不管你是待業(yè)還是失業(yè)，在這個被互聯(lián)網圍繞的時代里，選擇python云，就多了一項技能，還怕找不到工作？，還怕不好找工作？小編就來告訴你這個專業(yè)的優(yōu)勢到底體現(xiàn)在哪里：Python點云數(shù)據(jù)處理(一)點云工具箱功能介紹，Python生成詞云圖太簡單了|拿來就用能的Python詞云圖代碼，什么是云計算？python是一種什么編程語言？云計算和python有什么關系？，如何用Python做詞云？??。

1.Python點云數(shù)據(jù)處理(一)點云工具箱功能介紹

*篇知乎文章，在此記錄和分享研究生期間學習的一些內容和成果。本篇文章將介紹通過Python語言自編的一個用于點云數(shù)據(jù)處理的軟件，軟件名為點云工具箱，版本V1.0。本文僅對軟件功能及實現(xiàn)效果進行簡要介紹，后面的文章將陸續(xù)推出部分功能實現(xiàn)原理和相關代碼分享等。內容導視：簡介主窗口工具欄文件工具濾波下采樣/關鍵點配準重建關于一、簡介點云工具箱是針對點云數(shù)據(jù)及曲面數(shù)據(jù)進行處理的一個軟件，界面簡約易于操作。該軟件支持強大的數(shù)據(jù)可視化功能，可視化通過軟件主窗口及可全屏子窗口兩種方式實現(xiàn)。支持常見點云數(shù)據(jù)和曲面數(shù)據(jù)的轉換保存，包含常見的點云濾波、點云下采樣及關鍵點獲取、曲面點采樣、點云粗配準與精配準算法、點云表面重建算法，能夠為從事點云數(shù)據(jù)研究和處理的人群提供一些方便實用的功能。軟件中的部分算法及可視化主要依賴于以下幾個第三方庫：Pyqt5、Open3D、Vispy、。二、主窗口點擊進入點云工具箱軟件后，顯示為軟件的主窗口。最上方為菜單欄包含軟件主要功能，下一行為常用的幾個工具欄圖標，“數(shù)據(jù)”框存放點云數(shù)據(jù)和曲面數(shù)據(jù)的名稱，點擊數(shù)據(jù)項可進行選中并將數(shù)據(jù)的各項屬性顯示在下方的“屬性”框中，右側白色框為可視化數(shù)據(jù)的主窗口，最下方顯示所有操作的記錄信息。三、工具欄工具欄圖標在未讀入數(shù)據(jù)的情況下部分按鈕顯示為灰色狀態(tài)無法點擊，將圖標從左向右依次編號為1-14，圖標1和2為單個點云數(shù)據(jù)的讀取與保存，圖標3關閉數(shù)據(jù)，讀取數(shù)據(jù)后可通過屬性欄查看信息及“是否可視”選項控制可視化，畫面顯示窗口通過鼠標滾輪進行縮放，鼠標左鍵單擊進行旋轉，“shift”+鼠標左鍵單擊進行平移，如下圖所示：圖標4-6依次為背景色改變、數(shù)據(jù)顏色改變和點云大小改變，如下圖所示：圖標7對點云數(shù)據(jù)進行均勻下采樣，圖標8計算兩組點云的所有點最小距離之和(需選中兩組點云)，圖標9-14為子窗口展示數(shù)據(jù)的各方向視圖。四、文件菜單欄*項為“文件”，包括打開、保存數(shù)據(jù)操作及關閉當前所有文件和退出程序指令，支持的格式有.pcd、.txt、.asc、.ply和.obj，如下圖所示：五、工具菜單欄的“工具”項如下圖所示：“點云密度計算”功能可以計算出所有點離最近點的距離平均值，“添加高斯白噪聲”可以為點云添加指定強度的噪聲產生新的點云，如下圖所示：“點云歸一化”可以將點云數(shù)據(jù)的坐標歸一化在-1~1范圍內，“計算兩點云RMSE”可以主要用于計算配準后兩個點云之間的誤差，“切片”功能可以將數(shù)據(jù)中的一部分切割出來并進行保存，具體操作如下圖所示：六、濾波“濾波”提供了幾種常見的點云濾波算法和一種基于RANSAC的平面分割算法，如下圖所示：6.1 孤點濾波“剔除無窮點”主要為點云剔除數(shù)據(jù)值異常的點，包括非數(shù)值點和無窮值的點，“孤點濾波”可以濾除偏離大部分點的孤立點，如下圖所示：6.2 統(tǒng)計學濾波“統(tǒng)計學濾波”依據(jù)統(tǒng)計學原理剔除點云中偏離標準差倍數(shù)的點，效果如下圖所示：6.3 RANSAC分割平面 “RANSAC分割平面”可以分割出點云中在同一平面的點，例如可以將街道點云中的地面分割出來，如下圖所示：七、下采樣/關鍵點 7.1 均勻下采樣“均勻下采樣”根據(jù)點與點之間的距離，每k個點中取一個點，如此得到均勻采樣的點云，如下圖所示：7.2 體素下采樣“體素下采樣”將點云所處的空間均勻劃分為等大小的n個小立方體，每個小立方體中以中心點代替其中的所有點進行下采樣。