Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、
系统 2019-09-27 17:51:55 1704
for我们先来看一下for语句的格式：foriinrange(0,5):print(i)其中range相当于一个迭代器。我们可以这么尝试：print(list(range(0,5)))输出很简单了，就是01234当然了这里的迭代器可以用自己的list比如：cgg=["cgg","cgg1","cgg2"]foriincgg:print(i)输出结果就是三个字符串以此输出。while循环语句当然少不了while了先来看看while的格式：whilecgg<1
系统 2019-09-27 17:51:52 1704
EventHandler在HDA中，要创建Python脚本，需要先选择一个事件处理器(EventHandle),他表示你要在什么时候执行你现在所创建的脚本命令OnCreated(在节点创建时，执行脚本)如选择此项编辑Python脚本，Python将会在节点创建时执行Python中的命令PythonModel(Python模式)这一项会使创建的脚本在使用过程中根据用户设置执行可以使用这一项给节点设置参数提示等功能OnDelete(在节点创建时执行脚本)Pyt
系统 2019-09-27 17:51:26 1704
平时见到的url参数都是key-value,一般vlaue都是字符串类型的如果有幸和我一样遇到字典，列表等参数，那么就幸运了python2代码importjsonfromurllibimporturlencode#1.直接将url编码params={"name":"Tom","hobby":["ball","swimming"],"books":[{"name":"语文","pages":20}]}print(urlencode(params))"""ho
系统 2019-09-27 17:51:13 1704
什么是浅拷贝？先看一个例子a=[1,2,3,4]b=aa.pop(0)print(a)print(b)输出：[2,3,4][2,3,4]正常对于这种可变对象的这种赋值，会导致a和b指向一个内存地址，而我们将a中的第0个元素剔除后，实质就是改变了对应的内存地址中的数值，所以会导致b也发生变化下面看一下浅拷贝：a=[1,2,3,4]b=a.copy()a.pop(0)print(a)print(b)输出[2,3,4][1,2,3,4]这种就是浅拷贝，拷贝的列表
系统 2019-09-27 17:50:34 1704
python多线程#创建线程threading_list=[]t1=threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))threading_list.append(t1)t2=threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',))threading_list.append(t2)fortinthreading_list:#启动线程t.setDaemon(True)#将线程声明为守护线
系统 2019-09-27 17:50:32 1704
这篇文章主要介绍了Python检查云备份进程是否正常运行代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下场景：服务器自动备份数据库文件，每两小时生成一个新备份文件，通过云备份客户端自动上传，需要每天检查是否备份成功。实现：本脚本实现检查文件是否备份成功，进程是否正常运行，并且发送相关邮件提醒。#!/usr/bin/envpythonimportosimporttimeimportsmtplibfro
系统 2019-09-27 17:50:29 1704
本文实例为大家分享了python计算器小程序的具体代码，供大家参考，具体内容如下importtkinterimporttkinter.messageboximportmathclassJSQ:def__init__(self):#创建主界面self.root=tkinter.Tk()self.root.minsize(270,330)self.root.maxsize(270,330)self.root.title('小可乐的计算器')#定义一个变量赋值给
系统 2019-09-27 17:50:09 1704
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1704
一般来说，选择用于应用程序的GUI工具箱会是一件棘手的事。使用Python（许多语言也一样）的程序员可以选择的GUI工具箱种类繁多，而每个工具箱都有各自的优缺点。有些速度比其它工具箱快，有些比较小；有些易于安装，有些更适合于跨平台使用（对于这一点，还要指出，有些支持您需要满足的特定特性）。当然，各种库都相应具有各种许可证。对于Python程序员而言，缺省的GUI选择是Tk（通过Tkinter绑定）―其原因显而易见。Tkinter和闲置的IDE是由Pytho
系统 2019-09-27 17:49:34 1704
