python云，什么是云计算？python是一种什么编程语言？云计算和python有什么关系？

不管你是待业还是失业，在这个被互联网围绕的时代里，选择python云，就多了一项技能，还怕找不到工作？，还怕不好找工作？小编就来告诉你这个专业的优势到底体现在哪里：Python点云数据处理(一)点云工具箱功能介绍，Python生成词云图太简单了|拿来就用能的Python词云图代码，什么是云计算？python是一种什么编程语言？云计算和python有什么关系？，如何用Python做词云？??。

1.Python点云数据处理(一)点云工具箱功能介绍

*篇知乎文章，在此记录和分享研究生期间学习的一些内容和成果。本篇文章将介绍通过Python语言自编的一个用于点云数据处理的软件，软件名为点云工具箱，版本V1.0。本文仅对软件功能及实现效果进行简要介绍，后面的文章将陆续推出部分功能实现原理和相关代码分享等。内容导视：简介主窗口工具栏文件工具滤波下采样/关键点配准重建关于一、简介点云工具箱是针对点云数据及曲面数据进行处理的一个软件，界面简约易于操作。该软件支持强大的数据可视化功能，可视化通过软件主窗口及可全屏子窗口两种方式实现。支持常见点云数据和曲面数据的转换保存，包含常见的点云滤波、点云下采样及关键点获取、曲面点采样、点云粗配准与精配准算法、点云表面重建算法，能够为从事点云数据研究和处理的人群提供一些方便实用的功能。软件中的部分算法及可视化主要依赖于以下几个第三方库：Pyqt5、Open3D、Vispy、。二、主窗口点击进入点云工具箱软件后，显示为软件的主窗口。最上方为菜单栏包含软件主要功能，下一行为常用的几个工具栏图标，“数据”框存放点云数据和曲面数据的名称，点击数据项可进行选中并将数据的各项属性显示在下方的“属性”框中，右侧白色框为可视化数据的主窗口，最下方显示所有操作的记录信息。三、工具栏工具栏图标在未读入数据的情况下部分按钮显示为灰色状态无法点击，将图标从左向右依次编号为1-14，图标1和2为单个点云数据的读取与保存，图标3关闭数据，读取数据后可通过属性栏查看信息及“是否可视”选项控制可视化，画面显示窗口通过鼠标滚轮进行缩放，鼠标左键单击进行旋转，“shift”+鼠标左键单击进行平移，如下图所示：图标4-6依次为背景色改变、数据颜色改变和点云大小改变，如下图所示：图标7对点云数据进行均匀下采样，图标8计算两组点云的所有点最小距离之和(需选中两组点云)，图标9-14为子窗口展示数据的各方向视图。四、文件菜单栏*项为“文件”，包括打开、保存数据操作及关闭当前所有文件和退出程序指令，支持的格式有.pcd、.txt、.asc、.ply和.obj，如下图所示：五、工具菜单栏的“工具”项如下图所示：“点云密度计算”功能可以计算出所有点离最近点的距离平均值，“添加高斯白噪声”可以为点云添加指定强度的噪声产生新的点云，如下图所示：“点云归一化”可以将点云数据的坐标归一化在-1~1范围内，“计算两点云RMSE”可以主要用于计算配准后两个点云之间的误差，“切片”功能可以将数据中的一部分切割出来并进行保存，具体操作如下图所示：六、滤波“滤波”提供了几种常见的点云滤波算法和一种基于RANSAC的平面分割算法，如下图所示：6.1 