Python - 军军小站|张军博客
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机器学习中特征选择的几种方法原理和代码实现(python)

一.特征选择-单变量特征选择1.SelectKBest可以依据相关性对特征进行选择,保留k个评分最高的特征。方差分析分类问题使用f_classif,回归问题使用f_regression。f_classif:分类任务跟目标的分类,将样本划分成n个子集,S1,S2,..,Sn,我们希望每个子集的均值μ1,μ2,...,μn不相等。我们假设H0:μ1=μ2=...=μn,当然我们希望拒绝H0,所以我们希望构造出来f最大越好。所以我们可以通过第i个特征xi对分类进

系统 2019-09-27 17:48:11 2336

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数据结构-树以及深度、广度优先遍历(递归和非递归,python实现)

前面我们介绍了队列、堆栈、链表,你亲自动手实践了吗?今天我们来到了树的部分,树在数据结构中是非常重要的一部分,树的应用有很多很多,树的种类也有很多很多,今天我们就先来创建一个普通的树。其他各种各样的树将来我将会一一为大家介绍,记得关注我的文章哦~首先,树的形状就是类似这个样子的:它最顶上面的点叫做树的根节点,一棵树也只能有一个根节点,在节点下面可以有多个子节点,子节点的数量,我们这里不做要求,而没有子节点的节点叫做叶子节点。好,关于树的基本概念就介绍到这里

系统 2019-09-27 17:49:42 2335

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Python 动态导入对象,importlib.import_module

背景一个函数运行需要根据不同项目的配置,动态导入对应的配置文件运行。解决文件结构a#文件夹│a.py│__init__.pyb#文件夹│b.py│__init__.py├─c#文件夹│c.py│__init__.py#c.py中内容args={'a':1}classC:defc(self):pass目的向a模块中导入c.py中的对象解决方案a.pyimportimportlibparams=importlib.import_module('b.c.c')#

系统 2019-09-27 17:45:58 2335

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使用Python实现BT种子和磁力链接的相互转换

bt种子文件转换为磁力链接BT种子文件相对磁力链来说存储不方便,而且在网站上存放BT文件容易引起版权纠纷,而磁力链相对来说则风险小一些。而且很多论坛或者网站限制了文件上传的类型,分享一个BT种子还需要改文件后缀或者压缩一次,其他人需要下载时候还要额外多一步下载种子的操作。所以将BT种子转换为占用空间更小,分享更方便的磁力链还是有挺大好处的。首先一个方案是使用bencode这个插件,通过pip方式安装或者自行下载源文件https://pypi.python.

系统 2019-09-27 17:37:55 2335

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Python处理文本文件中控制字符的方法

控制字符控制字符(ControlCharacter),或者说非打印字符,出现于特定的信息文本中,表示某一控制功能的字符,如控制符:LF(换行)、CR(回车)、FF(换页)、DEL(删除)、BS(退格)、BEL(振铃)等;通讯专用字符:SOH(文头)、EOT(文尾)、ACK(确认)等。具体控制字符一共有下面两个集合:七位ASCII定义了33个代码作为控制字符,它们是0到31、以及127,(位于0x00-0x1F及0x7F)。兼容的八位ISO/IEC8859-

系统 2019-09-27 17:56:44 2334

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Python中str is not callable问题详解及解决办法

Python中strisnotcallable问题详解及解决办法问题提出:在Python的代码,在运行过程中,碰到了一个错误信息:python代码:defcheck_province_code(province,country):num=len(province)whilenum<3:province=''.join([str(0),province])num=num+1returncountry+province运行的错误信息:check_provinc

系统 2019-09-27 17:56:40 2334

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Rust 能取代 Python,更好的实现神经网络?

