python 读取excel表数据 基于python实现Excel表格数据分析源码 在PyCharm中运行《Excel数据分析师》即可进入如图1所示的系统主界面。在该界面中，通过顶部的工具栏可以选择所要进行的操作。 具体的操作步骤如下： （1）导入Excel。单击工具栏中的“导入Excel”按钮，打开文件对话框选择文件夹，如XS1文件夹，系统将遍历该文件夹中的*.xls文件，并且将文件添加到列表区，效果如图2所示。 （2）提取列数据。单击工具栏中的“提取列数据”按钮，提取买家会员名、收货人姓名、联系手机和宝贝标题，效果如图3所示。提取后的数据将保存在程序所在目录下的mycell.xls文件中。 （3）定向筛选。单击工具栏中的“定向筛选”按钮，筛选“零基础学Python”的用户信息，效果如图4所示。筛选后的数据将保存在程序所在目录下的mycell.xls文件中。 （4）多表合并。单击工具栏中的“多表合并”按钮，将列表中的Excel表全部合并成一个表，合并结果将保存在程序所在目录下的mycell.xls文件中。 更多项目内容可下载查看，源代码已经打包好上传，且生成了exe可执行

本系统是基于Python的古诗词学习系统。系统功能可以划分为：把系统分为注册登录、诗词管理、诗人管理、题目测试管理、论坛管理和用户操作管理等六个模块。系统用户有管理员和普通用户两种角色。 管理员的角色是对系统进行管理，包括对普通用户的管理和古诗词、诗人、题目、讨论贴的管理。普通用户需要注册、登录、查看诗词和诗人信息、题目测试、进入个人中心、收藏和搜索的功能。

Python-WEB-项目- 天天果园项目 文档 + 代码非常齐全

用于Postman练习使用，方便使用，好部署，好启动。 用于Postman练习使用，方便使用，好部署，好启动。 用于Postman练习使用，方便使用，好部署，好启动。

python直方图 基于python实现影视作品数据分析功能实现源码 在PyCharm中运行《开心麻花影视作品分析》即可进入如图1所示的系统主界面。在该界面中，选择要分析的电影名称，然后单击“分析”按钮即可。 具体的操作步骤如下： （1）分析电影功能。保存当前计算机处于联网状态，然后在“选择电影”下拉列表中，选择要分析的电影名称（如夏洛特烦恼），再单击“分析”按钮，将进行在线爬取相关的评价并分析（此处需要耐心等待一段时间），分析完成后，将显示如图2所示的界面。 （2）查看评论数及平均分。在图2中，单击“主要城市评论数及平均分”右侧的“查看”按钮，将打开如图3所示的图表显示分析结果。 （3）查看评论词云图。在图2中，单击“词云”右侧的“查看”按钮，将打开如图4所示的词云图。 （4）查看评论分布热力图。在图2中，单击“热力图”右侧的“查看”按钮，将打开如图4所示的热力图。 更多项目内容可下载查看，源代码已经打包好上传，且生成了exe可执行文件版本，点开即可直接运行。 项目导入到pycharm等编译器当中可以查看程序的源代码，对源码进行编辑查看等操作。有兴趣的话直接下载即可。

基于python实现DIY字符画将图片转换成字符画图像源码 在PyCharm中运行《DIY字符画》即可进入如图1所示的系统主界面。 具体的操作步骤如下： （1）单击主界面中的“导入图片”按钮，然后在弹出的窗口中选择需要转换为字符画的原图。操作如图2所示。 （2）图片选择完成以后，将自动返回程序的主界面当中，此时选择的图片将显示在程序主界面的左侧位置。如图3所示。 （3）图片选择完成以后，可以在“导入图片”按钮下面的编辑框中输入自定义字符，如果不设置自定义字符时，系统将使用默认字符进行转换。输入字符的编辑框如图4所示。 （4）在输入自定义字符编辑框的下面，选择转换后字符画图片的清晰度。如图5所示。 （5）以上操作完成以后，需要单击“转换”按钮实现字符画图片的转换，在转换期间主界面中间的位置将显示等待提示。如图6所示。 （6）当字符画图片转换完成以后，等待提示将自动消失，此时转换后的字符画图片将显示在主界面的右侧位置。如图7所示。 更多项目内容可下载查看，源代码已经打包好上传，且生成了exe可执行文件版本，点开即可直接运行。 项目导入到pycharm等编译器当中可以查看

图形用户界面 python gui project图形用户界面，用于以单独的名称和订购的零件类型管理零件

Python课程项目-数据分析用数据集-202110.zip

基于SVM多特征融合的微表情识别python源码+项目说明.zip 将上述文件与main.py放在同一目录下，直接运行main.py： a. 从同目录下的CASME II文件夹中提取数据，文件夹的结构为CASME II/subject_name/ep_name/image b. 程序所需文件在CASME II文件夹下，分别为CASME2.xlsx, shape_predictor_68_face_landmarks.dat, UniformLBP8.txt c. 程序将CASME II中第一个表情的第一张图片作为标准面部图像，对所有图像序列进行裁剪与配准，得到192*192的图像序列 d. 将配准后的结果存入result/lwm_result.npy中 e. 随后程序对图像序列进行动作放大，其中放大频率区间为[0.2Hz, 2.4Hz], 放大因子为8 f. 随后对图像序列进行时序插值，目标帧数为10帧 g. 随后对图像序列提取LBP-TOP、3DHOG、HOOF特征，存放于result/features/LBP_feature.npy (或HOG_feature.npy, HOOF_

基于深度学习+树莓派4b实现控制小车自动驾驶项目python源码+项目详解说明.zip 【部分操作说明】 1.配置树莓派（单独配置SSH文件）使其能够实现基本的操作，如putty连接，vncviewer可视化操作，winscp传输文件等，可在软件中配置 2.准备对应得设备，如杜邦线，螺丝刀，基本的车壳， 3.配置树莓派在小车上，并利用杜邦线连接相对应的电机，这里使用的L298N电机，GPIO口对应得分别是7,11（后轮电机），13,15（前轮电机），并且将电源连接到L298N电机上，注意这里的一定要单独給电机供电，靠树莓派的电压会不够，还有就是这里的接地线，连接到GPIO口9，并与电源的负极短接。可以利用test1back.py，test2front.py进行测试。 4.配置使能端口，这里利用的是GPIO口12,16，可以根据自己的实际需要进行调整，注意拔掉L298N电机上的跳线帽连接。ps：增加使能是因为测试中发现一旦转向, 车轮不能回正因电机保持通电状态需要让电机断电从而释放动力。 等等....... 需自己拥有树莓派4b开发设备及小车配件