孤点滤波“剔除无穷点”主要为点云剔除数据值异常的点，包括非数值点和无穷值的点，“孤点滤波”可以滤除偏离大部分点的孤立点，如下图所示：6.2 统计学滤波“统计学滤波”依据统计学原理剔除点云中偏离标准差倍数的点，效果如下图所示：6.3 RANSAC分割平面 “RANSAC分割平面”可以分割出点云中在同一平面的点，例如可以将街道点云中的地面分割出来，如下图所示：七、下采样/关键点 7.1 均匀下采样“均匀下采样”根据点与点之间的距离，每k个点中取一个点，如此得到均匀采样的点云，如下图所示：7.2 体素下采样“体素下采样”将点云所处的空间均匀划分为等大小的n个小立方体，每个小立方体中以中心点代替其中的所有点进行下采样。7.3 曲率下采样 “曲率下采样”与上述两种采样方式本质上有所不同，该方法依据各点曲率的大小分配权值然后进行采样，曲率大的地方表面特征较为明显，因此采样点数多可以保留特征细节，曲率小的地方采样点数较少，由于该方法计算曲率耗时，故在参数子窗口中放置一个进度条显示进度，如下图所示：7.4 曲面均匀采样 “曲面均匀采样”针对的曲面数据进行操作，读取曲面数据后，在数据的表面均匀采样得到点云数据，如下图所示：7.5 曲面泊松磁盘采样 “曲面泊松磁盘采样”是一种采样泊松分布算法进行曲面采样得到点云的方法，也是目前采样较为稳定使用较广泛的一种算法。7.6 ISS关键点 “ISS关键点”求出点云中特征明显的点，例如角点顶点等。八、配准 “配准”功能需要先读取用于配准的两组点云数据，此处注意打开多个点云时需要从“文件”->“打开多个点云”方式打开，然后按住“Ctrl”键选中该两组点云，再选择需要进行的配准操作。8.1 粗配准粗配准提供了四种组合方式的配准功能，如下图所示：FPFH方法采用的是计算局部几何特征的分布直方图来求解对应点并进行粗配准，与之对应的是DGNET基于神经网络的一种特征提取然后求解对应点进行粗配准；与上两种方法相组合的分别是RANSAC和FAST算法，两者区别在于FAST计算效率更高，而RANSAC适用性更为广泛。在此仅展示“FPFH+FAST”和“DGNET+FAST”的效果图，注意左边存储数据名称框中命名规则对于产生的新点云均是以“原始文件名”+“产生方法的缩写”构成，如下所示：8.2 ICP精配准 “ICP精配准”算法此处提供“点到点”和“点到面”两种计算方式，ICP算法也是目前使用较为广泛的一种精配准算法，该功能将点云精配准后的重叠率和误差显示与控制台中，如下图所示：8.3 动态ICP“动态ICP”方法为上小节中ICP点到面方法的演变方法，该方法特色为支持较大误差点云的配准(传统ICP算法在两点云初始位置相差较大时不能成功配准，往往需要预先进行粗配准)，同时支持在子窗口动态显示配准过程，如下图所示：九、重建 9.1 Delaunay曲面重建该功能主要依赖于三维Delaunay三角剖分算法，先将点云数据划分为n个四面体，然后依据三角形划分规则从中选出合适的三角形，转换得到点云的曲面形式，如下图所示：9.2 Poisson曲面重建Poisson曲面重建来源于Poisson算法，是目前点云构建曲面的一种较为常用的算法，通过构建泊松隐式函数来逼近于点云得到精确曲面，功能中的深度参数可以控制逼近程度。十、关于后续内容持续更新，欢迎点赞收藏关注三连~~~

