PortablePython
Ⅰ PDF格式的python教程有哪些
今年7月20日，国务院颁布《新一代人工智能发展规划》，明确将人工智能作为未来国家重要的发展战略。因此同学们学习Python的热情更是高涨，就像题主也在问有哪些好的python3的入门教程推荐。
说到好的python3的入门教程，题主说市面上好多python的入门书都是关于python2的，改版也是在两个版本不同的地方做了注明而已。对了，视频的情况其实也差不多，基本都是关于Python2的。说实话，你选择Python3进行学习是明智的。因为Python基金会目前正在推动程序员使用Python 3+，因为到2020年将不再支持Python 2.7。python3是python的两个主要版本之一，但是python又不同于其他语言。
python3是不向下兼容的，但是绝大多数组件和扩展是基于python2，Python 3还引入了不能向后兼容Python 2.x的新功能，并删除了维护向下兼容性功能。Python在Python 3之后，随着时间的推移而逐渐成熟，新的架构方法如微服务和容器，以及人工智能的进步，都使得企业在整个开发生命周期中更多地使用它，而不仅仅是停留在研究阶段。性能和并发性在Python中一直是一个问题，但Python 3旨在解决这些问题。Python 3添加了许多新功能，使其更易于学习和使用。
Ⅱ notepad能写python么
在notepad++中直接运行python代码
1.在notepad++的plugin manager中安装“pynpp”
2.在plugin manager中找到“pynpp”后，选择“install”，插件会自动安装，并提示是否需要重新启动notepad++
第二种方法：
在notepad++中，按F5，在窗口中输入 “cmd /k c:python27python "$(FULL_CURRENT_PATH)" & PAUSE & EXIT”，最后点运行，能在新窗口中看到结果
Notepad++是一个开源的文本编辑器，功能强大而且使用方便。编辑和调试 Python 程序使用什么编辑器或者 IDE不同人有不同见解。在不考虑使用调试工具的情况下，Vim 或者 Emacs 用户自然可以无视其他编辑器，不过在 Windows环境下，使用 Notepad++ 之类的编辑器也是很好的选择。
我是在 PortableApps.com 上下载的 Notepad++Portable，它的好处是可以在每次关闭程序的时候把所需的配置文件单独保存，省却每台机器上重新配置的烦恼。
Tab长度和空格转换
因为 Python 对缩进要求严格，我们将 Tab 设置成4个空格，在"设置－＞首选项－＞编辑－＞制表符设置" 中修改。
语法高亮
只要正确设置了扩展名，Notepad++就会自动识别语言并进行语法高亮。如果对高亮的颜色或者字体不满意，在 "设置->语言格式设置"中可以进行修改。
自动完成
Notepad++ 也提供了自动完成和输入提示功能，在"设置->首选项->备份与自动完成" 中可以设置。Python的自动完成所需的文件在安装的时候自带了，存放在"YOUR_NPP_DIRpluginsAPIs"（详见官方FAQ：Auto-completion）。默认的快捷方式是 Ctrl+Space 和Ctrl+Enter，可能和输入法的快捷键冲突，不过 Notepad++ 的所有快捷键都可以自定义。
Ⅲ Python 直接观察变量数值
使用pydevdebug的时候就可以观察变量啊，就是右上角的那个窗口。
Ⅳ 文件用什么软件打开
可以用corelraw软件打开CDR文件。打开方法如下：
1、在浏器器网页输入corelraw，然后点击进入网站。
Ⅳ hanlp可以使用python调用吗
安装JDK
JPype并没有像IKVM那样实现自己的JVM，而是以pipe方式调用原生JVM。所以我们需要一个JVM，比如：
Oracle JDK
OpenJDK
安装JDK非常简单，分清楚32位和64位即可，必须与OS和Python的位数一致，具体安装过程不再赘述。
唯一需要注意的是，必须设置环境变量java_HOME到JDK的根目录，JDK的安装程序不一定会帮你做这一步。
安装编译工具链
Python的package一般是以源码形式发布的，其中一些C代码必须在用户机器上编译，所以需要安装编译工具链。当然你也可以跳过这步，直接下载binary。
Windows
安装免费的Visual C++ Express 2010。
Debian/Ubuntu
sudo apt-get install g++
Red Hat/Fedora
su -c 'yum install gcc-c++'
安装JPype
本文读者应该都是Python程序员，所以略过了安装Python这一步。不过必须注意的是，JPype版本与Python的对应兼容关系：
Python2.x：JPype
Python3.x:JPype1-py3
使用setup.py安装
下载源码后解压，在目录下运行：
