本文实例讲述了Python处理XML格式数据的方法。分享给大家供大家参考，具体如下： 这里的操作是基于Python3平台。 在使用Python处理XML的问题上，首先遇到的是编码问题。 Python并不支持gb2312，所以面对encoding=”gb2312″的XML文件会出现错误。Python读取的文件本身的编码也可能导致抛出异常，这种情况下打开文件的时候就需要指定编码。此外就是XML中节点所包含的中文。 我这里呢，处理就比较简单了，只需要修改XML的encoding头部。 #!/usr/bin/env python import os, sys import re def replac

统计字符串中的字符个数 题目内容： 定义函数countchar()按字母表顺序统计字符串中所有出现的字母的个数（允许输入大写字符，并且计数时不区分大小写）。形如： def countchar(string): … … return a list if name == “main”: string = input() … … print(countchar(string)) 输入格式: 字符串 输出格式： 列表 输入样例： Hello, World! 输出样例： [0, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 3, 0, 0, 2, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,

本文实例讲述了Python实现的人工神经网络算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 注意：本程序使用Python3编写，额外需要安装numpy工具包用于矩阵运算，未测试python2是否可以运行。 本程序实现了《机器学习》书中所述的反向传播算法训练人工神经网络，理论部分请参考我的读书笔记。 在本程序中，目标函数是由一个输入x和两个输出y组成， x是在范围【-3.14, 3.14】之间随机生成的实数，而两个y值分别对应 y1 = sin(x)，y2 = 1。 随机生成一万份训练样例，经过网络的学习训练后，再用随机生成的五份测试数据验证训练结果。 调节算法的学习速率，以及隐藏层个数、隐藏层大小，训

这篇文章主要介绍了Python箱型图绘制与特征值获取过程解析,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 它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较 如何利用Python绘制箱型图 需要的import的包 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.font_manager import FontProperties import numpy as np import pandas as pd 该函数是绘制多箱型图，且数据长度不一致的情况，input

本文实例讲述了Python网络编程之使用TCP方式传输文件操作。分享给大家供大家参考，具体如下： TCP文件下载器 客户端 需求：输入要下载的文件名，从服务器端将文件拷贝到本地 步骤： 1.创建TCP套接字，绑定端口 2.连接服务端 3.输入要下载的文件名 4.将文件名编码，并发送到服务端 5.接收服务端返回的数据 6.关闭套接字 代码 # 导入模块 import socket # 创建套接字 tcp_client_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) # 绑定端口 tcp_client_socket.

写python程序的时候很多人习惯创建一个utils.py文件，存放一些经常使用的函数，方便其他文件调用，同时也更好的管理一些通用函数，方便今后使用。或是两个文件之间的class或是函数调用情况。 就像下面的工程目录一样： 工程目录 Project\ ... src\ main.py utils.py test.py ... python调用其他文件中的函数 在main.py文件中加入一下语句即可调用utils.py下面的函数：‘’ import src.utils as utils X, y = utils.load_data() 开发python的习惯使用IDE，比如py

本文实例讲述了Python实现爬虫爬取NBA数据功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 爬取的网站为：stat-nba.com，这里爬取的是NBA2016-2017赛季常规赛至2017年1月7日的数据 改变url_header和url_tail即可爬取特定的其他数据。 源代码如下： #coding=utf-8 import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') import requests import time import urllib from bs4 import BeautifulSoup import re from p

本文实例讲述了Python3.5面向对象编程。分享给大家供大家参考，具体如下： 1、面向过程与面向对象的比较 （1）面向过程编程（procedural programming） 面向过程编程又被称为：top-down languages，程序从上到下 一步步执行，从头到尾的解决问题。 基本设计思路为：程序一开始是解决一个大问题，然后把大问题分解成多个小问题或子过程，这些小问题执行的时候再继续分解， 直到小问题足够简单到可以在一个小范围内解决。 缺点：若程序要进行修改，则修改的部分依赖的各个部分也要修改，这样会发生一连串的影响，随着程序越来越大，编程方式的维护难度也会越来越高。 所以，如果写一

本文实例讲述了python简单实现矩阵的乘，加，转置和逆运算。分享给大家供大家参考，具体如下： 使用python完成矩阵的乘，加，转置和逆： # -*- coding:utf-8 -*- #矩阵的乘，加，转置和逆 #numpy库提供矩阵运算的功能 from numpy import *; import numpy as np; #矩阵的创建(随机) data=mat(random.randint(10,size=(3,3))) data=mat([ [3,4,4], [4,9,7], [2,3,3] ]) #矩阵的乘： data_1=mat([[1],[2],[3]]

1. 生成源码 复制代码 代码如下: # -*- coding: utf-8 -*- import random def generate_verification_code():     ”’ 随机生成6位的验证码 ”’     code_list = []     for i in range(10): # 0-9数字         code_list.append(str(i))     for i in range(65, 91): # A-Z         code_list.append(chr(i))     for i in range(97, 123): # a-z