python學習博客

❶ python OpenCV 霍夫（Hough Transform）直線變換檢測原理，圖像處理第 33 篇博客

霍夫變換（Hough Transform）是圖像處理領域中，從圖像中識別幾何形狀的基本方法之一。主要識別具有某些相同特徵的幾何形狀，例如直線，圓形，本篇博客的目標就是從黑白圖像中識別出直線。

翻閱霍夫直線變換的原理時候，橡皮擦覺得原理部分需要先略過，否則很容易在這個地方陷進去，但是問題來了，這個原理略過了，直接應用函數，裡面有些參數竟然看不懂。例如極坐標，角度掃描范圍，這種函數就屬於繞不過去的知識點了，所以本文轉移方向，死磕原理，下面的博文將語無倫次的為你展示如何學習原理知識。

因為數學知識的貧乏，所以在學習階段會涉及到很多基礎概念的學習，一起來吧。

首先找到相對官方的資料，打開該 地址

下面是一個數學小白對原理的學習經驗。

教材說：眾所周知，一條直線在圖像二維空間可由兩個變數表示。

抱歉，小白還真不知道……即使學習過，這些年也早已經還給老師了。

一開始難道要學習笛卡爾坐標系，不，你低估小白的能力了，我第一個查詢的是 θ 讀作 西塔 ，是一個希臘字母。

什麼是笛卡爾坐標系？

這個比較簡單，直角坐標系。

斜率和截距

斜率，亦稱「角系數」，表示一條直線相對於橫坐標軸的傾斜程度。

一條直線與某平面直角坐標系橫坐標軸正半軸方向的夾角的正切值即該直線相對於該坐標系的斜率。

如果直線與 x 軸互相垂直，直角的正切直無窮大，故此直線不存在斜率。
對於一次函數 y=kx+b ， k 就是該函數圖像的斜率。

在學習的時候，也學到如下內容：

截距：對 x 的截距就是 y=0 時， x 的值，對 y 的截距就是 x=0 時， y 的值，
截距就是直線與坐標軸的交點的橫（縱）坐標。 x 截距為 a ， y 截距 b ，截距式就是： x/a+y/b=1（a≠0且b≠0） 。

斜率：對於任意函數上任意一點，其斜率等於其切線與 x 軸正方向所成的角，即 k=tanα 。 ax+by+c=0中，k=-a/b 。

什麼是極坐標系？

關於極坐標系，打開 網路 學習一下即可。

重點學到下面這個結論就行：

找資料的時候，發現一個解釋的比較清楚的 博客 ，後續可以繼續學習使用。

繼續閱讀資料，看到如下所示的圖，這個圖也出現在了很多解釋原理的博客裡面，但是圖下面寫了一句話

在這里直接蒙掉了，怎麼就表示成極坐標系了？上面這個公式依舊是笛卡爾坐標系表示直線的方式呀，只是把 k 和 b 的值給替換掉了。

為何是這樣的，具體原因可以參照下圖。

<center>chou 圖</center>

繼續尋找關於霍夫變換的資料，找到一個新的概念 霍夫空間 。

在笛卡爾坐標系中，一條直線可以用公式 表示，其中 k 和 b 是參數，表示的是斜率和截距。

接下來將方程改寫為 ，這時就建立了一個基於 k - b 的笛卡爾坐標系。

此時這個新的方程在 k - b 坐標系也有一個新的直線。

你可以在紙上畫出這兩個方程對應的線和點，如下圖所示即可。

<center>chou 圖</center>

新的 k - b 坐標系就叫做霍夫空間，這時得到一個結論，圖像空間 x - y 中的點 對應了 霍夫空間 k - b 中的一條直線 ，即圖像空間的點與霍夫空間的直線發生了對應關系。

如果在圖像空間 x - y 中在增加一個點 ，那相應的該點在霍夫空間也會產生相同的點與線的對應關系，並且 A 點與 B 點產生的直線會在霍夫空間相交於一個點。而這個點的坐標值 就是直線 AB 的參數。

如果到這里你掌握了，這個性質就為我們解決直線檢測提供了方法，只需要把圖像空間的直線對應到霍夫空間的點，然後統計交點就可以達到目的，例如圖像空間中有 3 條直線，那對應到霍夫空間就會有 3 個峰值點。

