利用Python自带PIL库扩展图片大小给图片加文字描述的方法示例 最近的一个项目中需要在图片上添加文字,使用了OpenCV,结果发现利用opencv给图像添加文字有局限。可利用的字体类型比较少,需要安装Freetype扩展 ...
2017-09-24
用Python输出一个杨辉三角的例子 这篇文章主要介绍了用Python和erlang输出一个杨辉三角的例子,同时还提供了一个erlang版杨辉三角,需要的朋友可以参考下 关于杨辉三角是什么东西,右转维基百科:杨辉三角 ...
2017-09-23利用python打印出菱形、三角形以及矩形的方法实例 最近在开发中遇到一个问题,需要利用python实现菱形、三角形以及矩形等形状,发现网上这方面的资料较少,所以总结分享下,这篇文章主要给大家介绍了关于利用py ...
2017-09-23Python正则表达式非贪婪、多行匹配功能示例 本文实例讲述了Python正则表达式非贪婪、多行匹配功能。分享给大家供大家参考,具体如下: 一些regular的tips: 1 非贪婪flag >>> re.findall(r\"a(\\d+?)\",\" ...
2017-09-23浅谈Python中的可变对象和不可变对象 什么是可变/不可变对象 不可变对象,该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候,由于其所指的值不能被改变,相当于把原来的值复制一份后再改变,这会开 ...
2017-09-23
实例讲解Python中的私有属性 这篇文章主要介绍了Python中的私有属性,本文用代码实例来帮助理解私有属性的一些技巧和使用方法,需要的朋友可以参考下. 在Python中可以通过在属性变量名前加上双下划线 ...
2017-09-22python私有属性和方法实例分析 python默认的成员函数和成员变量都是公开的,并且没有类似别的语言的public,private等关键词来修饰。 在python中定义私有变量只需要在变量名或函数名前加上 \"__\"两个下划线,那 ...
2017-09-22Python去除字符串两端空格的方法 这篇文章主要介绍了Python去除字符串两端空格的方法,本文主要讲解了string.lstrip、string.rstrip、string.strip等函数的运用,需要的朋友可以参考下 目的 获得一个首尾 ...
2017-09-22
关于Python中空格字符串处理的技巧总结 大家应该都知道字符串处理,是任何语言最常用到的。 其中就经常会碰到,对字符串中的空格处理,比如:去除前后空格,去除全部空格,或者以空格为分隔符来处理。 好在Pyt ...
2017-09-22
SPSS数据分析—多维尺度分析 在市场研究中,有一种分析是研究消费者态度或偏好,收集的数据是某些对象的评分数据,这些评分数据可以看做是对象间相似性或差异性的表现,也就是一种距离,距离近的差异性小,距 ...
2017-09-21
Python赋值语句后逗号的作用分析 这篇文章主要介绍了Python赋值语句后逗号的作用,实例分析了Python赋值语句加入逗号实现类型转换的技巧, 本文实例讲述了Python赋值语句后逗号的作用。分享给大家供大家参考。 ...
2017-09-21
python实现给数组按片赋值的方法 本文实例讲述了python实现给数组按片赋值的方法。分享给大家供大家参考。具体如下: 这段代码可以直接给数组的第5-7个元素赋值 运行结果如下: [\'sword\', ...
2017-09-21python局部赋值的规则 Python提出如下假设:如果在函数体内的任何地方对变量赋值,则Python将名称添加到局部命名空间中。 代码如下: myVar = 1 def myfunc(): myVar += 1 myfunc() 会提示错误: U ...
2017-09-21详解python中executemany和序列的使用方法 这篇文章主要介绍了详解python中executemany和序列的使用方法, 一 代码 import sqlite3 persons=[ (\"Jim\",\"Green\"), (\"Hu\",\"jie\") ] conn=sqlite ...
2017-09-21
SPSS分析技术:CMH检验(分层卡方检验);辛普森悖论,数据分析的谬误 只涉及两个分类变量的卡方检验有些时候是很局限的,因为混杂因素总是存在,如果不考虑混杂因素,得出的分析结论很可能是谬误的,这就是著 ...
2017-09-20
不同人学习SPSS的正确姿势 根据我的长期观察,学习spss的人群分为如下这么几种:① 课程作业党;② 本科论文党; ③硕士论文党;④ 工作储备党; ⑤工作需求党 下面我来分析一下不同人的学习需求,以及学习 ...
2017-09-20
Python多进程并发(multiprocessing)用法实例详解 本文实例讲述了Python多进程并发(multiprocessing)用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下: 由于Python设计的限制(我说的是咱们常用的CPython)。最多只能用 ...
2017-09-20Python多进程multiprocessing用法实例分析 本文实例讲述了Python多进程multiprocessing用法。分享给大家供大家参考,具体如下: mutilprocess简介 像线程一样管理进程,这个是mutilprocess的核心,他与threadin ...
2017-09-20对python中return和print的一些理解 最近刚开始学习python,之前只有一些c的基础,也忘得差不多了,现在想边学习边总结和分享收获~看书时看了return的用法,可是后来和print混了,老是感觉可以将函数return值直 ...
2017-09-20
Python正则替换字符串函数re.sub用法示例 本文实例讲述了Python正则替换字符串函数re.sub用法。分享给大家供大家参考,具体如下: python re.sub属于python正则的标准库,主要是的功能是用正则匹配要替换的字符 ...
2017-09-19你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24随着数字经济快速发展,数据已成为核心生产要素,各行各业的业务沉淀、用户行为、设备运行、市场交易均产生海量数据。数据处理作 ...
2026-09-24 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-09-24在时序数据分析中,大部分业务数据并非持续平稳变化,而是会在某些时间节点出现突然抬升、断崖下跌、趋势反转、波动异变等现象, ...
2026-09-23