正则表达式有两种基本的操作，分别是匹配和替换。匹配就是在一个文本字符串中搜索匹配一特殊表达式；替换就是在一个字符串中查找并替换匹配一特殊表达式的字符串。1.基本元素正则表达式定义了一系列的特殊字符元素以执行匹配动作。正则表达式基本字符字符描述text匹配text字符串.匹配除换行符之外的任意一个单个字符^匹配一个字符串的开头$匹配一个字符串的末尾在正则表达式中，我们还可用匹配限定符来约束匹配的次数。匹配限定符最大匹配最小匹配描述**重复匹配前表达式零次或多
系统 2019-09-27 17:55:12 2547
10.基数排序10.1算法思想基数排序是对桶排序的扩展。第一类：最低位优先法，简称LSD法：先从最低位开始排序，再对次低位排序，直到对最高位排序后得到一个有序序列；第二类：最高位优先法，简称MSD法：先从最高位开始排序，再逐个对各分组按次高位进行子排序，循环直到最低位。（位没有数的话，补0）这里以LSD为例，由于待排序元素每一位上的数字的取值范围是0—9，因此每按照某一位，需要10个桶，这样每一位上相同的数字会分配到一个桶里。10.2算法过程假设有一未排序
系统 2019-09-27 17:49:44 2547
在如今这个处处以数据驱动的世界中，机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域，如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。本书首先通过实用的案例介绍机器学习的基础知识，然后介绍一些稍微复杂的机器学习算法，例如支持向量机、极端随机森林、隐马尔可夫模型、条件随机场、深度神经网络，等等。本书特色用最火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！书中介绍的主要问题如下。探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题使用预测建模并将其应用到实际
系统 2019-09-27 17:47:46 2547
一、什么是决策树（decisiontree）――机器学习中的一个重要的分类算法决策树是一个类似于数据流程图的树结构：其中，每个内部节点表示一个属性上的测试，每个分支代表一个属性输出，而每个树叶结点代表类或者类的分布，树的最顶层是根结点根据天气情况决定出游与否的案例二、决策树算法构建2.1决策树的核心思路特征选择：从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法）。决策树生成：根据所选特征评估标准，从上至下递
系统 2019-09-27 17:47:26 2547
最近学了高等数值分析，需要做一下数值分析相关的编程。感觉三次样条插值和Romberg外推加速公式写起来还是有点难度的。分享一下自己的结果。1.三次样条插值本来没有什么头绪，受一个博主的启发，学习了他的代码稍作修改。原博链接：https://blog.csdn.net/a19990412/article/details/80574057importmathimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsympy
系统 2019-09-27 17:46:10 2547
本文实例主要实现给出任意字符串，获取字符串中某字符的位置以及出现的总次数。实现该功能代码的时候可以使用函数enumerate来将字符串分离成位置和字符，然后进行比较即可。具体实现代码如下：#!/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#"""用enumerate将string中的1都找出来,用enumerate实现："""defget_1_pos(string):onePos=[]try:onePos=list(((pos,int(
系统 2019-09-27 17:46:04 2547
所有文件都包含在各个不同的目录下，不过Python也能轻松处理。os模块有许多方法能帮你创建，删除和更改目录。mkdir()方法可以使用os模块的mkdir()方法在当前目录下创建新的目录们。你需要提供一个包含了要创建的目录名称的参数。语法：os.mkdir("newdir")例子：下例将在当前目录下创建一个新目录test。#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importos#创建目录testos.mkdir("test
系统 2019-09-27 17:38:11 2547
