对于英文文本分句比较简单，只要根据终结符"."划分就好，中文文本分句看似很简单，但是实现时会遇到很多麻烦，尤其是处理社交媒体数据时，会遇到文本格式不规范等问题。下面代码针对一段一段的短文本组成了文档分句importredefcut_sent(infile,outfile):cutLineFlag=["？","！","。","…"]#本文使用的终结符，可以修改sentenceList=[]withopen(infile,"r",encoding="UTF-8
系统 2019-09-27 17:52:12 2313
原文链接：https://edu.csdn.net/bundled/detail/49?utm_source=wx0「超级星推官/每周分享」是一个围绕程序员生活、学习相关的推荐栏目。CSDN出品，每周发布，暂定5期。关键词：靠谱！优质！本期内容，我们将抽1人送出由我司程序员奉为“超级神作”的《疯狂Python讲义》1本，并在文章内隐藏了5门好课，敬请关注。2019年，有人说是Python元年，背靠AI和大数据，连续半年拿下TOP1编程语言，这些都给了Pyt
系统 2019-09-27 17:51:51 2313
类命名空间在一个类中它的函数(方法)属于动态属性,直接定义的变量属于静态属性首先先定义一个类,并在这个类里面加入静态变量、属性等然后将一个对象实例化classFighter:#定义一个战机的类price=5000#静态变量def__init__(self,name,speed,atk,hp):self.name=nameself.speed=speedself.atk=atkself.hp=hpdefAttack(self):print('本次攻击造成了%
系统 2019-09-27 17:50:58 2313
我完成了更新我们在Neutron的实时收入统计。在我花了一周的时间完成并且更新了我们的PHP脚本之后，我最终认决定开始使用Python进行抓取，这是值得我去花费我的时间和精力的事情。我建立了一个Django程序，它可以从不同的来源存储收入统计，我可以用这些去简历视图和用于统计工具的API。所以在过去的几天里，我写了一个脚本，它可以登入到其他的网页并抓取数据，或者，如果这些网页有API，可以直接访问API。我发现了一些事情。1.requests>httpli
系统 2019-09-27 17:49:20 2313
首先定义了一个test.py的文件，然后再定义一个函数，并在函数定义后直接运行：test.pydefHaveFun():if__name__=='__main__':print('Iaminmydomain,mynameis%s'%__name__)else:print('Someoneelsecallsme!,mynameis%s'%__name__)HaveFun()运行test.py结果：Iaminmydomain,mynameis__main__然
系统 2019-09-27 17:49:17 2313
概述Python中的增强赋值是从C语言中借鉴出来的，所以这些格式的用法大多和C一致，本身就是对表达式的简写，即二元表达式和赋值语句的结合，比如a+=b和a=a+b就是一致的，比如还有以下的增强赋值语句。----a+=ba&=ba-=ba|=ba*=ba^=ba/=ba>>=ba%=ba<<=ba**=ba//=b即增强赋值语句适用于任何支持隐式二元表达式的类型，比如“+”的多态：数字的相加和字符串的合并数字加减a=1a=a+1print(str(a))a+
系统 2019-09-27 17:48:55 2313
1.背景项目需求，要求获得github的repo的api，以便可以提取repo的数据进行分析。研究了一天，终于解决了这个问题，虽然效率还是比较低下。因为github的那个显示repo的api，列出了每个repo的详细信息，而且是json格式的。现在貌似还没有找到可以分析多个json格式数据的方法，所以用的是比较蠢得splite加re的方法。如果大家有更好的方法，不发留言讨论！2.代码importreimportosdefGetUrl(num):str=os
系统 2019-09-27 17:48:11 2313
random描述：用于生成伪随机数随机数：真正的随机数是在产生过程中是按照实验过程中表现的分布概率随机产生的，其结果是不可预测的，是不可见的。而计算机中的随机函数是按照一定算法模拟产生的，其结果是确定的，是可见的。我们可以这样认为这个可预见的结果其出现的概率是100%。所以用计算机随机函数所产生的“随机数”并不随机，是伪随机数。注意点：random()是不能直接访问的，需要导入random模块，然后通过random静态对象调用该方法random基本方法在交
系统 2019-09-27 17:47:12 2313
time()方法返回时间，在UTC时代以秒表示浮点数。注意：尽管在时间总是返回作为一个浮点数，并不是所有的系统提供时间超过1秒精度。虽然这个函数正常返回非递减的值，就可以在系统时钟已经回来了两次调用期间返回比以前调用一个较低的值。语法以下是time()方法的语法：参数NA返回值此方法返回的时间，因为时代以秒表示浮点数(在UTC)。例子下面的例子显示time()方法的使用。#!/usr/bin/pythonimporttimeprint"time.time(
系统 2019-09-27 17:46:36 2313
首先定义三个变量x=3.142222y=3.147777z=3.21.使用字符串格式化并且四舍五入print("%.2f"%x)print("%.2f"%y)print("%.2f"%z)结果如下：3.143.153.20不足两位小数的补齐啦2.使用内置round()函数并且四舍五入round(x,2)3.14round(y,2)3.15round(z,2)3.2不足两位小数的不补齐3.使用内置decimal模块并且四舍五入fromdecimalimpor
系统 2019-09-27 17:46:33 2313
三层神经网络节点数：784*100*10学习率：0.1预测结果得分（五次）0.95120.94970.95060.95050.9464平均预测得分：0.94968四层神经网络节点数：784*100*100*10学习率：0.1预测结果得分（五次）0.90950.91420.90330.91300.9046平均预测得分：0.90892结论：针对这种情况，简单的神经网络对MNIST数据集的分析，增加神经网络层数未能提高学习效果。代码（参考TariqRashid的
系统 2019-09-27 17:57:19 2312
1、在Python中以相对路径或者绝对路径来导入文件或者模块的方法今天在调试代码的时候，程序一直提示没有该模块，一直很纳闷，因为我导入文件一直是用绝对路径进行导入的。按道理来讲是不会出现模块找不到的情况的。最后仔细分析了整个代码的目录结构，才发现了问题。下面依次来说明一下今天的情况先看导入的代码：在demo――mnist.py文件中执行以下两种导入操作#第一处fromgcforest.gcforestimportGCForestfromgcforest.u
系统 2019-09-27 17:56:27 2312
如下所示：#codingutf-8a=0.001#定义收敛步长xd=1#定义寻找步长x=0#定义一个种子x0i=0#循环迭代次数y=0dic={}importmathdeff(x):y=math.sin(x)#定义函数f(X)=sinxreturnydeffd(x):y=math.cos(x)#函数f(x)导数fd(X)=cosxreturnywhiley>=0andy<3.14*4:y=y+xdx=ywhileabs(fd(x))>0.001:#定义精度
系统 2019-09-27 17:56:14 2312
没啥说的，直接上代码。。。#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importxlwtimporttimeimportrandombook=xlwt.Workbook(encoding='utf-8')sheet=book.add_sheet('sheet1',cell_overwrite_ok=True)row_col_list=[9,10]defset_title():title_kwgs={"colnum1":
系统 2019-09-27 17:54:59 2312
本文实例讲述了Python使用pyautocad+openpyxl处理cad文件。分享给大家供大家参考，具体如下：示例1：frompyautocadimportAutocadimportopenpyxlwb=openpyxl.load_workbook('./cads.xlsx')sheet=wb.get_sheet_by_name('Sheet1')data=[]pset=[]acad=Autocad(create_if_not_exists=True)
系统 2019-09-27 17:54:58 2312