Rust也能实现神经网络?作者|NathanJ.Goldbaum译者|弯月,责编|屠敏出品|CSDN(ID:CSDNnews)以下为译文:我在前一篇帖子(http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap1.html)中介绍了MNIST数据集(http://yann.lecun.com/exdb/mnist/)以及分辨手写数字的问题。在这篇文章中,我将利用前一篇帖子中的代码,通过Rust实现一个简单的神经网络。我的目

系统 2019-09-27 17:52:04 2334

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深入讲解Python中面向对象编程的相关知识

Python从第一天开始就是面向对象的语言。正因为如此,创建和使用类和对象是非常地容易。本章将帮助您在使用Python面向对象编程的技术方面所有提高。如果没有任何以往面向对象(OO)的编程的经验,那么可能要了解一些基本的入门课程就可以了,或者至少某种形式的教程,让你有了解基本概念。但是,这里会比较少地介绍面向对象编程(OOP):OOP术语概述类:用户定义的原型对象,它定义了一套描述类的任何对象的属性。属性是数据成员(类变量和实例变量)和方法,通过点符号访问

系统 2019-09-27 17:46:21 2334

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没看完这11 条,别说你精通 Python 装饰器

点击上方“Python编程时光”,选择“加为星标”第一时间关注Python技术干货!对于每一个学习Python的同学,想必对@符号一定不陌生了,正如你所知,@符号是装饰器的语法糖,@符号后面的函数就是我们本文的主角:装饰器。装饰器放在一个函数开始定义的地方,它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候,第一件事并不是执行这个函数,而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子,这顶帽子我们称之为装饰器。曾经我在刚转行做程

系统 2019-09-27 17:57:13 2333

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Python基础之元组tuple增删改查操作

元组tuple和列表list的区别:元组不能改变元组中的不可变对象,列表可以声明一个元组:a=(1,2,3)声明一个只有一个元素的元组a=(1,)#注意,必须要有‘,’,不然会被当做当个元素对应的类型print(type(a))a=(1)print(type(a))元组中的不可变类型不能修改,否则会报TypeError异常a=(1,2,3)print(a[0])a[0]=4元组中的可变类型可以修改其中的元素a=(1,2,[3,4])print(a[2])a

系统 2019-09-27 17:55:33 2333

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Python库configparser教程

文章目录前言初探configparser配置文件读入配置:读取数据SectionSection增加Section检索Section删除高级操作单个option对应多行值单个option无对应值Interpolation插值BasicInterpolationExtendedInterpolation总结前言configparser是Python中的一个配置文件解析库,可以读取配置文件中的变量和值。配置文件有什么作用呢?作用就是当你写程序的时候,有一些固定的

系统 2019-09-27 17:54:50 2333

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基于TCP网络传输协议和python3 的双路视频数据和单路指令传输显示系统

注意:这个代码是很早之前的写的一个小代码,可能会有一些地方会出现一些小问题,但是我在局域网的情况下已经测试过了。仅仅是局域网服务端代码:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:K_liu'''这是一个服务器端程序可以通过TCP传输协议实现两路视频传输,一路指令传输,本程序采用一个随机数来模拟指令'''importsocketimportstructimporttimeimportcv2importnum

系统 2019-09-27 17:52:54 2333

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安装dbus-python的简要教程

写一个python脚本需要用到dbus,但因为dbus-python这个包并没有提供setup.py,所以无法通过pip直接安装,唯有下载源码手动编译安装一途了。wgethttps://pypi.python.org/packages/source/d/dbus-python/dbus-python-0.84.0.tar.gztarzxvfdbus-python-0.84.0.tar.gzcddbus-python-0.84.0但事有不顺,在./confi

系统 2019-09-27 17:48:12 2333

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Python中的choice()方法使用详解

choice()方法从一个列表,元组或字符串返回一个随机项。语法以下是choice()方法的语法:choice(seq)注意:此函数是无法直接访问的,所以我们需要导入random模块,然后我们需要使用random对象来调用这个函数。参数seq--这可能是一个列表,元组或字符串...返回值该方法返回一个随机项。例子下面的例子显示了choice()方法的使用。#!/usr/bin/pythonimportrandomprint"choice([1,2,3,5,

系统 2019-09-27 17:47:37 2333

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基于python的大数据分析-数据处理(代码实战)

接着上篇继续。数据获取之后并不能直接分析或使用,因为里面有很多无效的垃圾数据,所以必须要经过处理才可以。数据处理的主要内容包括数据清洗、数据抽取、数据交换和数据计算等。数据清洗数据清洗是数据价值链中最关键的一步。垃圾数据即使是通过最好的分析也可能会产生错误的结果,并造成较大的误导。数据清洗就是处理缺失数据以及清除无意义的信息,如删除原始数据集中的无关数据、重复数据、平滑噪音数据,筛选掉与分析主题无关的数据等等。重复值的处理步骤如下:1利用DataFrame

系统 2019-09-27 17:47:29 2333