7.3 曲率下采樣 “曲率下采樣”與上述兩種采樣方式本質上有所不同，該方法依據(jù)各點曲率的大小分配權值然后進行采樣，曲率大的地方表面特征較為明顯，因此采樣點數(shù)多可以保留特征細節(jié)，曲率小的地方采樣點數(shù)較少，由于該方法計算曲率耗時，故在參數(shù)子窗口中放置一個進度條顯示進度，如下圖所示：7.4 曲面均勻采樣 “曲面均勻采樣”針對的曲面數(shù)據(jù)進行操作，讀取曲面數(shù)據(jù)后，在數(shù)據(jù)的表面均勻采樣得到點云數(shù)據(jù)，如下圖所示：7.5 曲面泊松磁盤采樣 “曲面泊松磁盤采樣”是一種采樣泊松分布算法進行曲面采樣得到點云的方法，也是目前采樣較為穩(wěn)定使用較廣泛的一種算法。7.6 ISS關鍵點 “ISS關鍵點”求出點云中特征明顯的點，例如角點頂點等。八、配準 “配準”功能需要先讀取用于配準的兩組點云數(shù)據(jù)，此處注意打開多個點云時需要從“文件”->“打開多個點云”方式打開，然后按住“Ctrl”鍵選中該兩組點云，再選擇需要進行的配準操作。8.1 粗配準粗配準提供了四種組合方式的配準功能，如下圖所示：FPFH方法采用的是計算局部幾何特征的分布直方圖來求解對應點并進行粗配準，與之對應的是DGNET基于神經網絡的一種特征提取然后求解對應點進行粗配準；與上兩種方法相組合的分別是RANSAC和FAST算法，兩者區(qū)別在于FAST計算效率更高，而RANSAC適用性更為廣泛。在此僅展示“FPFH+FAST”和“DGNET+FAST”的效果圖，注意左邊存儲數(shù)據(jù)名稱框中命名規(guī)則對于產生的新點云均是以“原始文件名”+“產生方法的縮寫”構成，如下所示：8.2 ICP精配準 “ICP精配準”算法此處提供“點到點”和“點到面”兩種計算方式，ICP算法也是目前使用較為廣泛的一種精配準算法，該功能將點云精配準后的重疊率和誤差顯示與控制臺中，如下圖所示：8.3 動態(tài)ICP“動態(tài)ICP”方法為上小節(jié)中ICP點到面方法的演變方法，該方法特色為支持較大誤差點云的配準(傳統(tǒng)ICP算法在兩點云初始位置相差較大時不能成功配準，往往需要預先進行粗配準)，同時支持在子窗口動態(tài)顯示配準過程，如下圖所示：九、重建 9.1 Delaunay曲面重建該功能主要依賴于三維Delaunay三角剖分算法，先將點云數(shù)據(jù)劃分為n個四面體，然后依據(jù)三角形劃分規(guī)則從中選出合適的三角形，轉換得到點云的曲面形式，如下圖所示：9.2 Poisson曲面重建Poisson曲面重建來源于Poisson算法，是目前點云構建曲面的一種較為常用的算法，通過構建泊松隱式函數(shù)來逼近于點云得到精確曲面，功能中的深度參數(shù)可以控制逼近程度。十、關于后續(xù)內容持續(xù)更新，歡迎點贊收藏關注三連~~~

2.Python生成詞云圖太簡單了|拿來就用能的Python詞云圖代碼

