ArrogantT的博客

1.读取csv文件data=pd.read_csv('data.csv',encoding = "utf-8",header = 0,names = range(0,50),index_col=0)header = 0是默认情况（即不标明，默认就是header = 0），表示以数据的第一行为列索引。encoding = "utf-8"表明以utf-8为编码规则。names = range(0,50))表示以[0…49]为列索引的名字index_col=0表示以原有数据的第一列(索引为0)当作行索

检查settings.py文件：然后检查templates路径，要与应用同级，而不是在应用文件夹里面。运行成功：

线import matplotlib.pyplot as pltx = [1,2,3,4,5,6]y = [3,4,6,7,3,2]plt.xlabel('x')plt.ylabel('y')plt.plot(x,y)官方示例：import matplotlib.pyplot as pltplt.plot([1, 2, 3, 4])plt.ylabel('some numbers')plt.show()为什么x轴的范围是0-3，而y轴的范围是1-4？如果您提供要绘制的单个列

朴素贝叶斯分类实验一．实验目的 1.了解朴素贝叶斯算法基本原理； 2.能够使用朴素贝叶斯算法对数据进行分类 二．实验内容 利用贝叶斯算法或者决策树算法进行数据分类操作 数据集：汽车评估数据集关于朴素贝叶斯原理和案例可以看西瓜书详解：https://zhuanlan.zhihu.com/p/79527876数据集：import pandas as pddata = pd.read_csv("car.csv")print(data.shape) #行数列数print(data.dtype

设minsupport=0.4，利用Apriori算法求出所有的频繁项集，指出最大频繁项集。数据集：代码实现：# 设minsupport=40%，利用Apriori算法求出所有的频繁项目集，指出其中的最大频繁项目集。import pandas as pddef get_D(): D = pd.read_csv("work1.csv",index_col='TID') D = D['Itemset'].values.tolist() for i in range(len(

实验内容：使用ID3算法设计实现决策树，使用uci数据集中的Caesarian Section Classification Dataset Data Set数据进行分类获取数据集：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Caesarian+Section+Classification+Dataset数据集：@attribute ‘Age’ { 22,26,28,27,32,36,33,23,20,29,25,37,24,18,30,40,31,19,21,3

逻辑回归使用uci数据集中的data_banknote_authentication数据进行逻辑回归。数据集：代价cost:最终目标是要求出使得 J(theta)最小时theta的值。采取的方法均为类似梯度下降法的方法。不调库代码实现：import pandas as pd# 加载数据集data= pd.read_csv('D:/Desktop/data_banknote_authentication.txt',header=None)print(data.head())

在Anaconda Prompt命令行中输入conda install nb_conda后，进入jupyter notebook 点击conda选项出现以下错误：成功解决：进入nb_conda的环境命令行后，先后输入：jupyter serverextension disable nb_condajupyter serverextension enable nb_conda得到对.jupyter文件的重写的效果。完成之后再重新打开jupyter notebook，在项目中的Kernel就可

问题一pyltp RuntimeError: incompatible native format - size of long出现这个问题是因为3.4.0 版本 SRL模型 pisrl.model 如在windows系统下不可用，需要重新下载支持windows的语义角色标注模型。链接: http://ltp.ai/download.html.文件夹中的pisrl.model不可用，需要使用pisrl_win.model问题2Boost.Python.ArgumentError: Python

ltp词性标注：from pyltp import *sent = "在|包含|问题|的|所有|解|的|解空间树|中|，|按照|深度优先|搜索|的|策略|，|从|根节点|出发|深度|探索|解空间树|。"words = sent.split("|")# print(words)postagger = Postagger()# 实例化词性标注类postagger.load("E:\\ltp_data_v3.4.0\\pos.model")postags = postagger.postag(w

1.结巴分词：记得先安装jieba库import jiebajieba.load_userdict("userdict.txt")sent = '在包含问题的所有解的解空间树中，按照深度优先搜索的策略，从根节点出发深度探索解空间树。'# 全模式wordlist = jieba.cut(sent, cut_all=True)print('|'.join(wordlist))# 精确细分wordlist = jieba.cut(sent) # cut_all=Falseprint('