遍歷圖像空間中的所有點，將點轉換到霍夫空間，形成大量直線，然後統計出直線交會的點，每個點的坐標都是圖像空間直線方程參數，這時就能得到圖像空間的直線了。

上述的內容沒有問題，但是存在一種情況是，當直線趨近於垂直時，斜率 k 會趨近於無窮大，這時就沒有辦法轉換了，解決辦法是使用法線來表示直線。

上文提及的斜截式如下：

通過第二個公式，可以得到下述公式：

此時，我們可以帶入一些數值進行轉換。

圖像空間有如下的幾個點：

轉換後的函數，都可以在霍夫空間 θ - ρ （橫坐標是 θ ，縱坐標是 ρ ）進行表示。

原理這時就比較清晰了：

除了一些數學知識以外，經典的博客我們也有必要記錄一下，方便後面學習的時候，進行復盤。

本部分用於記錄本文中提及的相關數學原理，後續還要逐步埋坑。

今天涉及了一點點數學知識，能力限制，大家一起學習，有錯誤的地方，可以在評論區指出，不勝感激。

希望今天的 1 個小時（今天內容有點多，不一定可以看完），你有所收獲，我們下篇博客見~

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逗趣程序員

❷ 有哪些python+flask的搭建的博客或論壇開源推薦

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這兩個項目的每一個commit都被精心准備，用以演示一個功能。並且，每個commit都能夠運行。通過運行各個commit查看界面的變化，以及通過代碼變更查看功能實現，對大家學習Flask開發，有很大的幫助。
項目一：今日頭條
今日頭條項目就是將各大網站的新聞頭條和天氣預報拿過來，做了一個聚合操作。這個項目不涉及前端、不涉及資料庫，只涉及爬蟲（一點點），也沒有用到Flask插件，所以非常簡單，很適合用來入門。
github地址：lalor/headlines
項目二：todo list
todo list（lalor/todolist）是代辦事項列表，效果圖如下：
支持登錄、退出、增加todo、刪除已完成的todo、修改未完成的todo。使用到的插件包括Flask-Bootstrap、Flask-wtf、Flask-SQLAlchemy和Flask-login。當然，還有一些沒有實現，這個項目主要用於教學用，方便新同學學習。
希望大家喜歡。

❸ Python 有哪些好的學習資料或者博客

推薦Full Stack Python 有各種python資源匯總，從基礎入門到各種框架web應用開發和部署，再到高級的ORM、Docker都有。以下是Full Stack Python 上總結的一些教程，我拙劣的翻譯了以下，並調整（調整順序並刪了部分內容）了一下：

1、無開發經驗，初學python

如果你不會其他語言，python是你的第一門語言：
A Byte of Python （簡明python教程，這個有中文版簡明 Python 教程）是非常好的入門教程。

Learn Python the Hard Way （Zed Shaw的免費教程，個人強烈推薦）

Python, Django and Flask教程： Real Python （收費，需購買）
short 5 minute video 解釋了為什麼你的出發點應該是要完成什麼項目，或者解決什麼問題，而不是為了學一門語言而去學一門語言。
Dive into Python 3 是一本開源的python教程，提供HTML和PDF版。
Code Academy 有一個為純新手准備的 Python track 。
Introction to Programming with Python 介紹了基本語法和控制結構等，提供了大量代碼示例。
O'Reilly 的書 Think Python: How to Think Like a Computer Scientist 是非常好的入門教材。
Python Practice Book 是一本python練習的書，幫你掌握python基本語法。
想通過做實際項目來學編程？看看這個 this list of 5 programming project for Python beginners（5個適合python初學者的編程項目）。
Reddit的創造者之一寫了一個教程，如何用python構建一個博客網站（use Python to build a blog.），使非常好的web編程入門。
The fullstack python的作者寫了一篇關於如何學習python的文章learning Python 。

2、有開發經驗 ，初學Python
Learn Python in y minutes ，讓你在幾分鍾內快速上手，有個大概了解。
Python for you and me ， python的語法，語言的主要結構等，還包含來Flask Web App的教程。
The Hitchhiker』s Guide to Python
How to Develop Quality Python Code ，如何開發高質量的python代碼