2.Python生成词云图太简单了|拿来就用能的Python词云图代码

词云也叫文字云，是一种可视化的结果呈现，常用在爬虫数据分析中，原理就是统计文本中高频出现的词，过滤掉某些干扰词，将结果生成一张图片，直观的获取数据的重点信息。今天，我们就来学习一下Python生成词云的常用库「wordcloud」。「安装」：pip install 项目： install 有三种分词模式，这里我们只学习它的精确模式，把文本精确的切分开，不存在冗余单词。使用jieba.lcut(s)，返回列表型分词结果。当然，也可以使用jieba.add_word(w)向jieba库中增加词语。词云案例爬取最近很火的一部电影《你好，李焕英 》的影评数据，生成词云。「获取10页短评数据，保存到文本中。」import requests from bs4 import import time import random urls=[' for i in range(0, 200, 20)] #通过观察的url翻页的规律，使用for循环得到10个链接，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 = [] #初始化用于保存短评的列表 for url in urls: #使用for循环分别获取每个页面的数据，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)) # 暂停0~3秒 with open('lhy_comments.txt', 'w', encoding='utf-8') as f: #使用with open()新建对象f # 将列表中的数据循环写入到文本文件中 for i in comments_list: f.write(i+"\n") #写入数据 使用wordcloud生成词云的步骤「1.读取文件，分词整理」「2.配置对象参数，加载词云文本」「3.计算词频，输出词云文件」基本的词云import jieba import wordcloud # 读取文本 with open("lhy_comments.txt",encoding="utf-8") as f: s = f.read() print(s) ls = jieba.lcut(s) # 生成分词列表 text = ' '.join(ls) # 连接成字符串 stopwords = ["的","是","了"] # 去掉不需要显示的词 wc = wordcloud.WordCloud(font_path="msyh.ttc", width = 1000, height = 700, _color='white', max_words=100,stopwords=s) # msyh.ttc电脑本地字体，写可以写成绝对路径 wc.generate(text) # 加载词云文本 wc.to_file("李焕英1.png") # 保存词云文件 词云效果如下：添加蒙版图片的词云可以将有白色背景的图片作为蒙版图片，有图案的地方会被词云填充。添加蒙版图片需要使用PIL，numpy库。添加蒙版图片如下：# 示例代码 from wordcloud import WordCloud from PIL import Image import numpy as np import .pyplot as plt import jieba # 打开文本 with open("lhy_comments.txt",encoding="utf-8") as f: s = f.read() # 中文分词 text = ' '.join(jieba.cut(s)) # 生成对象 img = Image.open("mask_pic.png") # 打开遮罩图片 mask = np.array(img) #将图片转换为数组 stopwords = ["我","你","她","的","是","了","在","也","和","就","都","这"] wc = WordCloud(font_path="msyh.ttc", mask=mask, width = 1000, height = 700, _color='white', max_words=200, stopwords=stopwords).generate(text) # 显示词云 plt.imshow(wc, ='bilinear')# 用plt显示图片 plt.axis("off") # 不显示坐标轴 plt.show() # 显示图片 # 保存到文件 wc.to_file("李焕英2.png") 词云效果如下：拿来就用能的Python词云图代码|wordcloud生成词云详解

3.什么是云计算？python是一种什么编程语言？云计算和python有什么关系？

云计算，Cloud computing。基于互联网的超级计算模式。即把存储于个人电脑、移动电话和其他设备上的大量信息和处理器资源集中在一起，协同工作。云计算它是一种新兴的共享基础架构的方法，可以将巨大的系统池连接在一起以提供各种IT服务。很多因素推动了对这类环境的需求，其中包括连接设备、实时数据流、SOA的采用以及搜索、开放协作、社会网络和移动商务等这样的Web 2.0应用的急剧增长。 另外，数字元器件性能的提升也使IT环境的规模大幅度提高，从而进一步加强了对一个由统一的云进行管理的需求。 云理论是实现概念的定性值与数字的定量值之间自然转换的有力工具.本文在云理论的基础上,提出了实现概念计算(也叫简化计算)的云计算方法.概述了云模型与不确定推理;给出了计算的逻辑描述,将计算过程抽象成为推理过程;运用机器学习的方法,给出了计算云化的过程,并且采用不确定推理的方法,给出了云的计算过程;简单阐述了云化计算的系统实现.

