DataFrame.hist(data, column=None, by=None, grid=True, xlabelsize=None, xrot=None, ylabelsize=None, yrot=None,ax=None, sharex=False, sharey=False, figsize=None, layout=None, bins=10, **kwds)data : DataFramecolumn : string or sequence 字符串或序列by : object, optionalIf passed, then used to form histograms（直方图） for separate groupsgrid : boolean, default True 网格线，默认为使用xlabelsize : int, ...
import pymysqlmysql_host = ‘192.168.0.106‘ port = 3306 mysql_user = ‘root‘ mysql_pwd = ‘123‘ encoding = ‘utf8‘# 建立 连接mysql服务端 conn = pymysql.connect(host=mysql_host, # mysql服务端ipport=port, # mysql端口user=mysql_user, # mysql 账号password=mysql_pwd, # mysql服务端密码db=‘db10‘, # 操作的库charset=encoding # 读取字符串编码 )# 拿到游标对象 cur = conn.cursor()‘‘‘ 游标是给mys...
使用python脚本进行UPD数据回放回放数据脚本： from scapy.all import * from scapy.utils import rdpcappkts=rdpcap("flume1.pcap") for pkt in pkts:pkt[Ether].dst=‘00:50:56:36:5D:EF‘pkt[Ether].src=‘00:50:56:37:CD:BB‘pkt[IP].dst=‘192.168.133.140‘pkt[IP].src=‘192.168.133.145‘pkt[IP].len=Nonepkt[IP].chksum=Nonepkt[UDP].chksum=Nonepkt[UDP].len=Nonesendp(pkt) 注意：1、运行前需安装scapy模块 ...
一、pandas简单介绍 1、pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。2、pandas是基于NumPy构建的。3、pandas的主要功能 --具备对其功能的数据结构DataFrame、Series --集成时间序列功能 --提供丰富的数学运算和操作 --灵活处理缺失数据4、安装方法：pip install pandas5、引用方法：import pandas as pd二、Series Series是一种类似于一位数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。创建方式：...
通过前面的文章已经学习了基本的爬虫知识，通过这个例子进行一下练习，毕竟前面文章的知识点只是一个一个单独的散知识点，需要通过实际的例子进行融合分析网站其实爬虫最重要的是前面的分析网站，只有对要爬取的数据页面分析清楚，才能更方便后面爬取数据目标站和目标数据目标地址：http://www.hshfy.sh.cn/shfy/gweb/ktgg_search.jsp目标数据：目标地址页面的中间的案开庭公告数据对数据页面分析从打开页面后可以看到默认的数据是...
数据可视化 1.matplotlibMatplotlib 可能是 Python 2D-绘图领域使用最广泛的套件。它能让使用者很轻松地将数据图形化，并且提供多样化的输出格式。这里将会探索 matplotlib 的常见用法。安装matplotibpip install -i https://pypi.douban.com/simple/ matplotlib测试matplotib$python >>>import matplotlib >>> #没有错误信息输出，则表示matplotlib安装成功。这个可能pyCharm识别不了，可以进行以下操作实例一（线条）import matp...
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.image as mpimg import seaborn as sns %matplotlib inlinenp.random.seed(2)from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import confusion_matrix import itertoolsfrom keras.utils.np_utils import to_categorical # convert to one-hot-encodingfrom keras.models import Sequential from keras.l...
要求：分别以james，julie，mikey，sarah四个学生的名字建立文本文件，分别存储各自的成绩，时间格式都精确为分秒，时间越短成绩越好，分别输出每个学生的无重复的前三个最好成绩，且分秒的分隔符要统一为“.”数据准备：分别建立四个文本文件 james.txt 2-34,3:21,2.34,2.45,3.01,2:01,2:01,3:10,2-22 julie.txt 2.59,2.11,2:11,2:23,3-10,2-23,3:10,3.21,3-21 mikey.txt ...
‘‘‘ def capitalize(self):首字母大写 ‘‘‘ print("hello".capitalize())‘‘‘ def center(self, width, fillchar=None): 内容居中，width：总长度；fillchar：空白处填充内容，默认无 ‘‘‘ print("*".center(15, "!"))‘‘‘ def count(self, sub, start=None, end=None): 子序列个数 ‘‘‘ a = "yueoe we" print(a.count("e", 0, 5))‘‘‘ 解码编码 ‘‘‘ a = "Y@jsdfkjsd12323" b = a.encode(encoding = ‘GBK‘) ...
转自:https://blog.csdn.net/bryan__/article/details/78786648 数据分片：可以将数据分片处理的任务适合用多进程代码处理，核心思路是将data分片，对每一片数据处理返回结果(可能是无序的)，然后合并。应用场景：多进程爬虫，类mapreduce任务。缺点是子进程会拷贝父进程所有状态，内存浪费严重。import math from multiprocessing import Pooldef run(data, index, size): # data 传入数据，index 数据分片索引，size进程数size ...
Python应用：网络编程，系统网络运维，3D游戏开发，图形界面开发，科学与数字计算，web后端。 对着慕课的练习，果然慕课的实战也是差距很大-------centos7 -Python3.6.3 筛选数据： 通常做法就是迭代if。--------去除负数------------ data = [1,2,3,4,5,6,7,-2,-3,-7] res = [ ] for x in data: if x>=0: res.append(x) print res--------...
一、几个查看帮助的内置函数 type（）：查看数据类型>>> tdh = ‘asdf‘>>> type(tdh) <class ‘str‘> dir（）：查看一个对象或类的所有属性(所有的方法名)>>> dir(str) [‘__add__‘, ‘__class__‘, ‘__contains__‘, ‘__delattr__‘, ‘__dir__‘, ‘__doc__‘, ‘__eq__‘, ‘__format__‘, ‘__ge__‘, ‘__getattribute__‘, ‘__getitem__‘, ‘__getnewargs__‘, ‘__gt__‘, ‘__hash__‘, ‘__init__‘, ‘__in...
公司RabbitMQ消费者重新连接后旧连接不会断开，会一直存在于服务端，至于是什么原因目前还没有找到。这样导致连接数每过一段时间就增加很多，所以写了一个Python脚本来删除无效的连接，根据每个连接里面的数据传输来定义是否是有效，如果1小时都没有数据传输那么就是无效，具体实现代码如下：#!/usr/bin/python #coding:utf8""" 删除RabbitMQ所有在1小时内没有数据的连接 """from optparse import OptionParser import sys import ...
最近在用python操作mysql数据库时，碰到了下面这两个函数，标记一下：fetchone() ：返回单个的元组，也就是一条记录(row)，如果没有结果 则返回 Nonefetchall() ：返回多个元组，即返回多个记录(rows),如果没有结果 则返回 ()需要注明：在MySQL中是NULL，而在Python中则是None 用法如下所示：fetchone()用法：cur.execute("select host,user,password from user where user=‘%s‘" %acc)jilu = cur.fetchone() ##此时 通过 jilu[...
源码：# 读文件里面的数据转化为二维列表def Read_list(filename):file1 = open(filename+".txt", "r")list_row =file1.readlines()list_source = []for i in range(len(list_row)):column_list = list_row[i].strip().split("\t") # 每一行split后是一个列表list_source.append(column_list) # 在末尾追加到list_source file1.close()return list_source#保存二维列表到文件def Save_list(list1,filename):fil...