3、進階

The Python Ecosystem: An Introction ， 關於python生態系統，虛擬機、python包管理器pip、虛擬環境virtualenv、還有很多進階主題
The Python Subreddit ，就是python的reddit節點（相當於中國的貼吧），是一個活躍的社區，可以交流討論，解決問題等。
Good to Great Python Reads ，收集進階和高級python文章，講了很多細微差異和python語言本身的細節。
博客 Free Python Tips ，有很多python和python生態系統的文章。
Python Books ，有一些免費的Python, Django, 數據分析等方面的書。
Python IAQ: Infrequently Asked Questions ，關於python 經常問到的問題。

4、視頻，屏幕錄像，演示文稿等

一些技術交流會議的視頻錄像： best Python videos

5、python的包
awesome-python ，收集了python各種非常好用非常酷的包，確實非常awesome，讓作者相見恨晚（ I wish I had this page when I was just getting started）。
easy-python

6、 播客（Podcasts）
Talk Python to Me ， 關注使用python的人們和組織，每一期都會邀請一些開發者談談他們的工作等。
Podcast.__init__ ，關於python和讓python更牛B的人們。

7、新聞資訊（可訂閱）
Python Weekly ， 最新的python文章、視頻、項目、資訊 。
PyCoder's Weekly ，和python weekly類似。
Import Python

以下是引用的原文：

New to programming
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I wrote a quick blog post on learning Python that non-technical folks trying to learn to program may find useful.
Experienced developers new to Python
Learn Python in y minutes provides a whirlwind tour of the Python language. The guide is especially useful if you're coming in with previous software development experience and want to quickly grasp how the language is structured.
Python for you and me is an approachable book with sections for Python syntax and the major language constructs. The book also contains a short guide at the end to get programmers to write their first Flask web application.
Kenneth Reitz's The Hitchhiker』s Guide to Python contains a wealth of information both on the Python programming language and the community.
How to Develop Quality Python Code is a good read to begin learning about development environments, application dependencies and project structure.
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Good to Great Python Reads is a collection of intermediate and advanced Python articles around the web focused on nuances and details of the Python language itself.
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❹ 房屋與房屋尺寸多項式回歸代碼

1.基本概念

多項式回歸(Polynomial Regression)是研究一個因變數與一個或多個自變數間多項式的回歸分析方法。如果自變數只有一個 時，稱為一元多項式回歸；如果自變數有多個時，稱為多元多項式回歸。



1.在一元回歸分析中，如果依變數y與自變數x的關系為非線性的，但是又找不到適當的函數曲線來擬合，則可以採用一元多項式回歸。

2.多項式回歸的最大優點就是可以通過增加x的高次項對實測點進行逼近，直至滿意為止。

3.事實上，多項式回歸可以處理相當一類非線性問題，它在回歸分析 中佔有重要的地位，因為任一函數都可以分段用多項式來逼近。



2.實例

我們在前面已經根據已知的房屋成交價和房屋的尺寸進行了線 性回歸，繼而可以對已知房屋尺寸，而未知房屋成交價格的實例進行了成 交價格的預測，但是在實際的應用中這樣的擬合往往不夠好，因此我們在 此對該數據集進行多項式回歸。

目標：對房屋成交信息建立多項式回歸方程，並依據回歸方程對房屋價格進行預測



import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model
#導入線性模型和多項式特徵構造模塊
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

datasets_X =[]
datasets_Y =[]
fr =open('prices.txt','r')
#一次讀取整個文件。
lines =fr.readlines()
#逐行進行操作，循環遍歷所有數據
for line in lines:
#去除數據文件中的逗號
items =line.strip().split(',')
#將讀取的數據轉換為int型，並分別寫入datasets_X和datasets_Y。
datasets_X.append(int(items[0]))
datasets_Y.append(int(items[1]))
#求得datasets_X的長度，即為數據的總數。
length =len(datasets_X)
#將datasets_X轉化為數組， 並變為二維，以符合線性回 歸擬合函數輸入參數要求
datasets_X= np.array(datasets_X).reshape([length,1])
#將datasets_Y轉化為數組
datasets_Y=np.array(datasets_Y)

minX =min(datasets_X)
maxX =max(datasets_X)
#以數據datasets_X的最大值和最小值為范圍，建立等差數列，方便後續畫圖。
X=np.arange(minX,maxX).reshape([-1,1])
#degree=2表示建立datasets_X的二 次多項式特徵X_poly。
poly_reg =PolynomialFeatures(degree=2)
X_ploy =poly_reg.fit_transform(datasets_X)
lin_reg_2=linear_model.LinearRegression()
lin_reg_2.fit(X_ploy,datasets_Y)