4.如何用Python做词云？

临渊羡鱼，不如退而结网。我们步步为营，从头开始帮助你用Python做出*张词云图来。欢迎尝试哦！需求在大数据时代，你经常可以在媒体或者网站上看到一些非常漂亮的信息图。例如这个样子。或是这个样子的。看过之后你有什么感觉？想不想自己做一张出来？如果你的答案是肯定的，我们就不要拖延了，今天就来一步步从零开始做个词云分析图。当然，做为基础的词云图，肯定比不上刚才那两张信息图酷炫。不过不要紧，好的开始是成功的一半嘛。食髓知味，后面你就可以自己升级技能，进入你开挂的成功之路。网上教你做信息图的教程很多。许多都是利用了专用工具。这些工具好是好，便捷而强大。只是它们功能都太过专一，适用范围有限。今天我们要尝试的，是用通用的编程语言Python来做词云。Python是一种时下很流行的编程语言。你不仅可以用它做数据分析和可视化，还能用来做网站、爬取数据、做数学题、写脚本替你偷懒……知道豆瓣吗？它一开始就是用Python写的。在目前的编程语言热度排序里，Python屈居第四（当然，很多人不同意，所以编程语言的排行榜有许多，你懂的）。但看问题要用发展眼光。随着数据科学的发展，Python有爆发的趋势。早点儿站上风口，很有益处。如果你之前没有编程基础，没关系。从零开始，意味着我会教你如何安装Python运行环境，一步步完成词云图。希望你不要限于浏览，而是亲自动手尝试一番。到完成的那一步，你不仅可以做出*张词云图，而且这还将是你的*个有用的编程作品。心动了？那咱们就开始吧。安装首先，我们需要安装Python运行环境。如果你用的是macOS，那么你的系统里面实际已经预装好了Python。然而我们要使用到许多扩展包的功能。因此*安装一个Python工具套装。只需要一次安装，以后大部分的功能就都已集成了。不必每次使用新功能，都去零敲碎打地安装新包了。Python的套装有许多种，这里推荐给大家anaconda。因为经过我4年多的尝试与对比，感觉这款软件包的安装更为便捷，扩展包的涵盖范围与结构更合理。请你到 这个网址 下载anaconda套装。下拉网页找到下载位置。根据你的操作系统类型选择合适的版本。因为我的系统是macOS，所以网站直接给我推荐的就是macOS系统版本。但如果你用的是Windows或Linux，请切换到相应的标签页上面。不管你用的是哪个操作系统，请注意右侧的两个按钮，分别对应Python 2.X和3.X版本。有人一定很纳闷，既然有新的版本，我凭什么用旧的？不是这样的。到2021年之前，Python的两个版本会一直并存。Python的开发者确实希望大家升级切换到3.X版本。可惜目前3.X版本兼容的扩展包数量比2.X版本要少，尤其是涉及到数据科学类的软件包，就尤其明显。所以如果你是初学者，我建议你下载2.X（目前是2.7)版本，这样在以后的使用中，可能遇到的问题会少一些。等你运用熟练了，再迁移到3.X版本不迟。相信我，到那时你会很快适应新版本的。下载后，执行安装文件就行了。根据你的电脑运行速度不同，安装的时间长短不等。耐心点儿，只需要等这一次嘛。安装完毕之后，请你安装一个“现代化”浏览器。如果你用的是macOS，那么系统自带的Safari就挺好。其他的选择包括Firefox和Google Chrome。请安装上述浏览器之一，然后将其设置为系统默认的浏览器。好了，下面请进入命令行模式。在macOS和Linux下，你需要开启一个终端(terminal)。如果是Windows，请打开“开始”-“附件”-“命令提示符”。键入以下命令：mkdir demo cd demo 好了，你现在有一个专用的目录，叫做demo了。请到macOS的Finder或者Windows的“我的电脑”里面，找到这个目录并且打开它。回到终端下面，macOS或者Linux用户请键入以下命令：pip install wordcloud macOS会提示你先安装XCode命令行工具，你按照默认设置一步步进行就可以了。但是请注意，务必在WiFi环境下安装。如果你用的是4G流量，那你可要破费一笔了。如果你用的是Windows，那么为了使用这个词云包，就稍微麻烦一些，你需要到 这里 下载 wordcloud‑1.3.1‑cp27‑cp27m‑win32.whl 这个文件。下载后将它拖拽到你的demo目录里。