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python代码实现逻辑回归logistic原理

LogisticRegressionClassifier逻辑回归主要思想就是用最大似然概率方法构建出方程,为最大化方程,利用牛顿梯度上升求解方程参数。优点:计算代价不高,易于理解和实现。缺点:容易欠拟合,分类精度可能不高。使用数据类型:数值型和标称型数据。介绍逻辑回归之前,我们先看一问题,有个黑箱,里面有白球和黑球,如何判断它们的比例。我们从里面抓3个球,2个黑球,1个白球。这时候,有人就直接得出了黑球67%,白球占比33%。这个时候,其实这个人使用了最大

系统 2019-09-27 17:49:29 2344

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python读出当前时间精度到秒的代码

导入time这个包就可以通过它获取是时间#-*-coding:UTF-8-*-importtimeprint(time.time())#输出:1562304217.5744529通过执行上面代码后我们发现我们得到的是一个时间戳,这个时间戳是根据1970年到现在的秒数据但是很多人需求并不要一个时间戳,而是要所有人都看的懂的(年月日,时分秒)所以我们需要将这个时间戳进行计算,一分钟是60秒,所以我们就要算分钟,这些是可以通过模运算来解决这个问题的。不过已经有人

系统 2019-09-27 17:48:52 2344

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python访问纯真IP数据库的代码

核心代码:#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-frombisectimportbisect_LIST1,_LIST2=[],[]_INIT=Falseip2int=lambdaip_str:reduce(lambdaa,b:(a<<8)+b,[int(i)foriinip_str.split('.')])def_init():global_LIST,_INITifnot_INIT:forlinopen('ipdat

系统 2019-09-27 17:48:36 2344

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Python 如何提高元组的可读性

这篇文章主要介绍了Python如何提高元组的可读性,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假设学生系统中数据为固定格式:(名字,年龄,性别,邮箱)('jack','16','male','jack3001@gmail.com')('eric','17','male','eric@qq.com')('xander','16','female','lucy123@yahoo.com')方案一:frome

系统 2019-09-27 17:47:42 2344

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一行python实现树形结构的方法

定义使用内置的defaultdict我们可以很容易的定义一个树形数据结构deftree():returndefaultdict(tree)example:json风格users=tree()users['harold']['username']='bell'users['handler']['username']='master'我们可以使用print(json.dumps(users))以json的形式输出,于是我们看到{'harold':{'usern

系统 2019-09-27 17:47:35 2344

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详解详解Python中writelines()方法的使用

writelines()方法写入字符串序列到文件。该序列可以是任何可迭代的对象产生字符串,字符串为一般列表。没有返回值。语法以下是writelines()方法的语法:fileObject.writelines(sequence)参数sequence--这是字符串的序列。返回值此方法不返回任何值。例子下面的例子显示writelines()方法的使用。#!/usr/bin/python'#Openafileinwitremodefo=open("foo.txt

系统 2019-09-27 17:46:22 2344

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Python的快速排序 逐步深入

因为有一个先入为主的概念:快速排序最牛。因此刚开始一听见快速排序就不敢写,认为其绝对很复杂。事实证明这种想法不能有!简单粗暴地使用递归手写快速排序:(为了面试时候能不怯场的直接手撕)#简单粗暴的快速排序#存在额外的开销存放左右#要多次遍历数组defquicksort(array):#直接递归iflen(array)<2:#递归出口returnarraypivot_index=0pivot=array[pivot_index]left_arr=[iforii

系统 2019-09-27 17:46:01 2344

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程序员学Python编程或许不知的十大提升工具

与其他大多数编程语言一样,Python拥有强大的第三方支持,它们提供了各种各样的工具。这些工具在创建应用程序的过程中能够大大增强Python的功能。调试器是一种工具,因为它是一种实用程序,而库不是,库是用来创建更好的应用程序的。即使我们把工具和非工具(比如库)区分开,也不能让工具的数量明显减少。Python有大量常规工具和特殊工具的支持,这些工具被分成以下13类:自动化重构工具;Bug跟踪工具;配置和构建工具;部署工具;文档工具;集成开发环境;Python

系统 2019-09-27 17:45:55 2344

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05 Python爬虫之信息标记与提取方法

目录一、信息标记的三种形式XML格式数据JSON格式数据YAML格式数据二、信息标记形式的比较XMLJSONYAML三、信息提取的一般方法方法一:方法二:融合方法:四、基于bs4库的HTML内容查找方法扩展方法总结:一、信息标记的三种形式XML格式数据JSON格式数据YAML格式数据二、信息标记形式的比较XML最早的通用信息标记语言,可扩展性好,但繁琐。Internet上的信息交互与传递JSON信息有类型,适合程序处理(js),较XML简洁移动应用云端和节

系统 2019-09-27 17:45:34 2344

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用Python创建声明性迷你语言的教程

大多数程序员考虑编程时,他们都要设想用于编写应用程序的命令式样式和技术。最受欢迎的通用编程语言(包括Python和其它面向对象的语言)在样式上绝大多数都是命令式的。另一方面,也有许多编程语言是声明性样式,包括函数语言和逻辑语言,还包括通用语言和专用语言。让我们列出几个属于各个种类的语言。许多读者已经使用过这些工具中的许多工具,但不见得考虑过它们之间的种类差别。Python、C、C++、Java、Perl、Ruby、Smalltalk、Fortran、Bas

系统 2019-09-27 17:38:32 2344