话不多说,代码说话:importnumpyasnpimportmathclassConv2D(object):def__init__(self,shape,output_channels,ksize=3,stride=1,method='VALID'):self.input_shape=shapeself.output_channels=output_channelsself.input_channels=shape[-1]self.batchsize=s
系统 2019-09-27 17:54:06 1790
本文实例讲述了python实现对象列表根据某个属性排序的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：对于一个已有的pythonlist，里面的内容是一些对象，这些对象有一些相同的属性值，在一些特定的情况下，需要自己选择特定的排序，也就是根据某一个具体的属性来排序，在网上找了下资料，一般来说有两种方法，但从根本上来说，还是调用了list.sort方法来实现。下面是简单的测试代码片段:#coding:utf-8classPerson:def__init__(self
系统 2019-09-27 17:53:53 1790
一关于局部变量整体变量的理解以及somethingabout不可变对象defChangeInt(a):...a=10...b=2ChangeInt(b)print(b)2这个不可变对象的实例让我产生了疑惑，于是我做了如下：defChangeInt(a):...a=10...a=2ChangeInt(a)print(a)2这个其实很好理解，因为a=10只是个局部变量，也没有return无法对外部造成影响。哪怕我做如下操作：defChangeInt(a):..
系统 2019-09-27 17:53:47 1790
定义通常，一个descriptor是具有“绑定行为”的对象属性。所绑定行为可通过descriptor协议被自定义的__get__(),__set__()和__delete__()方法重写。如果一个对象的上述三个方法任意一个被重写，则就可被称为descriptor。属性的默认操作是从对象字典中获取、设置和删除一个属性。例如，a.x有一个查找链，先a.__dict__['x']，若没有则type(a).__dict__['x']，若没有增往上查找父类直到元类。
系统 2019-09-27 17:53:41 1790
BacktoPythonIndex很好玩儿的数据结构，多用于无序数据去重多组数据逻辑运算，寻找交集，并集，非集等操作见https://blog.csdn.net/business122/article/details/7541486
系统 2019-09-27 17:53:35 1790
一般用xlml但遇到过解析出来的内容不一样。有误用另一种方法得到正确的，有误应该只是极少问题。这种方案备用html=browser.page_sourcehtm=bs(html,'html.parser')
系统 2019-09-27 17:53:29 1790
本文实例讲述了Python类的专用方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：Python类可以定义专用方法,专用方法是在特殊情况下或当使用特别语法时由Python替你调用的，而不是在代码中直接调用（象普通的方法那样）。1.__init__类似于构造函数复制代码代码如下:#!/usr/local/bin/pythonclassStudy:def__init__(self,name=None):self.name=namedefsay(self):prints
系统 2019-09-27 17:53:14 1790
阅读更多1,下载pip安装包pip-19.1.1.tar.gz;2,解压缩后出现setup.py文件,然后在目录中通过Shift+右击，点击在此处打开命令窗口,通过pythonsetup.pyinstall,进行安装;3,安装后,通过cmd窗口中，输入piplist,查看命令是否起作用;4,使用pipinstall-Upip,对pip进行升级;5,使用pipinstallpsycopg2,安装postgresql数据驱动;注意:1,python不要装在c盘
系统 2019-09-27 17:53:05 1790
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系统 2019-09-27 17:52:43 1790
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 1790