詞云也叫文字云，是一種可視化的結果呈現(xiàn)，常用在爬蟲數(shù)據(jù)分析中，原理就是統(tǒng)計文本中高頻出現(xiàn)的詞，過濾掉某些干擾詞，將結果生成一張圖片，直觀的獲取數(shù)據(jù)的重點信息。今天，我們就來學習一下Python生成詞云的常用庫「wordcloud」?！赴惭b」：pip install 項目： install 有三種分詞模式，這里我們只學習它的精確模式，把文本精確的切分開，不存在冗余單詞。使用jieba.lcut(s)，返回列表型分詞結果。當然，也可以使用jieba.add_word(w)向jieba庫中增加詞語。詞云案例爬取最近很火的一部電影《你好，李煥英 》的影評數(shù)據(jù)，生成詞云?！斧@取10頁短評數(shù)據(jù)，保存到文本中?！筰mport requests from bs4 import import time import random urls=[' for i in range(0, 200, 20)] #通過觀察的url翻頁的規(guī)律，使用for循環(huán)得到10個鏈接，保存到urls列表中 print(urls) dic_h = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) /537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/87.0.4280.88 Safari/537.36"} comments_list = [] #初始化用于保存短評的列表 for url in urls: #使用for循環(huán)分別獲取每個頁面的數(shù)據(jù)，保存到comments_list列表 r = requests.get(url=url,headers = dic_h).text soup = (r, 'lxml') ul = soup.find('div',id="comments") lis= ul.find_all('p') list2 =[] for li in lis: list2.append(li.find('span').string) # print(list2) comments_list.extend(list2) time.sleep(random.randint(0,3)) # 暫停0~3秒 with open('lhy_comments.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: #使用with open()新建對象f # 將列表中的數(shù)據(jù)循環(huán)寫入到文本文件中 for i in comments_list: f.write(i+"\n") #寫入數(shù)據(jù) 使用wordcloud生成詞云的步驟「1.讀取文件，分詞整理」「2.配置對象參數(shù)，加載詞云文本」「3.計算詞頻，輸出詞云文件」基本的詞云import jieba import wordcloud # 讀取文本 with open("lhy_comments.txt",encoding="utf-8") as f: s = f.read() print(s) ls = jieba.lcut(s) # 生成分詞列表 text = ' '.join(ls) # 連接成字符串 stopwords = ["的","是","了"] # 去掉不需要顯示的詞 wc = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc", width = 1000, height = 700, _color='white', max_words=100,stopwords=s) # msyh.ttc電腦本地字體，寫可以寫成絕對路徑 wc.generate(text) # 加載詞云文本 wc.to_file("李煥英1.png") # 保存詞云文件 詞云效果如下：添加蒙版圖片的詞云可以將有白色背景的圖片作為蒙版圖片，有圖案的地方會被詞云填充。添加蒙版圖片需要使用PIL，numpy庫。