青竹之下 - 博客园

2021年12月17日

摘要：、注入空值和特殊符号 <bean id="book" class="com.atguigu.spring5.Book">  <property name="address"> <null/> </property> <!--（2 阅读全文

posted @ 2021-12-17 23:00 青竹之下阅读(72) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年12月16日

python词云

摘要：四行Python代码上手词云制作 1号词云：《葛底斯堡演说》黑色背景词云（4行代码上手） import wordcloud w = wordcloud.WordCloud() w.generate('and that government of the people, by the people, 阅读全文

posted @ 2021-12-16 13:07 青竹之下阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑

在Java中调用Python

摘要：直接通过Runtime进行调用我们知道，在Java中如果需要调用第三方程序，可以直接通过Runtime实现，这也是最直接最粗暴的做法 public class InvokeByRuntime { /** * @param args * @throws IOException * @throws I 阅读全文

posted @ 2021-12-16 13:05 青竹之下阅读(336) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2021年12月15日

python验证码

摘要：在python爬虫爬取某些网站的验证码的时候可能会遇到验证码识别的问题，现在的验证码大多分为四类： 1、计算验证码 2、滑块验证码 3、识图验证码 4、语音验证码这篇博客主要写的就是识图验证码，识别的是简单的验证码，要想让识别率更高，识别的更加准确就需要花很多的精力去训练自己的字体库。识别验证码阅读全文

posted @ 2021-12-15 13:04 青竹之下阅读(540) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python绘图05

摘要： .烛柱图 candlestick #!/etc/bin/python #coding=utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.finance as mpf start = (2014, 5,1) end = (2014, 7,1 阅读全文

posted @ 2021-12-15 13:02 青竹之下阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python绘图06

摘要： 3.3D 绘图 #!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt stike = np.linspace(50, 150, 24) ttm = np.linspace(0.5, 2.5 阅读全文

posted @ 2021-12-15 13:02 青竹之下阅读(35) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python绘图04

摘要：直方图同一个图中堆叠 #!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(2000) y = np.ra 阅读全文

posted @ 2021-12-15 13:00 青竹之下阅读(39) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python绘图03

摘要：左右子图有时候,选择两个不同的图标类型来可视化数据可能是必要的或者是理想的.利用子图方法: #!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as 阅读全文

posted @ 2021-12-15 12:59 青竹之下阅读(36) 评论(0) 推荐(0) 编辑

python绘图02

摘要：添加标题和标签 plt.title, plt.xlabe, plt.ylabel 离散点, 线 #!/etc/bin/python #coding=utf-8 import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot a 阅读全文

posted @ 2021-12-15 12:58 青竹之下阅读(41) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python绘图

摘要： a. 一维数据集用 Numpy ndarray 作为数据传入 ply import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt np.random.seed(1000) y = np.random.sta 阅读全文

posted @ 2021-12-15 12:55 青竹之下阅读(30) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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