*nix
sudo python3 setup.py install
Windows
python setup.py install
直接下载binary
当然你也可以选择下载binary，比如JPype1-py3主页上的binary列表。
在Pycharm中安装
如果你正在使用Pycharm这款IDE的话，那么事情就简单多了。
首先在Project Interpreter里面点击加号：
搜索JPype，选择你需要的版本安装:
稍等片刻就安装成功了：
测试安装结果
终于又到了写代码的开心时间了，可以通过如下代码测试是否安装成功：
from jpype import *startJVM(getDefaultJVMPath())java.lang.System.out.println("hello world")shutdownJVM()
输出如下结果表示安装成功：
hello worldJVM activity report : classes loaded : 31JVM has been shutdown
调用HanLP
关于HanLP
HanLP是
一个致力于向生产环境普及NLP技术的开源Java工具包，支持中文分词（N-最短路分词、CRF分词、索引分词、用户自定义词典、词性标注），命名实体
识别（中国人名、音译人名、日本人名、地名、实体机构名识别），关键词提取，自动摘要，短语提取，拼音转换，简繁转换，文本推荐，依存句法分析
（MaxEnt依存句法分析、神经网络依存句法分析）。
下载HanLP
你可以直接下载Portable版的jar，零配置。
也可以使用自定义的HanLP——HanLP由3部分组成：类库hanlp.jar包、模型data包、配置文件hanlp.properties，请前往项目主页下载最新版：https://github.com/hankcs/HanLP/releases。对于非portable版，下载后，你需要编辑配置文件第一行的root指向data的父目录，详见文档。
这里，假设新建了一个目录（假定为C:\hanlp），把hanlp.jar和hanlp.properties（portable版的话，仅需一个hanlp-portable.jar）放进去：
Python调用
下面是一份Python3的调用示例：
# -*- coding:utf-8 -*-
# Filename: main.py
# Author：hankcs
# Date: 2015/11/26 14:16
from jpype import *
startJVM(getDefaultJVMPath(), "-Djava.class.path=C:\hanlp\hanlp-1.2.8.jar;C:\hanlp", "-Xms1g", "-Xmx1g")
HanLP = JClass('com.hankcs.hanlp.HanLP')
# 中文分词
print(HanLP.segment('你好，欢迎在Python中调用HanLP的API'))
testCases = [
"商品和服务",
"结婚的和尚未结婚的确实在干扰分词啊",
"买水果然后来世博园最后去世博会",
"中国的首都是北京",
"欢迎新老师生前来就餐",
"工信处女干事每月经过下属科室都要亲口交代24口交换机等技术性器件的安装工作",
"随着页游兴起到现在的页游繁盛，依赖于存档进行逻辑判断的设计减少了，但这块也不能完全忽略掉。"]
for sentence in testCases: print(HanLP.segment(sentence))
# 命名实体识别与词性标注
NLPTokenizer = JClass('com.hankcs.hanlp.tokenizer.NLPTokenizer')
print(NLPTokenizer.segment('中国科学院计算技术研究所的宗成庆教授正在教授自然语言处理课程'))
# 关键词提取
document = "水利部水资源司司长陈明忠9月29日在国务院新闻办举行的新闻发布会上透露，" \
"根据刚刚完成了水资源管理制度的考核，有部分省接近了红线的指标，" \
"有部分省超过红线的指标。对一些超过红线的地方，陈明忠表示，对一些取用水项目进行区域的限批，" \
"严格地进行水资源论证和取水许可的批准。"
print(HanLP.extractKeyword(document, 2))
# 自动摘要
print(HanLP.extractSummary(document, 3))
# 依存句法分析
print(HanLP.parseDependency("徐先生还具体帮助他确定了把画雄鹰、松鼠和麻雀作为主攻目标。"))
shutdownJVM()
Ⅵ 用python K值聚类识别图片主要颜色的程序，算法python代码已经有了
难得被人求助一次, 这个必须回答一下. 不过你的需求确实没有写得太清楚. 根据k值算法出来的是主要颜色有三个, 所以我把三个颜色都打在记事本里了. 如果和你的需求有误, 请自行解决吧.
