大数据ING的博客

一、 基础使用1.1 logging使用场景日志是什么？这个不用多解释。百分之九十的程序都需要提供日志功能。Python内置的logging模块，为我们提供了现成的高效好用的日志解决方案。但是，不是所有的场景都需要使用logging模块，下面是Python官方推荐的使用方法：任务场景 最佳工具 普通情况下，在控制台显示输出 print() 报告正常程序操作过程中发生...

完成这个任务需要三个步骤：1、查询天气 2、发送邮件 3、代码实现查询天气，主要是通过api来发送请求得到json数据串，并通过postman来测试请求。查询天气接口要获取天气情况，需要一个查询天气的接口，网上找了一下，一般都是注册后送一定调用次数的，我选择了一个，免费送 500 次查询次数的。我们看看接口的 API 文档。其中城市名 cityname 和 key...

带有 yield 的函数在 Python中的使用介绍菜鸟观数据2019-10-19 18:17带有 yield 的函数在 Python 中被称之为 generator（生成器），何谓 generator ，通过下面的例子来说明。1. 简单输出斐波那契數列前 N 个数#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-def fab(max):...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pymysqldef insertdata_myql(sql): # 打开数据库连接（具体配置信息请自行替换） # print('执行到这里00') db = pymysql.Connect( host='localhost', ...

前言简单来说互联网是由一个个站点和网络设备组成的大网，我们通过浏览器访问站点，站点把HTML、JS、CSS代码返回给浏览器，这些代码经过浏览器解析、渲染，将丰富多彩的网页呈现我们眼前；一、爬虫是什么？如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，沿着网络抓取自己的猎物（数据）爬虫指的是：向网站发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序；...

windows下安装pycharm并连接Linux的python环境1.下载安装Pycharm专业版http://www.jetbrains.com/pycharm/2.添加配置连接远程服务器2.1打开 PyCharm，依次点开 File → Settings → Project scripts → Project Interpreter 选择“Add Remote...

'''Created on Nov 02, 2018Adaboost is short for Adaptive Boosting@author: peter cai'''from numpy import *#数据集def loadSimpData(): datMat = matrix([[ 1. , 2.1], [ 2. , 1.1], ...

 皮尔逊相关系数的，余弦相似性，欧式距离是我们经常用到的计算相似性的函数，下面自己实现一下：一、介绍下三个公式（1）皮尔逊相关系数（2）欧式距离       ---------- 二维空间                                       -----------n维空间（3）余弦相似性 二、代码实现如下# 皮尔斯相关系数fr...

 贝叶斯决策理论选择高概率对应的类别是贝叶斯决策理论的核心思想，即选择具有最高概率的决策。朴素贝叶斯朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法  。最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBM），本文主要讨论朴素贝叶斯模型。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原...

K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。K 近邻算法使用的模型实际上对应于对特征空间的划分。K 值的选择，距离度量和分类决策规则是该算法的三个基本要素： K 值的选择会对算法的...

机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。在参考大神的代码自己测试一番。################################################## logRegression: Logistic Regression# Author : cai# Date : 2018-09-13# HomePage : http://bl...

#!/usr/bin/python# -*- coding:utf-8 -*-import numpy as npfrom numpy import *import matplotlib.pyplot as plt#处理数据函数def loadDataSet(): dataMat=[] labelMat=[] fr=open('C:\\Users\\root\...

二维 

结合实例来理解比较好，网上找了一下这个enumerate用法，自己也记录一下加深印象enumerate函数说明： 函数原型：enumerate(sequence, [start=0])  #第二个参数为指定索引 功能：将可循环序列sequence以start开始分别列出序列数据和数据下标 即对一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)，enumerate会将该数据对象组合为一个索引...

import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfig=plt.figure()# ax1=fig.add_subplot(2,3,1)ax2=fig.add_subplot(2,3,6)plt.plot([1.5,1.5,1.9,1.7])#这个在哪个图下面就在哪个画图ax2=fig.add_subplot(2,3,5)# ax2...

用python来实现对mysql增删改查的操作，具体代码如下：#!/usr/bin/python# -*- coding: UTF-8 -*-import MySQLdb#打开数据库连接db = MySQLdb.connect("localhost","root","1181ff69","test_demo",charset='utf8' )# 使用cursor()方法获取操作游...

第一版本#coding:utf-8from email.header import Headerfrom email.mime.text import MIMETextfrom email.utils import parseaddr, formataddrimport smtplibclass post_email(object): def __init__(sel...

def power(x=1, n):    s = 1    while n > 0:        n = n - 1        s = s * x    return s  File "<ipython-input-15-928e32ada7ec>", line 1    def power(x=1, n):SyntaxError: non-default...