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') } function initGt() { var handler = function (captchaObj) { captchaObj.appendTo('#captcha'); captchaObj.onReady(function () { $("#wait").hide(); }).onSuccess(function(){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); $('.getcheckcode').trigger('click'); }); window.captchaObj = captchaObj; }; $('#captcha').show(); $.ajax({ url: "/login/gtstart?t=" + (new Date()).getTime(), // 加隨機數(shù)防止緩存 type: "get", dataType: "json", success: function (data) { $('#text').hide(); $('#wait').show(); // 調用 initGeetest 進行初始化 // 參數(shù)1：配置參數(shù) // 參數(shù)2：回調，回調的第一個參數(shù)驗證碼對象，之后可以使用它調用相應的接口 initGeetest({ // 以下 4 個配置參數(shù)為必須，不能缺少 gt: data.gt, challenge: data.challenge, offline: !data.success, // 表示用戶后臺檢測極驗服務器是否宕機 new_captcha: data.new_captcha, // 用于宕機時表示是新驗證碼的宕機 product: "float", // 產品形式，包括：float，popup width: "280px", https: true // 更多配置參數(shù)說明請參見：http://docs.geetest.com/install/client/web-front/ }, handler); } }); } function codeCutdown() { if(_wait == 0){ //倒計時完成 $(".getcheckcode").removeClass('dis').html("重新獲取"); }else{ $(".getcheckcode").addClass('dis').html("重新獲取("+_wait+"s)"); _wait--; setTimeout(function () { codeCutdown(); },1000); } } function inputValidate(ele,telInput) { var oInput = ele; var inputVal = oInput.val(); var oType = ele.attr('data-type'); var oEtag = $('#etag').val(); var oErr = oInput.closest('.form_box').next('.err_txt'); var empTxt = '請輸入'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var errTxt = '請輸入正確的'+oInput.attr('placeholder')+'！'; var pattern; if(inputVal==""){ if(!telInput){ errFun(oErr,empTxt); } return false; }else { switch (oType){ case 'login_mobile': pattern = /^1[3456789]\d{9}$/; if(inputVal.length==11) { $.ajax({ url: '/login/checkmobile', type: "post", dataType: "json", data: { mobile: inputVal, etag: oEtag, page_ur: window.location.href, page_referer: document.referrer }, success: function (data) { } }); } break; case 'login_yzm': pattern = /^\d{6}$/; break; } if(oType=='login_mobile'){ } if(!!validateFun(pattern,inputVal)){ errFun(oErr,'') if(telInput){ $('.getcheckcode').removeClass('dis'); } }else { if(!telInput) { errFun(oErr, errTxt); }else { $('.getcheckcode').addClass('dis'); } return false; } } return true; } function errFun(obj,msg) { obj.html(msg); if(msg==''){ $('.login_submit').removeClass('dis'); }else { $('.login_submit').addClass('dis'); } } function validateFun(pat,val) { return pat.test(val); }

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pandas庫中DataFrame常用基本函數(shù)匯總-二元運算: 2020-07-15; DataFrame是python中pandas庫里一種常見的數(shù)據框結構,也可以看做是一個矩陣形式，單元格能夠存放數(shù)值、字符串等，類似于表，也可以當做由Series組成的字典。 DataFrame中包含很多基礎函數(shù)，很多剛接觸到DataFra ...

如何使用seaborn繪制好看的直方圖和密度圖？: 2020-07-15; seaborn是一款常用的python可視化庫，基于matplotlib，相比matplotlib，seaborn繪制的多數(shù)圖表都具有統(tǒng)計學意義，如分布、關系、統(tǒng)計、回歸等，今天小編跟大家分享的是如何使用seaborn繪制直方圖和密度圖。 Sea ...

pandas也能修改樣式？快速給你的數(shù)據換個Style！: 2020-07-14; Pandas是一款很強大的Python庫，具有很多方便的功能，今天小編就給大家分享用Pandas修改樣式。以下內容轉載于早起Python微信公眾號。作者：劉早起文章來源：早起Python 前言在之前的很多文章中 ...

python數(shù)據挖掘常用工具有哪幾種？: 2020-07-10; python有強大的第三方庫，廣泛用于數(shù)據分析，數(shù)據挖掘、機器學習等領域，下面小編整理了python數(shù)據挖掘的一些常用庫，希望對各位小伙伴學習python數(shù)據挖掘有所幫助。 1. Numpy 能夠提供數(shù)組支持，進行 ...

python數(shù)據清洗時，經常用到的工具有哪幾種？: 2020-07-06; 數(shù)據清洗是整個數(shù)據分析過程的第一步，也是整個數(shù)據分析項目中最耗費時間的一步，下面小編整理了幾種常用的python數(shù)據清洗工具，希望對大家有所幫助。目前在python中, numpy和pandas是最主流的數(shù)據清洗工具，N ...

pandas模塊的數(shù)據結構有哪幾種？: 2020-07-06; pandas 是 Python 的外部模塊，基于NumPy ，是為了解決數(shù)據分析任務而創(chuàng)建的，對數(shù)據挖掘前期數(shù)據的處理工作十分有用。pandas提供了大量能使我們快速便捷地處理數(shù)據的函數(shù)和方法，而且納入了大量庫和一些標 ...

pandas數(shù)據結構：DataFrame: 2020-06-12; 剛剛接觸pandas的朋友，想了解數(shù)據結構，就一定要認識DataFrame，接下來給大家詳細介紹！初識pandas數(shù)據結構：DataFrame import numpy as np import pandas as pd data = {\"name\": [\"Jack\", \"Tom\ ...

