scipy

一、背景 PyCharm执行Python时，找不到自己安装的package，例如pandas、numpy、scipy、scikit等，在执行时报如下错误 ImportError: No module named xlrd ： 二、问题示例： 　　新建的项目，执行时报错 ImportError: No module named xlrd ：实际在电脑终端执行可成功，在python3.8的目录下已安装此三方库。因此需要更改项目的python调用目录。 　　 三、问题解决 （1）pycharm添加Python interpreter； （2）给添加的Python interpreter添加自已安装的package路径。 1、pycharm添加Python interpreter 打开项目设置（pycharm–>preference） 添加完成以后，直接保存即可。 四：查看效果 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4257651/blog/4303647

前言 在网文 「An Electronic Mesurement of the Boltzmann's Constant Using I-V Characterisctic of a Silicon 2N2309 Diode」 [1] 中介绍了使用三极管2N3094来测量 「Boltzmann Constant」 的方法。 由于这个方法简便易行，所使用的设备也是大多数电子实验室都具备，所以称为很多电子类课程中，学生喜欢做的电子实验。 ▲ Ludwig Boltzmann(1844-1904) 以及Maxwell-Boltzmann 分布 玻尔兹曼常数（Boltzmann constant），通常使用 表示，是指有关于温度及能量的一个物理常数。玻尔兹曼是一位奥地利物理学家，在统计力学的理论有重大贡献，玻尔兹曼常数具有相当重要的地位。 ▲ Boltzmann常数 01实验及数据分析 1.基于2N3904的Boltzmann常数 在PN结两边，存在一个由电子-空穴扩散而形成的耗散区，以及伴随着的接触电位 区，只有热量动能超过 的电子才能够从n型区域穿越到p型区域。根据统计力学原理，处在热平衡下电子的动能分布遵循 「玻尔兹曼分布」 [2] 。具有能量为 的概率为： 其中 是漂移电流， 是比例常数， 是温度， 是玻尔兹曼常数。 ▲ PN结的结构示意图 这股漂移电流在耗散区建立一个电场

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息，并将爬取的数据已csv各式存入文件，然后对csv文件相关字段的数据进行清洗，并对数据可视化展示，包括柱状图展示、直方图展示、词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析，其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等。。。。。 一、爬取和分析相关依赖包 Python版本： Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas：数据分析并保存为csv文件 matplotlib：绘图 pyecharts：绘图 statsmodels：统计建模 wordcloud、scipy、jieba：生成中文词云 pylab：设置画图能显示中文 在以上安装或使用过程中可能读者会遇到安装或导入失败等问题自行百度，选择依赖包的合适版本 二、分析网页结构 通过Chrome搜索'python工程师'，然后右键点击检查或者F12,,使用检查功能查看网页源代码, 当我们点击下一页观察浏览器的搜索栏的url并没有改变 ，这是因为拉勾网做了反爬虫机制, 职位信息并不在源代码里,而是保存在JSON的文件里,因此我们直接下载JSON,并使用字典方法直接读取数据.即可拿到我们想要的python职位相关的信息， 待爬取的python工程师职位信息如下： 为了能爬到我们想要的数据

最近师弟在做DQN的实验，由于是强化学习方面的东西，正好和我现在的研究方向一样于是我便帮忙跑了跑实验，于是就有了今天的这个内容。 首先在github上进行搜寻，如下图： 发现第一个星数最多，而且远高于其它的项目，于是拉取这个链接： https://github.com/devsisters/DQN-tensorflow 本篇博客主要是讲解一下该代码运行环境的如何搭建，采用 conda 配置。 首先看下 README 上的内容， 主要是requirement最重要： 考虑到运行的兼容性，于是决定使用python2.7版本环境运行，下面开始 conda 的配置： 搜寻python2.7版本，并采用最小自版本号 conda search python=2.7 选择 python2.7.3版本， 为环境命名 dqn_2 : conda create -n dqn_2 python=2.7.3 进入新建环境，并确认版本： conda activate dqn_2 安装 numpy scipy conda install numpy scipy 安装 tqdm (进度条模块) pip install tqdm==4.30 安装 gym (oepnai 的 游戏环境交互模块) 可选安装： pip install gym==0.1.0 必选安装： pip install gym[Atari]==0

前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。 作者：代码医生 OpenCV是功能强大的计算机视觉库，具有强大的图像处理工具包。在本文中将利用它来创建绘图和绘画，其中大多数将使用内置功能！简短介绍一下，直接进入令人兴奋的部分。 要求： 油画效果 水彩效果 油画效果需要使用OpenCV Contrib模块，而其他模块可以使用OpenCV的标准发行版执行。除此之外，点画艺术还需要Sklearn和Scipy。 pip install opencv-contrib-python==4.3.0.36 pip install scikit - learn pip install scipy 油画效果 它包括在内cv2.xphoto()，还具有其他一些很酷的功能，例如图像修复，白平衡，图像去噪等。 import cv2 img = cv2.imread( ' img.jpg ' ) res = cv2.xphoto.oilPainting(img, 7, 1) 水彩效果 像油画效果一样，水彩效果也可以用单行代码完成，但不包括导入和图像读取。 cv2.stylization()。 import cv2 img = cv2.imread( ' img.jpg ' ) res = cv2.stylization(img,

1：no module named cv2 pip install opencv-python 2：no module named albumentations pip install albumentations 3：ImportError: cannot import name '_validate_lengths' 查看错误代码位置：C:\ProgramData\Anaconda3\Lib\site-packages\skimage\util\arraycrop.py文件 参考链接： https://blog.csdn.net/TYtangyan/article/details/91442878?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase 解决方案： 打开刚才定位到的文件，修改前： import numpy as np from numpy.lib.arraypad import _validate_lengths 修改后 import