#查看回歸方程系數
print('Cofficients:',lin_reg_2.coef_)
#查看回歸方程截距
print('intercept',lin_reg_2.intercept_)
plt.scatter(datasets_X,datasets_Y,color='red')
plt.plot(X,lin_reg_2.predict(poly_reg.fit_transform(X)),color='blue')
plt.xlabel('Area')
plt.ylabel('Price')
plt.show()
運行結果：
Cofficients: [0.00000000e+00 4.93982848e-02 1.89186822e-05]
intercept 151.8469675050044
通過多項式回歸擬合的曲線與 數據點的關系如下圖所示。依據該 多項式回歸方程即可通過房屋的尺 寸，來預測房屋的成交價格。



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❺ Pytho怎樣自學

我是真正零基礎開始學Python的，從一開始的一竅不通，到3個月後成功搭建了一個動態網站（沒有用任何框架）。相比於計算機大牛，我更加知道一個小白將會遇到什麼坑，遇到哪些難點。我把我的學習過程寫在下面，並附上在每個階段的學習資料，希望對零基礎的Python學習者有所幫助。

SQL書籍：Sams Teach Yourself MySQL in 21 Days

Python：Python核心編程（第二版）

Github上的優質Python資源：CodementorIO/Python-Learning-Resources

過程中還牽涉到部署，我的網站是跑在Linux上的。關於部署網上有非常多的優質教程，一搜一大把。這里就不再贅述。

這些是我學習大致路線，當然過程中充滿著小的磕磕絆絆，雖然網站上線了，貌似運行還比較順利，但是如果以一個程序員的標准來要求自己，自己依然非常菜鳥。不過我並沒有以前那樣懼怕技術了，就像你明白魔術的背後的原理後，會更多的思考原理本身。

❻ 誰知道這個python數據分析教程是哪個機構的嗎或者有資源的！ 非常感謝

使用Python進行數據挖掘是最近幾年才開始火起來的，之前網上很多的資料都是關於Python網頁開發等。但使用Python進行數據挖掘的側重點已經完成不一樣了。本人就是浪費了很多時間來篩選這些博客、書籍。所以就有了本文，希望能幫大家少走一點彎路。

熟練掌握任何一門語言，幾乎都需要經過以下過程：

• 良師－－學習Python課程＋入門書籍＋瀏覽技術博客

• 社區幫助－－善於使用搜索引擎、Mail List

• 益友 －－ 尋找學習夥伴

• Learn by Code －－項目實踐

一、Python學習課程推薦

這兩個學習課程從最基礎的Python語法開始，介紹了Python數據分析、統計模型以及機器學習的各個方面，內容十分充足。之所以建議使用老外的課程是因為，老外上課假定你什麼都不會，講解深入淺出，尤其是對於華盛頓大學的機器學習課程，把復雜的概念講解得十分簡單。

1. 密歇根大學的《學習使用Python編程並分析數據》主要包括以下課程(講解十分詳細，深入淺出，非常適合入門學習，視頻都是有字幕的)：

• 《大家的編程 (Python 入門》：課程涵蓋了如何使用Python的基本指令編寫程序. 課程對學生沒有先設要求, 我們只涉及到最基本的數學, 有一定使用電腦經驗的人都可以完全掌握這門課的內容.

• 《Python 數據結構》：本課程將介紹Python編程語言的核心數據結構。我們將學習編程語言的基礎概念，探索如何使用Python的內置數據結構，如列表、字典、元組，進行更為復雜的數據分析。

• 《使用 Python 訪問網路數據》：使用Python爬取和解析網路數據

• 《Python 資料庫開發》：使用Python和資料庫進行交互

• 《使用 Python 獲取並處理數據，並用可視化方式展現數據》

2. 華盛頓大學的《機器學習》專項課程

在專項課程頁面無法選擇旁聽，必須點擊進入單獨課程頁面才可，這個課程專題旁聽是有限制的，無法提交作業；如有需求，可以申請獎學金，回答三個問題即可，系統自動通過申請。

• 《機器學習基礎：案例研究》：你是否好奇數據可以告訴你什麼？你是否想在關於機器學習促進商業的核心方式上有深層次的理解？你是否想能同專家們討論關於回歸，分類，深度學習以及推薦系統的一切？在這門課上，你將會通過一系列實際案例學習來獲取實踐經歷。

