Python 利用random库来实现圆周率的运算

python 是可以利用PIL库进行更改图片大小的操作的,当然一般情况下是不需要的,但是在一些特殊的利用场合,是需要改变图片的灰度或是大小等的操作的,其实用python更改图片的大小还是蛮简单的,只需要几行代码,有一点可能刚入门的小伙伴们可能不知道PIL库,PIL是一个库的简写,他的真名叫做pillow,因此,需要pip install pillow 用anaconda的话是conda install pillow千万不要pip/conda install PIL咯,下面贴出代码,希望对一些小伙

利用selenium库和超级鹰识别点触验证码(学习于静谧大大的书,想自己整理一下思路) 一.超级鹰注册:超级鹰入口 1.首先注册一个超级鹰账号,然后在超级鹰免费测试地方可以关注公众号,领取1000积分,基本上就够学习使用了.如果想一直用可以用,可以充值,不是很贵. 2.下载超级鹰的python库代码.代码 3.然后有测试案例,自己可以试着跑一跑代码. 二.使用selenium库来识别点触式验证码: 1.首先是找一个使用点触式二维码的网站:(这个真的是比较难找了,由于静谧大大书上的网站被封了,我找

1.random库的使用: random库是使用随机数的Python标准库从概率论角度来说,随机数是随机产生的数据(比如抛硬币),但时计算机是不可能产生随机值,真正的随机数也是在特定条件下产生的确定值,只不过这些条件我们没有理解,或者超出了我们的理解范围.计算机不能产生真正的随机数,那么伪随机数也就被称为随机数--伪随机数:计算机中通过采用梅森旋转算法生成的(伪)随机序列元素python中用于生成伪随机数的函数库是random因为是标准库,使用时候只需要import random random库

  1 # !/usr/bin/env python                                                              2 # -*- coding:utf-8 -*-                                                              3 import random                                                             

0.引言 自己在下载dlib官网给的example代码时,一开始不知道怎么使用,在一番摸索之后弄明白怎么使用了: 现分享下 face_detector.py 和 face_landmark_detection.py 这两个py的使用方法: 1.开发环境 python: 3.6.3 dlib: 19.7 2.py文件功能介绍 face_detector.py : 识别出图片文件中一张或多张人脸,并用矩形框框出标识出人脸: face_landmark_detection.py : 在face_det

一.安装PIL PIL是Python Imaging Library简称,用于处理图片.PIL中已经有图片高斯模糊处理类,但有个bug(目前最新的1.1.7bug还存在),就是模糊半径写死的是2,不能设置.在源码ImageFilter.py的第160行: 所以,我们在这里自己改一下就OK了. 项目地址:http://www.pythonware.com/products/pil/ 二.修改后的代码 代码如下: #-*- coding: utf-8 -*- from PIL import Imag

import random random.randint(1,10) # 产生 1 到 10 的一个整数型随机数 random.random() # 产生 0 到 1 之间的随机浮点数 random.uniform(1.1,5.4) # 产生 1.1 到 5.4 之间的随机浮点数,区间可以不是整数 random.choice('tomorrow') # 从序列中随机选取一个元素 random.randrange(1,100,2) # 生成从1到100的间隔为2的随机整数 a=[1,3,5,6,7

1 #统计<三国志>里人物的出现次数 2 3 import jieba 4 text = open('threekingdoms.txt','r',encoding='utf-8').read() 5 excludes = {'将军','却说','二人','不能','如此','荆州','不可','商议','如何','军士','左右','主公','引兵','次日','大喜','军马', 6 '天下','东吴','于是'} 7 #返回列表类型的分词结果 8 words = jieba.lcut(t

种子相同,随机数相同 原文地址:https://www.cnblogs.com/HGNET/p/12237796.html