点击上方“Datawhale”，选择“星标”公众号第一时间获取价值内容概述这篇文章中，我们挑选了24个用于数据科学的Python库。这些库有着不同的数据科学功能，例如数据收集，数据清理，数据探索，建模等，接下来我们会分类介绍。您觉得我们还应该包含哪些Python库？让我们知道！介绍我是Python语言的忠实粉丝，它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点：它的易用性和灵活性全行业的接受度：它是业内最流行的数据科学语言用于数据科学的庞大
系统 2019-09-27 17:57:18 2546
写python脚本的初衷，每次在windows编辑完文件后，想同步到linux上去，只能够登录服务器，然后再利用网络copy,重复性很大，就想着能不能写一个小脚本帮我同步。逻辑:比对本地和服务器文件的md5,如果md5不一致，则备份服务器上的文件，将本地的给上传上去。代码分为windows端和服务器端，有些东西，都让python一个做了，写着有点累，就想着，能否服务端提供一个端口，windows去调用这个接口，来完成一部分工作。python代码如下:需要额
系统 2019-09-27 17:57:00 2546
使用python画图，发现生成的图片在console里。不仅感觉很别扭，很多功能也没法实现（比如希望在一幅图里画两条曲线）。想像matlab一样单独地生成一个图片窗口，然后我在网上找了一个多小时，都没有找到想要的，要么仅仅是画图的教程，要么就是问题提出了，也没人回答。我记得曾经我使用过一行代码，可以实现这个功能的。最后果然在Historylog里面找到了：%matplotlibqt5显示图像于新生成的一个图片窗口%matplotlibinline在cons
系统 2019-09-27 17:54:39 2546
在本教程中，我们将使用OpenCV构建一个简单的手写数字分类器。我们将共享用C++和Python编写.图像分类管道本章节暂不讨论图像分类管道，大家可以自行搜索相关知识，下次我们补充。我们将使用方向梯度直方图作为特征描述符和支持向量机（SVM）作为分类的机器学习算法。使用OpenCV的光学字符识别（OCR）示例（C++/Python）我想与代码共享一个示例，以使用HOG+SVM演示图像分类。与此同时，我希望尽可能保持简单，这样除了HOG和SVM之外我们不需要
系统 2019-09-27 17:52:46 2546
爬虫背景:由于原来的数据库中有1.5亿左右的用户id，但是其中有1.2亿的用户资料是不完整的(没有粉丝数量，点赞数量等，算是无用数据)，现在老板要求将这些没有资料的用户更新信息，咋办？刚开始的想法是使用主从模式+scrapy爬取，但是写着写着觉得麻烦(写python的都很懒，scrapy还是比较臃肿的)，然后突然想到，python中的多线程，处理爬虫这种存在大量io的操作时，多线程是非常有用的，而且省服务器资源(其他的爬虫也在服务器，能省一点是一点，毕竟是
系统 2019-09-27 17:52:29 2546
今天学习了用python生成仿真数据的一些基本方法和技巧，写成博客和大家分享一下。本篇博客主要讲解如何从给定参数的的正态分布/均匀分布中生成随机数以及如何以给定概率从数字列表抽取某数字或从区间列表的某一区间内生成随机数，按照内容将博客分为3部分，并附上代码。1从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。这里调用了Numpy模块中
系统 2019-09-27 17:51:10 2546
CalStatistics.pydefgetNum():#获取用户不定长度的输入nums=[]iNumStr=input("请输入数字(回车退出):")whileiNumStr!="":nums.append(eval(iNumStr))iNumStr=input("请输入数学(回车退出):")returnnumsdefmean(numbers):#计算平均值s=0.0fornuminnumbers:s=s+numreturns/len(numbers)d
系统 2019-09-27 17:50:32 2546
1.要求数据库存储通讯录，要求按姓名/电话号码查询，查询条件只有一个输入入口，自动识别输入的是姓名还是号码，允许模糊查询。2.实现功能可通过输入指令进行操作。（1）首先输入“add”，可以对通讯录进行添加联系人信息。sql1='insertintoTA(ID,NAME,AGE,ADDRESS,TELENUMBER)'sql1+='values("%d","%s","%d","%s","%s");'%(ID,name,age,address,telenumb
系统 2019-09-27 17:49:09 2546