• 《機器學習：回歸》

• 《機器學習：分類》

• 《機器學習：聚類和檢索》

• 《機器學習：推薦系統和降維》

• 《機器學習：應用深度學習創建智能運用》

二、網上打碼教程

Learn by doing!!! 學習編程最有效的方式就是敲代碼！

• Codecademy圍繞Python 的基礎語法，內容非常豐富。

• DatacampPython基本語法（他家的R語言課程十分不錯！）

三、Python技術博客

簡單介紹一些非常棒的Python技術學習的博客

1.廖雪峰Python教程簡單易上手的Python基礎語法教程，值得學習, Python 2和Python 3版本都有。

2.非常棒的pandas練習Github Repo

3.很詳細的Python 爬蟲教程

4.國外Data Science博客大全

四、Python入門書籍推薦

常用書籍下載網址，幾乎囊括了網上能找得到的所有Python相關的書籍（PDF、Epub和mo bi格式），且提供雲盤下載鏈接。你值得擁有！

python | 搜索結果

1. 掌握Python語法的基礎上學習《Python for data analysis》是比較不錯的選擇，涵蓋了ipython notebook、Numpy、Scipy和Pandas包的使用。

2.《Python數據分析與挖掘實戰》介紹了使用Python進行數據挖掘的詳細案例，數據和代碼都可以下載，作為機器學習的進階學習是不錯的選擇（這本書也用對應的R語言和Matlab 版本）。

3.《Python Cookbook》很厚的一本書，可以作為Python語法查詢手冊。

再添加幾個外文書籍下載網址：

1.All IT eBooks全

2.Library Genesis各種書籍，不局限於編程書籍

3.Fox eBook - eBooks Free Download Site

4.Development / Programming / AvaxHome

五、推薦訂閱博客（更細頻率較高）

iPhone上可以使用Reeder閱讀器，Instapaper用來保存後稍後閱讀，因為信息量比較大。

• No free HunchKaggle競賽平台的官方博客，包括一些優秀的代碼解讀以及高分選手的采訪，十分有用的經驗（來自不同背景，不同年齡層次，不同職業的選手）

• Flowing Data十分有用的數據分析的案例

• Python日報內容十分精彩的集錦（中文）

六、FAQ (待續)

• Python 2.x還是Python 3.x?

• 如何安裝Python包？ 強烈推薦Anaconda包，你值得擁有！尤其是Windows系統。

• 是否需要很強的統計和數學背景？ 有良好的數學和統計背景固然很好，但是現在很多崗位對數學和統計背景要求並不很多，都是簡單的演算法，Python編程已經能夠很方便地實現，更多的是對業務的深入理解。如有需要建議，邊學習Python邊學習數學統計。

七、實踐項目

• Kaggle競賽項目，裡面不僅僅有很多競賽項目，而且有很多可供學習的代碼、博客以及論壇，都是實戰項目，有很強的實踐價值。

❼ 有哪些python+flask的搭建的博客或論壇開源推薦

如果你是剛開始學習的話想找一些開源的系統，以下是一些推薦。
以下較為簡單的項目
1、GitHub - koon-kai/kiblog: It 's a blog power by flask.
2、GitHub - proudlygeek/proudlygeek-blog: A simple blog powered by flask
3、GitHub - kkris/refer: a simple blog powered by flask and mongodb
4、GitHub - carpedm20/personal-blog-powered-by-flask: website powered by flask
5、GitHub - rfyiamcool/markdown-blog: 使用python的flask框架結合markdown寫了一個博客程序
6、zhangdapeng89/flask_blog
如果你覺得以上較為簡單，你可以接著看
1、GitHub - xpleaf/Blog_mini: An Open Source Blog System that developed with Flask.
2、GitHub - huangyemin/pyblog: a blog developed with python
3、deepgully (gully) · GitHub
4、wtx358/wtxlog
5、GitHub - ghostrong/weblog: A simple blog system written in Flask.
6、GitHub - sixu05202004/flaskblog: person blog powered by flask
AND
Powered By Flask

❽ 自學python的學習路線是什麼推薦一些python學習資源

學習Python可以按照以下內容來：
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發
Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。
階段六：全棧項目實戰
Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。
階段八：人工智慧
Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。
階段九：自動化運維&開發
Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。
階段十：高並發語言GO開發
Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。