付费。 实现的基本思路 首先我们的目标网站：安卓市场 点击【应用】，进入我们的关键页面： 跳转到应用界面后我们需要关注三个地方，下图红色方框标出： 首先关注地址栏的URL，再关注免费下载按钮，然后关注底端的翻页选项。点击“免费下载”按钮就会立即下载相应的APP，所以我们的思路就是拿到这个点击下载的连接，就可以直接下载APP了。 编写爬虫 第一个需要解

本文实例为大家分享了python地震数据可视化的具体代码，供大家参考，具体内容如下 参考源码：seisplot 准备工作： 在windows10下安装python3.7，下载参考源码到本地。 1. demo绘图测试 demo绘图指令 cmd> python seisplot.py –demo 问题1）缺少依赖包 File D:/Desktop/python可视化/seisplot/seisplot.py, line 16, in import yaml ModuleNotFoundError: No module named 'yaml' >pip3 install

这篇文章主要介绍了Python TCP通信客户端服务端代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 TCP客户端： import argparse, socket,sys import time # socket.setdefaulttimeout(20) def recvall(sock, length): data = b'' while len(data) < length: more = sock.recv(length - len(data)) if not more: raise E

本文实例为大家分享了python绘制圆柱体示的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #!/usr/bin/env python import vtk # 参考的C++版本源码及解释 感谢原作者 # http://blog.csdn.net/www_doling_net/article/details/8536376 def main(): cylinder = vtk.vtkCylinderSource() cylinder.SetHeight(3.0) # 设置柱体的高 cylinder.SetRadius(1.0) # 设置柱体横截面的半径 cylinder.SetReso

1、公式推导 对幂律分布公式： 对公式两边同时取以10为底的对数： 所以对于幂律公式，对X,Y取对数后，在坐标轴上为线性方程。 2、可视化 从图形上来说，幂律分布及其拟合效果： 对X轴与Y轴取以10为底的对数。效果上就是X轴上1与10，与10与100的距离是一样的。 对XY取双对数后，坐标轴上点可以很好用直线拟合。所以，判定数据是否符合幂律分布，只需要对XY取双对数，判断能否用一个直线很好拟合就行。常见的直线拟合效果评估标准有拟合误差平方和、R平方。 3、代码实现 #!/usr/bin/env python # -*-coding:utf-8 -*- import matplo

训练完目标检测模型之后，需要评价其性能，在不同的阈值下的准确度是多少，有没有漏检，在这里基于IoU(Intersection over Union)来计算。 希望能提供一些思路，如果觉得有用欢迎赞我表扬我~ IoU的值可以理解为系统预测出来的框与原来图片中标记的框的重合程度。系统预测出来的框是利用目标检测模型对测试数据集进行识别得到的。 计算方法即检测结果DetectionResult与GroundTruth的交集比上它们的并集，如下图： 蓝色的框是：GroundTruth 黄色的框是：DetectionResult 绿色的框是：DetectionResult ⋂GroundTruth 红色