添加蒙版圖片如下：# 示例代碼 from wordcloud import WordCloud from PIL import Image import numpy as np import .pyplot as plt import jieba # 打開文本 with open("lhy_comments.txt",encoding="utf-8") as f: s = f.read() # 中文分詞 text = ' '.join(jieba.cut(s)) # 生成對象 img = Image.open("mask_pic.png") # 打開遮罩圖片 mask = np.array(img) #將圖片轉換為數(shù)組 stopwords = ["我","你","她","的","是","了","在","也","和","就","都","這"] wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", mask=mask, width = 1000, height = 700, _color='white', max_words=200, stopwords=stopwords).generate(text) # 顯示詞云 plt.imshow(wc, ='bilinear')# 用plt顯示圖片 plt.axis("off") # 不顯示坐標軸 plt.show() # 顯示圖片 # 保存到文件 wc.to_file("李煥英2.png") 詞云效果如下：拿來就用能的Python詞云圖代碼|wordcloud生成詞云詳解

3.什么是云計算？python是一種什么編程語言？云計算和python有什么關系？

云計算，Cloud computing?；诨ヂ?lián)網的超級計算模式。即把存儲于個人電腦、移動電話和其他設備上的大量信息和處理器資源集中在一起，協(xié)同工作。云計算它是一種新興的共享基礎架構的方法，可以將巨大的系統(tǒng)池連接在一起以提供各種IT服務。很多因素推動了對這類環(huán)境的需求，其中包括連接設備、實時數(shù)據(jù)流、SOA的采用以及搜索、開放協(xié)作、社會網絡和移動商務等這樣的Web 2.0應用的急劇增長。 另外，數(shù)字元器件性能的提升也使IT環(huán)境的規(guī)模大幅度提高，從而進一步加強了對一個由統(tǒng)一的云進行管理的需求。 云理論是實現(xiàn)概念的定性值與數(shù)字的定量值之間自然轉換的有力工具.本文在云理論的基礎上,提出了實現(xiàn)概念計算(也叫簡化計算)的云計算方法.概述了云模型與不確定推理;給出了計算的邏輯描述,將計算過程抽象成為推理過程;運用機器學習的方法,給出了計算云化的過程,并且采用不確定推理的方法,給出了云的計算過程;簡單闡述了云化計算的系統(tǒng)實現(xiàn).

4.如何用Python做詞云？

臨淵羨魚，不如退而結網。我們步步為營，從頭開始幫助你用Python做出*張詞云圖來。歡迎嘗試哦！需求在大數(shù)據(jù)時代，你經?？梢栽诿襟w或者網站上看到一些非常漂亮的信息圖。例如這個樣子?；蚴沁@個樣子的。看過之后你有什么感覺？想不想自己做一張出來？如果你的答案是肯定的，我們就不要拖延了，今天就來一步步從零開始做個詞云分析圖。當然，做為基礎的詞云圖，肯定比不上剛才那兩張信息圖酷炫。不過不要緊，好的開始是成功的一半嘛。食髓知味，后面你就可以自己升級技能，進入你開掛的成功之路。網上教你做信息圖的教程很多。許多都是利用了專用工具。這些工具好是好，便捷而強大。只是它們功能都太過專一，適用范圍有限。今天我們要嘗試的，是用通用的編程語言Python來做詞云。Python是一種時下很流行的編程語言。你不僅可以用它做數(shù)據(jù)分析和可視化，還能用來做網站、爬取數(shù)據(jù)、做數(shù)學題、寫腳本替你偷懶……知道豆瓣嗎？它一開始就是用Python寫的。在目前的編程語言熱度排序里，Python屈居第四（當然，很多人不同意，所以編程語言的排行榜有許多，你懂的）。但看問題要用發(fā)展眼光。隨著數(shù)據(jù)科學的發(fā)展，Python有爆發(fā)的趨勢。早點兒站上風口，很有益處。