一、安装mysql如果是windows用户，mysql的安装非常简单，直接下载安装文件，双击安装文件一步一步进行操作即可。Linux下的安装可能会更加简单，除了下载安装包进行安装外，一般的linux仓库中都会有mysql，我们只需要通过一个命令就可以下载安装：Ubuntu\deepin复制代码代码如下:>>sudoapt-getinstallmysql-server>>Sudoapt-getinstallmysql-clientcentOS/redhat复
系统 2019-09-27 17:51:15 1874
B.py调用A.py的函数或类在同一个文件夹下调用函数：A.py文件：defadd(x,y):print('和为：%d'%(x+y))B.py文件：importAA.add(1,2)或fromAimportaddadd(1,2)调用类：A.py文件:classA:def__init__(self,xx,yy):self.x=xxself.y=yydefadd(self):print("x和y的和为：%d"%(self.x+self.y))B.py文件：fr
系统 2019-09-27 17:51:08 1874
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 1874
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 1874
简介你好，当你打开这个文档的时候，我知道，你想要的是什么！Python爬虫，如何快速的学会Python爬虫，是你最期待的事情，可是这个事情应该没有想象中的那么容易，况且你的编程底子还不一定好，这套课程，没有你想要的Python基础，没有变量，循环，数组等基础知识，因为我不想在那些你可以直接快速学会的地方，去浪费你的时间。好了，这套课程是基于Python3.0以上写的，操作系统我使用的是CentOS7+所以里面的好多内容可能和你的不一样，当然也会导致许多问题
系统 2019-09-27 17:50:42 1874
阅读更多Python调用hanlp的方法此前有分享过，本篇文章分享自“逍遥自在017”的博客，个别处有修改，阅读时请注意！1.首先安装jpype首先各种坑，jdk和python版本位数必须一致，我用的是JPype1-py3版本号0.5.5.2、1.6jdk和Python3.5，win764位下亲测没问题。否则死翘翘，有可能虚拟机都无法启动：出错调试，原因已说；测试成功会有输出。下面启动虚拟机跑hanlp2.下载各种安装包使用自定义的HanLP——HanLP
系统 2019-09-27 17:50:23 1874
文件的数据是存放于硬盘上的，因而只存在覆盖、不存在修改这么一说，我们平时看到的修改文件，都是模拟出来的效果，具体的说有两种实现方式。一、方式一将硬盘存放的该文件的内容全部加载到内存，在内存中是可以修改的，修改完毕后，再由内存覆盖到硬盘（word，vim，nodpad++等编辑器）。importoswithopen('37r.txt')asfr,\open('37r_swap.txt','w')asfw:data=fr.read()#全部读入内存,如果文件很
系统 2019-09-27 17:50:22 1874
这里先解释一下几个概念-位置参数:按位置设置的参数,隐式用元组保存对应形参.平时我们用的大多数是按位置传参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(1,2,3).即a=1,b=2,c=3-关键字参数:可以通过关键字设置参数,不用关心参数位置,隐式用字典保存形参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(b=1,c=2,a=3),即a=3,b=1,c=2普通格式复制代码代码如下:deffunc(opt_args):...return
系统 2019-09-27 17:50:13 1874
本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下：问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。如本文的问题：我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。数据如下图：其
系统 2019-09-27 17:48:59 1874
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等什么是IPython？IPython是一个python的交互式的shell(它默认的pythonshell要好用的多、强大的多)1、支持代码的自动补全、自动缩进，已经支持bashshell2、JupyterN
系统 2019-09-27 17:48:58 1874
