2024-08-17

PyQt6 是 Qt for Python 的名称,它是一种将 Qt 框架与 Python 编程语言结合在一起的方法。PyQt6 是用于 Python 的主要 Qt 版本,它允许开发者创建功能丰富的桌面应用程序。

在开始使用 PyQt6 之前,你需要安装 Python 和 pip(Python 包管理器)。然后,你可以使用 pip 安装 PyQt6。

以下是安装 PyQt6 的步骤:

  1. 打开命令行工具(例如:终端、命令提示符、PowerShell)。
  2. 输入以下命令以安装 PyQt6:



pip install PyQt6
  1. 如果你想安装包含所有 Qt 模块的 PyQt6,你可以使用以下命令:



pip install PyQt6[QtWebEngineWidgets]
  1. 安装完成后,你可以通过以下 Python 代码来验证 PyQt6 是否正确安装并可以运行:



from PyQt6.QtWidgets import QApplication, QMainWindow, QPushButton
 
app = QApplication([])
window = QMainWindow()
button = QPushButton('Hello, World!')
window.setCentralWidget(button)
window.show()
app.exec_()

如果一切正常,运行这段代码将弹出一个包含“Hello, World!”按钮的窗口。

2024-08-17

Scikit-Image是一个开源的Python库,用于图像处理。它由SciPy项目的一部分提供,专注于简单和强大的图像处理。

安装Scikit-Image库:




pip install scikit-image

使用Scikit-Image进行图片读取、显示和保存:




from skimage import io
 
# 读取图片
image = io.imread('example.jpg')
 
# 显示图片
io.imshow(image)
io.show()
 
# 保存图片
io.imsave('output.jpg', image)

使用Scikit-Image进行图像滤波:




from skimage import filters
 
# 对图片进行高斯模糊
blurred_image = filters.gaussian(image, sigma=1.0)

使用Scikit-Image进行图像增强:




from skimage import exposure
 
# 调整图片对比度
enhanced_image = exposure.adjust_gamma(image, gamma=2.0)

Scikit-Image提供了大量的图像处理功能,包括滤波、图像增强、形态学操作、图像重构等。开发者可以根据需要使用这些功能来处理他们的图像数据。

2024-08-17



import pandas as pd
 
# 假设df是包含旅游数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({
    '景点名称': ['A景点', 'B景点', 'C景点'],
    '访客数': [1000, 1500, 2000],
    '平均评分': [4.5, 4.0, 4.2]
})
 
# 计算每个景点的得分,得分=访客数*平均评分
df['得分'] = df['访客数'] * df['平均评分']
 
# 按照得分降序排序
df_sorted = df.sort_values(by='得分', ascending=False)
 
# 输出排序后的结果
print(df_sorted)
 
# 可视化分析,绘制景点访客数与平均评分的散点图
import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(df['访客数'], df['平均评分'])
plt.xlabel('访客数')
plt.ylabel('平均评分')
plt.title('不同景点的访客数与平均评分散点图')
plt.show()

这段代码首先创建了一个包含旅游数据的DataFrame,然后计算了每个景点的得分,并按照得分对数据进行了降序排序。接着,它还通过绘制散点图可视化了景点的访客数和平均评分之间的关系。这个例子展示了如何进行基本的数据处理和可视化分析,是一个简单的数据分析系统的核心功能。

2024-08-17



import PySimpleGUI as sg
from pdf2excel_module import pdf_to_excel
 
# 定义布局
layout = [
    [sg.Text('请选择一个PDF文件:')],
    [sg.Input(), sg.FileBrowse()],
    [sg.Text('请选择一个Excel文件保存位置:')],
    [sg.Input(), sg.FileSaveAs()],
    [sg.Submit(), sg.Cancel()]
]
 
# 创建窗口
window = sg.Window('PDF转Excel工具', layout)
 
# 事件循环
while True:
    event, values = window.read()
    if event in (None, 'Cancel'):
        break
    elif event == 'Submit':
        pdf_file = values[0]
        excel_file = values[1]
        pdf_to_excel(pdf_file, excel_file)
        sg.popup('转换完成!')
 