如果你之前沒有編程基礎，沒關系。從零開始，意味著我會教你如何安裝Python運行環(huán)境，一步步完成詞云圖。希望你不要限于瀏覽，而是親自動手嘗試一番。到完成的那一步，你不僅可以做出*張詞云圖，而且這還將是你的*個有用的編程作品。心動了？那咱們就開始吧。安裝首先，我們需要安裝Python運行環(huán)境。如果你用的是macOS，那么你的系統(tǒng)里面實際已經預裝好了Python。然而我們要使用到許多擴展包的功能。因此*安裝一個Python工具套裝。只需要一次安裝，以后大部分的功能就都已集成了。不必每次使用新功能，都去零敲碎打地安裝新包了。Python的套裝有許多種，這里推薦給大家anaconda。因為經過我4年多的嘗試與對比，感覺這款軟件包的安裝更為便捷，擴展包的涵蓋范圍與結構更合理。請你到 這個網址 下載anaconda套裝。下拉網頁找到下載位置。根據(jù)你的操作系統(tǒng)類型選擇合適的版本。因為我的系統(tǒng)是macOS，所以網站直接給我推薦的就是macOS系統(tǒng)版本。但如果你用的是Windows或Linux，請切換到相應的標簽頁上面。不管你用的是哪個操作系統(tǒng)，請注意右側的兩個按鈕，分別對應Python 2.X和3.X版本。有人一定很納悶，既然有新的版本，我憑什么用舊的？不是這樣的。到2021年之前，Python的兩個版本會一直并存。Python的開發(fā)者確實希望大家升級切換到3.X版本?？上壳?.X版本兼容的擴展包數(shù)量比2.X版本要少，尤其是涉及到數(shù)據(jù)科學類的軟件包，就尤其明顯。所以如果你是初學者，我建議你下載2.X（目前是2.7)版本，這樣在以后的使用中，可能遇到的問題會少一些。等你運用熟練了，再遷移到3.X版本不遲。相信我，到那時你會很快適應新版本的。下載后，執(zhí)行安裝文件就行了。根據(jù)你的電腦運行速度不同，安裝的時間長短不等。耐心點兒，只需要等這一次嘛。安裝完畢之后，請你安裝一個“現(xiàn)代化”瀏覽器。如果你用的是macOS，那么系統(tǒng)自帶的Safari就挺好。其他的選擇包括Firefox和Google Chrome。請安裝上述瀏覽器之一，然后將其設置為系統(tǒng)默認的瀏覽器。好了，下面請進入命令行模式。在macOS和Linux下，你需要開啟一個終端(terminal)。如果是Windows，請打開“開始”-“附件”-“命令提示符”。鍵入以下命令：mkdir demo cd demo 好了，你現(xiàn)在有一個專用的目錄，叫做demo了。請到macOS的Finder或者Windows的“我的電腦”里面，找到這個目錄并且打開它?；氐浇K端下面，macOS或者Linux用戶請鍵入以下命令：pip install wordcloud macOS會提示你先安裝XCode命令行工具，你按照默認設置一步步進行就可以了。但是請注意，務必在WiFi環(huán)境下安裝。如果你用的是4G流量，那你可要破費一筆了。如果你用的是Windows，那么為了使用這個詞云包，就稍微麻煩一些，你需要到 這里 下載 wordcloud?1.3.1?cp27?cp27m?win32.whl 這個文件。下載后將它拖拽到你的demo目錄里。在命令行下，先執(zhí)行：pip install wheel 然后，再執(zhí)行：pip install wordcloud?1.3.1?cp27?cp27m?win32.whl 好了，我們需要的全部Python運行環(huán)境終于裝好了。請務必按照上述步驟執(zhí)行，確保每一步都已經順利完成。否則一旦遺漏，后面運行程序會報錯。數(shù)據(jù)詞云分析的對象，是文本。理論上講，文本可以是各種語言的。英文、中文、法文、阿拉伯文……為了簡便，我們這里以英文文本為例。你可以隨意到網上找一篇英文文章作為分析對象。我特別喜歡英劇”Yes, minister”，所以到維基百科上找到了這部劇的介紹詞條。