吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 吴昊 20200722041 题量： 27 满分：100.0 截止日期：2023-05-23 12:00 吴昊 39' 57'' 数据采集与网络爬虫第一次阶段测试 返回 26 交卷 已知hello.html文件的内容如下。 <html> <body> <div> <ul> <li class="item-0"><a href="link1.html">first item </a></li> <li class="item-1"><a href="link2.html">second item </a></li> <li class="item-inactive"><a href="link3.html">third item </a></li> <li class="item-0"><a href="link4.html">fourth item </a></li> <li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item </a></li> </ul></div></body></html> 请使用lxml库分别按照如下要求查找hello.html文件中的指定节点 （1）编写程序，查找所有名称为li的节点，并输出查找的结果 （2）编写程序，查找class属性值为item-0的所有节点，并输出查找的结果。 （3）编写程序，查找<li>下href属性值为link1.html的名为a的子节点，并输出查找的结果
时间: 2023-07-16 09:16:48 浏览: 140
以下是三个问题的答案：
（1）查找所有名称为li的节点，并输出查找的结果：
```python
from lxml import etree
html = '''
<html>
<body>
<div>
<ul>
<li class="item-0"><a href="link1.html">first item </a></li>
<li class="item-1"><a href="link2.html">second item </a></li>
<li class="item-inactive"><a href="link3.html">third item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link4.html">fourth item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item </a></li>
</ul>
</div>
</body>
</html>
'''
# 使用lxml解析html字符串
html_tree = etree.HTML(html)
# 查找所有名称为li的节点
li_nodes = html_tree.xpath('//li')
# 输出查找结果
for li_node in li_nodes:
print(etree.tostring(li_node, encoding='utf-8').decode('utf-8'))
```
输出结果如下：
```
<li class="item-0"><a href="link1.html">first item </a></li>
<li class="item-1"><a href="link2.html">second item </a></li>
<li class="item-inactive"><a href="link3.html">third item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link4.html">fourth item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item </a></li>
```
（2）查找class属性值为item-0的所有节点，并输出查找的结果：
```python
from lxml import etree
html = '''
<html>
<body>
<div>
<ul>
<li class="item-0"><a href="link1.html">first item </a></li>
<li class="item-1"><a href="link2.html">second item </a></li>
<li class="item-inactive"><a href="link3.html">third item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link4.html">fourth item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item </a></li>
</ul>
</div>
</body>
</html>
'''
# 使用lxml解析html字符串
html_tree = etree.HTML(html)
# 查找class属性值为item-0的所有节点
item_0_nodes = html_tree.xpath('//li[@class="item-0"]')
# 输出查找结果
for item_0_node in item_0_nodes:
print(etree.tostring(item_0_node, encoding='utf-8').decode('utf-8'))
```
输出结果如下：
```
<li class="item-0"><a href="link1.html">first item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link4.html">fourth item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item </a></li>
```
（3）查找<li>下href属性值为link1.html的名为a的子节点，并输出查找的结果：
```python
from lxml import etree
html = '''
<html>
<body>
<div>
<ul>
<li class="item-0"><a href="link1.html">first item </a></li>
<li class="item-1"><a href="link2.html">second item </a></li>
<li class="item-inactive"><a href="link3.html">third item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link4.html">fourth item </a></li>
<li class="item-0"><a href="link5.html">fifth item </a></li>
</ul>
</div>
</body>
</html>
'''
# 使用lxml解析html字符串
html_tree = etree.HTML(html)
# 查找<li>下href属性值为link1.html的名为a的子节点
a_node = html_tree.xpath('//li/a[@href="link1.html"]')
# 输出查找结果
print(etree.tostring(a_node[0], encoding='utf-8').decode('utf-8'))
```
输出结果如下：
```
<a href="link1.html">first item </a>
```
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MATLAB实现小波阈值去噪：Visushrink硬软算法对比
资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法，并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN（加性高斯白噪声）的过程，并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外，该实现还包括了对图像信噪比（SNR）的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供，可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算，是基于Venkatakrishnan等人的研究，使用小波变换模量极大值（WTMM）的方法来测量。"
知识点详细说明：
1. MATLAB环境使用：本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境，广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。
2. 小波阈值去噪：小波去噪是信号处理中的一个技术，用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带，然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异，通过设置阈值来消除或减少噪声成分。
3. Visushrink算法：Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法，由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略，硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零，而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡，而软阈值去噪后的信号更为平滑。
4. AWGN（加性高斯白噪声）添加：在模拟真实信号处理场景时，通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型，它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布，并且与信号不相关。
5. 图像处理：该实现包含了图像处理的相关知识，包括图像的读取、显示和噪声添加。此外，还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。
6. 信噪比（SNR）计算：信噪比是衡量信号质量的一个重要指标，反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中，通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值，以评估去噪效果。
7. Lipschitz指数计算：Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度，通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中，Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数，因为它与信号的奇异性相关联。
8. WTMM（小波变换模量极大值）：小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术，用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。
9. 系统开源：该资源被标记为“系统开源”，意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会，有助于知识共享和技术发展。
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