数据源选择将新闻媒体的播报平台作为数据源，以网易的疫情播报平台为例，如下图所示可以看到它的数据内容非常丰富，不仅包括国内的数据还包括国外的数据，且作为大平台，公信度也比较高。因此我们选择网易的疫情实时动态播报平台作为数据源，其地址如下：https://wp.m.163.com/163/page/news/virus_report/index.html?nw=1&anw=1我们基于网易...

Django中涉及访问路由的主要是两个文件：urls.py和views.py，分别为路由函数和对应的视图函数:urls.py:from django.contrib import adminfrom django.urls import path,re_pathfrom study_Django import viewsurlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path('timer/', views.timer),

首先在pycharm上建立一个Django框架，然后添加代码。（专业版可以直接创建，社区版则需要在命令行创建）这里的文件路径，代码环境都可以更改，其中的Application name则是这个项目的名字，对应于创建后的第一个子文件目录。静态文件配置只需新建一个static文件目录，然后将静态文件demo.pdf放入目录中：然后在settings.py文件中修改路径名称：在文件中添加如下代码（其实新建的static文件名可以任意，因为settings.py中设置了static为默认路径）：

在pycharm上运行django项目：打开上述步骤后输入以下代码运行项目：python manage.py runserver运行时候是正常的：但是在设置了路径后却无法显示正确的信息：解决办法：可能第一个问题是settings.py文件的问题，之前如果修改过templates文件名的话，会把settings.py文件中的template改为templates，需要改回来：...

1.编写函数，接收一个字符串，分别统计大写字母、小写字母、数字、其他字符的个数，以元组的形式返回结果，最后调用这个函数并传递参数，输出函数的返回结果。要求不是大写字母、小写字母、数字的任意字符都记入其他字符的个数。def One(s): l = [0,0,0,0] for i in s: if i.isupper(): l[0] +=1 ...

编写函数，接收一段英文文本，该文本中有个单独的字母I误写为小写i，该函数将该字母改为大写字母I并返回结果字符串，要求不能改变其他字母的大小写。例如，函数接收’i am a boy.’，返回’I am a boy.’，接收’a b,c i’则返回’a b,c I’，接收’a B i c’则返回’a B I c’。def wenben(x): if 'i' in x: x = x.replace('i','I') return x else: r

编写函数，接收一个任意字符串，返回其中最长的数字字串。要求使用正则表达式。import rex = input("请输入任意字符串：")m = re.findall(r'\d+',x)k = m[0]for i in m: if(len(i)>len(k)): k = iprint(k)运行结果：请输入任意字符串：cnknv123hdklhndl456789456789输入时间，并判断时间是否格式正确，并格式化输出import datetimeclas

需要将一个 python 的字符串转为字典，比如字符串：user_info = ‘{“name” : “john”, “gender” : “male”, “age”: 28}’把它转为下面的字典：user_dict = {“name” : “john”, “gender” : “male”, “age”: 28}1、通过 json 来转换import jsonuser_info= ‘{“name” : “john”, “gender” : “male”, “age”: 28}’user

1.已知当前文件夹中文件example.txt中有一段文本，其中包含英文字母、数字、汉字和标点符号。编写程序，读取该文件中的全部内容，把大写字母变为小写字母，小写字母变为大写字母，其他符号不变，把处理后的文本写入新文件result.txt中。with open("./input/example.txt") as f1: data = f1.read() print("源文本为：",data) data = data.swapcase() print("更改后：",data)

编写程序，用户输入一个文件夹名和一个文件名，搜索该文件夹及其所有子文件夹 中是否存在该文件，如果存在就输出“是”，如果不存在就输出“否”。from os import listdirfrom os.path import join, isfile, isdirdef judge(d, f): for subpath in listdir(d): path = join(d,subpath) if isfile(path): if f