我把其中的正文文字部分拷貝了下來，存儲為一個文本文件，叫做yes-minister.txt。把這個文件挪動到我們的工作目錄demo里。好了，文本數(shù)據(jù)已經準備好了。開始進入編程的魔幻世界吧！代碼在命令行下，執(zhí)行：jupyter notebook 瀏覽器會自動開啟，并且顯示如下界面。這就是咱們剛才的勞動成果——安裝好的運行環(huán)境了。我們還沒有編寫程序，目錄下只有一個剛才生成的文本文件。打開這個文件，瀏覽一下內容?；氐絁upyter筆記本的主頁面。我們點擊New按鈕，新建一個筆記本(Notebook)。在Notebooks里面，請選擇Python 2選項。系統(tǒng)會提示我們輸入Notebook的名稱。程序代碼文件的名稱，你可以隨便起。但是我建議你起一個有意義的名字，將來好方便查找。由于我們要嘗試詞云，就叫它wordcloud好了。然后就出現(xiàn)了一個空白的筆記本，供我們使用了。我們在網頁里*的代碼文本框里，輸入以下3條語句。請務必逐字根據(jù)示例代碼輸入，空格數(shù)量都不可以有差別。尤其注意第三行，用4個空格，或者1個Tab開始。輸入后，按Shift+Enter鍵，就可以執(zhí)行了。filename = "yes-minister.txt" with open(filename) as f: mytext = f.read() 沒有任何結果啊。對，因為我們這里沒有任何輸出動作，程序只是打開了你的yes-minister.txt文本文件，把里面的內容都讀了出來，存儲到了一個叫做mytext的變量里面。然后我們嘗試顯示mytext的內容。輸入以下語句之后，還是得按Shift+Enter鍵，系統(tǒng)才會實際執(zhí)行該語句。mytext 之后的步驟里，也千萬不要忘了這一確認執(zhí)行動作。顯示的結果如下圖所示。嗯，看來mytext變量里存儲的文本就是我們從網上摘來的文字。到目前為止，一切正常。然后我們呼喚(import)詞云包，利用mytext中存儲的文本內容來制造詞云。from wordcloud import WordCloud wordcloud = WordCloud().generate(mytext) 這時程序可能會報警。別擔心。警告(warning)不影響程序的正常運行。此時詞云分析已經完成了。你沒看錯，制作詞云的核心步驟只需要這2行語句，而且*條還只是從擴展包里找外援。但是程序并不會給我們顯示任何東西。說好了的詞云呢？折騰了這么半天，卻啥也沒有，你蒙人嗎？！別激動。輸入下面4行語句后，就是見證奇跡發(fā)生的時刻了。%pylab inline import .pyplot as plt plt.imshow(wordcloud, ='bilinear') plt.axis("off") 運行結果如圖所示：不用那么興奮嘛。你可以在詞云圖片上單機鼠標右鍵，用“圖片另存為”功能導出。通過這張詞云圖，我們可以看到不同單詞和詞組出現(xiàn)的頻率高低差別。高頻詞的字體明顯更大，而且顏色也很醒目。值得說明的是，最顯眼的單詞Hacker并不是指黑客，而是指這部劇的主角之一——哈克首相。包含程序完整代碼的ipynb文件，我也分享了出來，你可以從 這里 下載。希望你在嘗試過程中一切順利。對自己生成的詞云圖滿意嗎？如果你不滿意，也不要緊，可以挖掘wordcloud軟件包的其他高級功能。嘗試一下，看自己能不能做出這樣的詞云圖來？討論學完了本方法后，你做出了一張什么樣的詞云圖？除了本文介紹的方法以外，你還知道哪些便捷地制作詞云或其他信息圖的方式？歡迎留言，分享給大家。我們共同交流討論。如果你對我的文章感興趣，歡迎點贊，并且微信關注和置頂我的公眾號“玉樹芝蘭”()。如果本文可能對你身邊的親友有幫助，也歡迎你把本文通過微博或朋友圈分享給他們。讓他們一起參與到我們的討論中來。

就拿大數(shù)據(jù)說話，優(yōu)勢一目了然，從事IT行業(yè)，打開IT行業(yè)的新大門，找到適合自己的培訓機構，進行專業(yè)和系統(tǒng)的學習。