數(shù)據挖掘：pandas時間模塊管理: 2020-06-10; pandas datetime # datetime.timedelta 時間差 t1 = datetime.datetime(2017,10,1) print(t1) print(\"\") tx = datetime.timedelta(100) # timedelta(days=0, seconds=0, microseconds=0, millisecond ...

pandas數(shù)據處理：常用卻不甚了解的函數(shù)，pd.read_excel(): 2020-06-01; 人們經常用pandas處理表格型數(shù)據，時常需要讀入excel表格數(shù)據，很多人一般都是直接這么用：pd.read_excel(“文件路徑文件名”),再多一點的設置可能是轉義一下路徑中的斜杠，一旦原始的excel表不是很規(guī)整，這 ...

使用python來繪制漂亮的圖表:pandas篇！: 2020-05-27; 使用Python繪制數(shù)據，可以使用三種不同方式，它們分別是pandas，Seaborn和Plotly。我們將通過利用《 2019年世界幸福報告》中的數(shù)據來做到這一點。我用Gapminder和Wikipedia的信息豐富了《世界幸福報告》數(shù)據，以便 ...

超詳細教程 | pandas合并之append和concat: 2020-05-27; 本篇文章主要介紹了pandas中對series和dataframe對象進行連接的方法：pd.append()和pd.concat()，文中通過示例代碼對這兩種方法進行了詳細的介紹，希望能對各位python小白的學習有所幫助。一、df.append(d ...

傻傻分不清系列 | python中各種字符串處理方法: 2020-05-25; python易混淆知識系列：pandas字符串方法和字符串內建函數(shù)，使用python的一個優(yōu)勢就是字符串處理起來比較容易。 Python的初學者在學習字符串內建函數(shù)的時候往往會很困惑：字符串的內建函數(shù)是對單個字符串對象處 ...

傻傻分不清楚系列 | python中各種時間處理方法（下）: 2020-05-25; 我們發(fā)現(xiàn)，time庫以及datetime庫中，確實存在名字相同，但是調用方法與所屬類完全不一樣的情況，這也是造成使用過程中各種混淆的原因。 (一) 此Timestamp非彼Timestamp Pandas中的Timestamp對象可以說是Pand ...

傻傻分不清楚系列 | python中各種時間處理方法（上）: 2020-05-25; 趁著宅在家躲疫情的間隙，托福司機重新對這3塊知識內容重新梳理，及時制止內心的土撥鼠繼續(xù)吶喊，現(xiàn)分享給大家。 1. time庫與datetime庫的關系而datetime庫比time庫高級了不少，提供了更多實用的方法，可以 ...

Python數(shù)據分析之pandas數(shù)據結構: 2020-03-31; 作者 | CDA數(shù)據分析師之前的文章寫了Python的基礎知識，從這部分內容開始正式進入到正式的數(shù)據分析過程中，主要講述每個數(shù)據分析過程都會用到什么操作，這些操作用Excel是怎樣實現(xiàn) ...

Python數(shù)據分析之pandas數(shù)據結構: 2020-01-16; 作者 | CDA數(shù)據分析師之前的文章寫了Python的基礎知識，從這部分內容開始正式進入到正式的數(shù)據分析過程中，主要講述每個數(shù)據分析過程都會用到什么操作，這些操作用Excel是怎樣實現(xiàn)的,如果用Python，那么 ...

38個常用Python庫：數(shù)值計算、可視化、機器學習等8大領域都有了: 2019-11-29; 作者 | 李明江張良均周東平張尚佳來源 | 大數(shù)據DT Python作為一個設計優(yōu)秀的程序語言，現(xiàn)在已廣泛應用于各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發(fā)揮巨大的作用。 ...

用Python進行數(shù)據清洗，這7種方法你一定要掌握: 2019-11-20; 作者 | 常國珍、趙仁乾、張秋劍來源 |《Python數(shù)據科學：技術詳解與商業(yè)實踐》數(shù)據清洗是數(shù)據分析的必備環(huán)節(jié)，在進行分析過程中，會有很多不符合分析 ...

盤點Pandas 的100個常用函數(shù): 2019-11-07; 作者 | 劉順祥來源 | 數(shù)據分析1480 這一期將分享我認為比較常規(guī)的100個實用函數(shù)，這些函數(shù)大致可以分為六類，分別是統(tǒng)計匯總函數(shù)、數(shù)據清洗函數(shù)、數(shù)據篩選、繪圖與元素級運算函數(shù)、時間序列 ...

Python數(shù)據分析實戰(zhàn)基礎(一)：初識Pandas: 2019-10-11; 作者 | 吹牛Z 來源 | 數(shù)據不吹牛據某數(shù)據來源統(tǒng)計，學習了Pandas的同學，有超過60%仍然投向了Excel的懷抱，之所以做此下策，多半是因為剛開始用Python處理數(shù)據時，選擇想要的行和列實在太痛 ...