另外这里需要用到numpy的库, 希望你装了, 如果没装, 这个直接安装也比较麻烦, 可以看一下portablepython的绿色版。
代码如下：
#-*-coding:utf-8-*-
importImage
importrandom
importnumpy
classCluster(object):
def__init__(self):
self.pixels=[]
self.centroid=None
defaddPoint(self,pixel):
self.pixels.append(pixel)
defsetNewCentroid(self):
R=[colour[0]forcolourinself.pixels]
G=[colour[1]forcolourinself.pixels]
B=[colour[2]forcolourinself.pixels]
R=sum(R)/len(R)
G=sum(G)/len(G)
B=sum(B)/len(B)
self.centroid=(R,G,B)
self.pixels=[]
returnself.centroid
classKmeans(object):
def__init__(self,k=3,max_iterations=5,min_distance=5.0,size=200):
self.k=k
self.max_iterations=max_iterations
self.min_distance=min_distance
self.size=(size,size)
defrun(self,image):
self.image=image
self.image.thumbnail(self.size)
self.pixels=numpy.array(image.getdata(),dtype=numpy.uint8)
self.clusters=[Noneforiinrange(self.k)]
self.oldClusters=None
randomPixels=random.sample(self.pixels,self.k)
foridxinrange(self.k):
self.clusters[idx]=Cluster()
self.clusters[idx].centroid=randomPixels[idx]
iterations=0
whileself.shouldExit(iterations)isFalse:
self.oldClusters=[cluster.centroidforclusterinself.clusters]
printiterations
forpixelinself.pixels:
self.assignClusters(pixel)
forclusterinself.clusters:
cluster.setNewCentroid()
iterations+=1
return[cluster.centroidforclusterinself.clusters]
defassignClusters(self,pixel):
shortest=float('Inf')
forclusterinself.clusters:
distance=self.calcDistance(cluster.centroid,pixel)
ifdistance<shortest:
shortest=distance
nearest=cluster
nearest.addPoint(pixel)
defcalcDistance(self,a,b):
result=numpy.sqrt(sum((a-b)**2))
returnresult
defshouldExit(self,iterations):
ifself.oldClustersisNone:
returnFalse
foridxinrange(self.k):
dist=self.calcDistance(
numpy.array(self.clusters[idx].centroid),
numpy.array(self.oldClusters[idx])
)
ifdist<self.min_distance:
returnTrue
ifiterations<=self.max_iterations:
returnFalse
returnTrue
#############################################
#
defshowImage(self):
self.image.show()
defshowCentroidColours(self):
forclusterinself.clusters:
image=Image.new("RGB",(200,200),cluster.centroid)
image.show()
defshowClustering(self):
localPixels=[None]*len(self.image.getdata())
foridx,pixelinenumerate(self.pixels):
shortest=float('Inf')
forclusterinself.clusters:
distance=self.calcDistance(
cluster.centroid,
pixel
)
ifdistance<shortest:
shortest=distance
nearest=cluster
localPixels[idx]=nearest.centroid
w,h=self.image.size
localPixels=numpy.asarray(localPixels)
.astype('uint8')
.reshape((h,w,3))
colourMap=Image.fromarray(localPixels)
colourMap.show()
if__name__=="__main__":
fromPILimportImage
importos
k_image=Kmeans()
path=r'.\pics\'
fp=open('file_color.txt','w')
forfilenameinos.listdir(path):
printpath+filename
try:
color=k_image.run(Image.open(path+filename))
fp.write('Thecolorof'+filename+'is'+str(color)+' ')
except:
print"Thisfileformatisnotsupport"
fp.close()