判读是否存在文件夹importtensorflowastfimportosfolder='./floder'ifnottf.gfile.Exists(folder):#若文件夹不存在，则自动创建文件夹tf.gfile.MakeDirs(folder)若存在删除文件夹下所有文件iftf.gfile.Exists(folder):#返回一个listforfilein(tf.gfile.ListDirectory(folder)):#添加绝对路径，并删除文件tf
系统 2019-09-27 17:54:49 1824
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article一、nosenose是一个第三方单元测试框架，它完全兼容unittest，并且号称是一个更好用的测试框架。那么nose除了具备unittest的所有功能外，还具有哪些优势呢？1.1用例编写用例的编写方式除了编写继承于unittest.TestCase的测试类外，还可以编
系统 2019-09-27 17:54:38 1824
《Python3爬虫、数据清洗和可视化实战》零一韩要宾黄园园著第九章：pandas数据清理9.1数据读写、选择、整理和描述Pandas是用来数据清洗的Python库，由于它的依赖库很多，所以建议还是下载anaconda，里面内置了相关库。9.1.1读取CSV数据df=pd.read_csv(“csv_path”,delimiter=”,”,encoding=””)参数说明：“csv_path”,CSV文件路径；delimiter=”,”：分隔方式；enco
系统 2019-09-27 17:54:37 1824
一：从各种不同的格式文件中导入数据,总结目前最常用的文件格式导入数据的一些方法:#-*-coding:utf-8-*-fromnumpyimport*defloadDataSet(fileName):'''导入数据'''numFeat=len(open(fileName).readline().split('\t'))-1dataMat=[]labelMat=[]fr=open(fileName)forlineinfr.readlines():lineAr
系统 2019-09-27 17:54:24 1824
一些讨论Python中使用配置文件的最佳实践Python中使用配置文件的最好方法Python符号常量多种配置文件方案对比我的建议1.排除yamlyaml不是一个好主意，因为需要给项目引入额外的依赖。首先排除它，除非是你的个人项目,或者你的项目已经引入了这个package。2.使用setting.py如果你只是需要配置一些全局的符号常量(symbolicconstants),参考Django的做法，使用setting.py，参见：https://github
系统 2019-09-27 17:54:23 1824
Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix拥有array的所有特性。但在数组乘和矩阵乘时,两者各有不同,如果a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积如果a,b是数组的话,则a*b是数组的运算1.对数组的操作>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>>aarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>>b=a.copy
系统 2019-09-27 17:54:15 1824
和之前C++执行LinuxBash命令的方法一样，Python依然支持system调用和popen()函数来执行linuxbash命令。方法一：system调用#仅仅在一个子终端运行系统命令，而不能获取命令执行后的返回信息importosos.system('ls')方法二：popen()函数importosos.popen('ls').readlines()#这个返回值是一个list方法三：使用模块subprocessimportsubprocesssu
系统 2019-09-27 17:53:51 1824
表数据超过百万级别时使用pandas读取数据速度过慢，如果仍然想用pandas读取，可以通过多进程提高效率。同时可以将常用数据保存为pkl文件，以便后续使用。@主要代码实现#按照表中的某字段将表划分为比较均匀的多个子集#本例中需要读取的表中包含了城市字段，#且涉及的城市包含了全国大部分城市，数据分布较为均匀，因此制作了一张省份城市配置表，将数据划分#读取省份-城市配置表，获取城市列表defget_division_list(db_connect,divis
系统 2019-09-27 17:53:46 1824
Python高级专用类方法的实例详解除了__getitem__和__setitem__之外Python还有更多的专用函数。某些可以让你模拟出你甚至可能不知道的功能。下面的例子将展示UserDict一些其他专用方法。def__repr__(self):returnrepr(self.data)(1)def__cmp__(self,dict):(2)ifisinstance(dict,UserDict):returncmp(self.data,dict.dat
系统 2019-09-27 17:53:44 1824
三大相关系数:pearson,spearman,kendall统计学中的三大相关性系数：pearson,spearman,kendall，他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示，度量两变量X和Y之间相互关系（线性相关）(1)公式皮尔森相关性
系统 2019-09-27 17:53:11 1824
