Python数据可视化

Python使用技巧，实战应用开发小系统参考资料，源码参考。经测试可运行。 详细介绍了一些Python框架的各种功能和模块，以及如何使用Python进行GUI开发、网络编程和跨平台应用开发等。 适用于初学者和有经验的开发者，能够帮助你快速上手JPython并掌握其高级特性。

GeoPandas用于地理数据的Python工具简介GeoPandas是一个向pandas对象添加对地理数据的支持的项目。 当前，它实现了GeoSeries和GeoDataFrame类型，它们是GeoPandas Python工具的子类，用于地理数据简介GeoPandas是一个向熊猫对象添加对地理数据的支持的项目。 当前，它实现了GeoSeries和GeoDataFrame类型，它们分别是pandas.Series和pandas.DataFrame的子类。 GeoPandas对象可以作用于有形的几何对象并执行几何操作。 GeoPandas的几何运算是笛卡尔的。 坐标参考系统（crs）可以作为属性存储在对象上，并且是自动生成的

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PyQt开发环境（内含win10安装说明） Anaconda3-4.1.1 Python3.5 PyQt5-5.6-gpl Qt5.6.0 eric6-17.12 eric6-i18n-zh_CN-17.12汉化补丁 内含win10安装说明 1.安装Anaconda3-4.1.1-Windows-x86_64.exe 2.安装PyQt5-5.6-gpl-Py3.5-Qt5.6.0-x64-2.exe 3.解压eric6_17_12.zip，并用eric6-i18n-zh_CN-17.12覆盖到eric6_17_12 4.复制eric6-17.12到C:\Anaconda3\Lib\site-packages 5.用管理员模式，打开开始菜单的 Anaconda Prompt 或直接用 Windows 自带的CMD命令提示符程序也可。 6.输入 cd C:\Anaconda3\Lib\site-packages\eric6-17.12 回车进入我们 Eric6 解压后的目录 7.输入 python install.py install 回车开始安装 Eric6

今天小编就为大家分享一篇AUC计算方法与Python实现代码，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

本项目的功能是对YOLO格式的数据实现数据增强，使用本项目代码可以较快的完成扩充数据集快速扩充的工作，会对图像和标注同时处理。但其也存在一定的问题，例如无法保证处理后的数据一定能跑出更好的效果，处理结束后可能会出现一些损坏的图片（原图过大时）。 但本项目处理后出现的坏图，在YOLOv5中会被识别出来并不做训练，其实对训练影响不大，追求完美的同学可以考虑不使用resize系列的函数，手动剔除坏图，使用其他数据增强项目完成工作等。 使用 1. download本项目到本地(建议下载到有图形界面的操作系统中) 2. 打开DataAugOnDetectin.py 修改 image_path， label_path， save_path 三个参数 ``` image_path = "" # 图片的路径 label_path = "" # 标签文件的路径 save_path = "" # 数据增强的结果保存位置路径 ``` 3. 运行，使用pycharm或spyder等软件运行DataAugOnDetectin.py

主要介绍了python基于TCP实现的文件下载器功能,结合具体实例形式分析了Python使用socket模块实现的tcp协议下载功能客户端与服务器端相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

为了便于大家快速准确计算汇总体能成绩，特制作本系统。 该系统首先将单杠、仰卧起坐、蛇形跑、3公里跑的成绩以及体型的评分标准 通过字典制作为一个数据库。然后将每个人的体能成绩输入到系统中，按照数据库中的评分标准转化为对应的分数，最后将分数累加得到总评成绩。 考虑到体能项目多，类别细，在编写程序的时候将每一个项目都分别打包制作成一个模块，方便大家调整优化。 如果有其他新增项目，也能够快速添加到系统中！

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