# 关闭窗口
window.close()

这段代码使用PySimpleGUI创建了一个简单的用户界面,允许用户选择一个PDF文件和一个Excel文件保存位置。当用户点击提交按钮时,会触发PDF文件的读取和Excel文件的生成。这个例子演示了如何将PDF转换为Excel的基本流程,并且展示了如何与用户交互来获取文件路径。

2024-08-17

在Flask中,蓝图是一种组织你的应用逻辑的方式。通过使用蓝图,你可以将应用分解为一些更小的部分,每个部分都有自己的视图、模板、静态文件等。

下面是一个使用Flask蓝图的简单例子:




# 假设这是你的主应用文件 main.py
 
from flask import Flask
 
# 创建一个Flask实例
app = Flask(__name__)
 
# 注册蓝图
from my_blueprint import my_blueprint
app.register_blueprint(my_blueprint)
 
if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)



# 这是你的蓝图文件 my_blueprint.py
 
from flask import Blueprint
 
# 创建蓝图实例
my_blueprint = Blueprint('my_blueprint', __name__, template_folder='templates', static_folder='static')
 
# 在蓝图上注册路由
@my_blueprint.route('/')
def index():
    return 'Hello from my blueprint!'

在这个例子中,我们创建了一个名为my_blueprint的蓝图,并在其中注册了一个路由。然后在主应用文件中,我们创建了Flask实例并注册了这个蓝图。

注意:

  • 蓝图的__name__应该是不确定的,所以使用__name__作为参数是正确的做法。
  • 蓝图的模板和静态文件目录默认是与蓝图同名的目录,但可以通过template_folderstatic_folder参数进行自定义。
  • 注册蓝图时,需要使用app.register_blueprint方法。

使用蓝图的好处是你可以将应用分解为多个部分,每个部分可以独立开发和测试,然后再将它们集成到一个主应用中。

2024-08-17

在Python中,魔法方法是那些具有特殊名称的方法,Python的内置方法会在特定的情况下自动调用这些方法。魔法方法允许我们定义对象的一些行为,例如定义一个对象在打印时的输出格式,或者定义对象的加减乘除等操作。

以下是一些常见的Python魔法方法及其使用示例:

  1. __init__:构造函数,用于初始化对象。



class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
 
obj = MyClass(10)
  1. __str__:当我们打印对象时,这个方法定义了输出的格式。



class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
 
    def __str__(self):
        return f"MyClass with value: {self.value}"
 
obj = MyClass(10)
print(obj)  # 输出: MyClass with value: 10
  1. __repr__:这个方法的功能和__str__类似,但它主要是为调试而设计的。



class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
 
    def __repr__(self):
        return f"MyClass({self.value})"
 
obj = MyClass(10)
print(repr(obj))  # 输出: MyClass(10)
  1. __add__:定义当两个对象相加时的行为。



class MyClass:
    def __init__(self, value):
        self.value = value
 
    def __add__(self, other):
        return self.value + other.value
 
obj1 = MyClass(10)
obj2 = MyClass(20)
result = obj1 + obj2  # 输出: 30
  1. __iter__:定义对象的迭代行为。



class MyClass:
    def __init__(self, values):
        self.values = values
 
    def __iter__(self):
        for value in self.values:
            yield value
 
obj = MyClass([1, 2, 3])
for item in obj:
    print(item)  # 输出: 1 2 3
  1. __getitem__:定义获取对象元素的行为。



class MyClass:
    def __init__(self, values):
        self.values = values
 
    def __getitem__(self, key):
        return self.values[key]
 
obj = MyClass([1, 2, 3])
print(obj[1])  # 输出: 2

这些是一些常见的Python魔法方法,每个方法都有其特定的用途,合理使用可以极大地提高代码的可读性和易用性。

2024-08-17

要通过Python将各种数据写入Excel工作表,可以使用openpyxlxlsxwriter库。以下是使用openpyxl库将数据写入Excel工作表的例子:




from openpyxl import Workbook
 
# 创建一个新的工作簿
wb = Workbook()
 
# 选择默认的工作表
ws = wb.active
 
# 数据可以是单个值、列表、字典或任何可迭代的数据结构
data = [
    ["姓名", "年龄", "职业"],
    ["Alice", 30, "Engineer"],
    ["Bob", 25, "Designer"],
    ["Charlie", 35, "Developer"]
]
 