在命令行下，先执行：pip install wheel 然后，再执行：pip install wordcloud‑1.3.1‑cp27‑cp27m‑win32.whl 好了，我们需要的全部Python运行环境终于装好了。请务必按照上述步骤执行，确保每一步都已经顺利完成。否则一旦遗漏，后面运行程序会报错。数据词云分析的对象，是文本。理论上讲，文本可以是各种语言的。英文、中文、法文、阿拉伯文……为了简便，我们这里以英文文本为例。你可以随意到网上找一篇英文文章作为分析对象。我特别喜欢英剧”Yes, minister”，所以到维基百科上找到了这部剧的介绍词条。我把其中的正文文字部分拷贝了下来，存储为一个文本文件，叫做yes-minister.txt。把这个文件挪动到我们的工作目录demo里。好了，文本数据已经准备好了。开始进入编程的魔幻世界吧！代码在命令行下，执行：jupyter notebook 浏览器会自动开启，并且显示如下界面。这就是咱们刚才的劳动成果——安装好的运行环境了。我们还没有编写程序，目录下只有一个刚才生成的文本文件。打开这个文件，浏览一下内容。回到Jupyter笔记本的主页面。我们点击New按钮，新建一个笔记本(Notebook)。在Notebooks里面，请选择Python 2选项。系统会提示我们输入Notebook的名称。程序代码文件的名称，你可以随便起。但是我建议你起一个有意义的名字，将来好方便查找。由于我们要尝试词云，就叫它wordcloud好了。然后就出现了一个空白的笔记本，供我们使用了。我们在网页里*的代码文本框里，输入以下3条语句。请务必逐字根据示例代码输入，空格数量都不可以有差别。尤其注意第三行，用4个空格，或者1个Tab开始。输入后，按Shift+Enter键，就可以执行了。filename = "yes-minister.txt" with open(filename) as f: mytext = f.read() 没有任何结果啊。对，因为我们这里没有任何输出动作，程序只是打开了你的yes-minister.txt文本文件，把里面的内容都读了出来，存储到了一个叫做mytext的变量里面。然后我们尝试显示mytext的内容。输入以下语句之后，还是得按Shift+Enter键，系统才会实际执行该语句。mytext 之后的步骤里，也千万不要忘了这一确认执行动作。显示的结果如下图所示。嗯，看来mytext变量里存储的文本就是我们从网上摘来的文字。到目前为止，一切正常。然后我们呼唤(import)词云包，利用mytext中存储的文本内容来制造词云。from wordcloud import WordCloud wordcloud = WordCloud().generate(mytext) 这时程序可能会报警。别担心。警告(warning)不影响程序的正常运行。此时词云分析已经完成了。你没看错，制作词云的核心步骤只需要这2行语句，而且*条还只是从扩展包里找外援。但是程序并不会给我们显示任何东西。说好了的词云呢？折腾了这么半天，却啥也没有，你蒙人吗？！别激动。输入下面4行语句后，就是见证奇迹发生的时刻了。%pylab inline import .pyplot as plt plt.imshow(wordcloud, ='bilinear') plt.axis("off") 运行结果如图所示：不用那么兴奋嘛。你可以在词云图片上单机鼠标右键，用“图片另存为”功能导出。通过这张词云图，我们可以看到不同单词和词组出现的频率高低差别。高频词的字体明显更大，而且颜色也很醒目。值得说明的是，最显眼的单词Hacker并不是指黑客，而是指这部剧的主角之一——哈克首相。包含程序完整代码的ipynb文件，我也分享了出来，你可以从 这里 下载。希望你在尝试过程中一切顺利。对自己生成的词云图满意吗？如果你不满意，也不要紧，可以挖掘wordcloud软件包的其他高级功能。尝试一下，看自己能不能做出这样的词云图来？讨论学完了本方法后，你做出了一张什么样的词云图？除了本文介绍的方法以外，你还知道哪些便捷地制作词云或其他信息图的方式？欢迎留言，分享给大家。我们共同交流讨论。如果你对我的文章感兴趣，欢迎点赞，并且微信关注和置顶我的公众号“玉树芝兰”()。如果本文可能对你身边的亲友有帮助，也欢迎你把本文通过微博或朋友圈分享给他们。让他们一起参与到我们的讨论中来。

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