# 将数据写入工作表
for row in data:
    ws.append(row)
 
# 保存工作簿
wb.save("example.xlsx")

确保在写入数据前安装了openpyxl库:




pip install openpyxl

这段代码创建了一个新的Excel工作簿,添加了一个工作表,并将一个数据表写入该工作表,然后保存工作簿到当前目录下的example.xlsx文件。

2024-08-17

要自动获取指定上市公司的财务数据,可以使用pandas_datareader库从Yahoo财经获取数据。以下是获取资产负债表、利润表和现金流量表的示例代码:




import pandas as pd
import pandas_datareader.data as web
 
# 指定上市公司代码和数据来源(Yahoo财经)
symbol = '公司代码'  # 例如:'AAPL' for Apple Inc.
start_date = 'YYYY-MM-DD'  # 数据开始日期
end_date = 'YYYY-MM-DD'  # 数据结束日期
 
# 获取资产负债表
balance_sheet = web.DataReader(symbol + '.BALANCE_SHEET', 'yahoo', start_date, end_date)
# 获取利润表
income_statement = web.DataReader(symbol + '.INCOME_STATEMENT', 'yahoo', start_date, end_date)
# 获取现金流量表
cash_flow = web.DataReader(symbol + '.CASH_FLOW', 'yahoo', start_date, end_date)
 
# 打印数据
print(balance_sheet)
print(income_statement)
print(cash_flow)

请替换公司代码YYYY-MM-DD为实际的公司代码和所需的日期范围。注意,某些公司代码可能不在Yahoo财经提供,或者公司代码和财务报表的命名规则可能有所不同,请根据实际情况进行调整。

2024-08-17

为了提供一个精简的解决方案,我们将使用Python的matplotlib库来绘制一个简单的折线图。以下是一个示例代码:




import matplotlib.pyplot as plt
 
# 数据点
x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [1, 4, 9, 16, 25]
 
# 绘制折线图
plt.plot(x, y)
 
# 添加标题和轴标签
plt.title('Simple Plot')
plt.xlabel('x-axis')
plt.ylabel('y-axis')
 
# 显示图形
plt.show()

这段代码将创建一个简单的折线图,显示y = x^2函数的图形。在实际应用中,你可以根据需要修改数据点和绘图的样式。

2024-08-17



import shap
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from matplotlib import pyplot as plt
 
# 生成示例数据
X = np.random.rand(100, 10)
y = np.random.randint(2, size=100)
 
# 划分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)
 
# 初始化模型
model = RandomForestClassifier()
 
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
 
# 使用SHAP值进行特征重要性评估
explainer = shap.TreeExplainer(model)
shap_values = explainer.shap_values(X_test)
 
# 计算特征的平均贡献度
feature_contributions = np.abs(shap_values).mean(0)
 
# 可视化特征贡献度
plt.bar(range(len(feature_contributions)), feature_contributions)
plt.xlabel("Feature index")
plt.ylabel("Average SHAP value contribution")
plt.show()

这段代码展示了如何使用SHAP库来评估机器学习模型中每个特征的贡献度,并使用matplotlib进行可视化。首先,我们生成了一些随机的数据,并用train_test_split划分数据集。然后,我们初始化了一个模型并用训练集数据进行训练。接下来,我们使用shap.TreeExplainer来创建一个Explainer对象,并计算测试集上每个样本的SHAP值。最后,我们通过计算SHAP值的平均绝对值来评估每个特征的贡献度,并用matplotlib绘制了贡献度的条形图。