chenpe32cp的博客

参考该博客第一种方法问题：先去https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/?rr=https%3A%2F%2Fsocial.msdn.microsoft.com%2FForums%2Fvstudio%2Fen-US%2Fe653a57a-bc32-4134-87bf-df33058f0531%2Fdownload-micro...

转自本文python中 @property考察Student类：class Student(object): def __init__(self, name, score): self.name = name self.score = score当我们想要修改一个Student的scroe属性时，可以这么写：s = Stu...

本文转载于这里，以作备忘。感谢conda常用的命令。 1）conda list 查看安装了哪些包。 2）conda env list 或 conda info -e 查看当前存在哪些虚拟环境 3）conda update conda 检查更新当前conda3、创建Python虚拟环境。 使用 conda create -n your_env_name pyt...

找了半天，好多方法都不好使，最终使用下面的方法解决，在程序里加入两行代码：import os, sysos.chdir(sys.path[0])

1、前后都有双下划线-特殊变量变量名类似__xxx__的，也就是以双下划线开头，并且以双下划线结尾的，是特殊变量，特殊变量是可以直接访问的，不是private变量，所以，不能用__name__、__score__这样的变量名2、前面双下划线-私有变量在Python中，实例的变量名如果以__开头，就变成了一个私有变量（private），只有内部可以访问，外部不能访问。双下划线开头的实例变量是...

在notepad++中按F5,弹出运行界面，然后输入：cmd /k C:\Python36\python.exe"$(FULL_CURRENT_PATH)" & PAUSE & EXIT解释：cmd /k C:\Python36\python.exe： 表示打开Cmd窗口，运行/k后边的命令，并且执行完毕后保留窗口。此处即C:\Python36\python.exe（...

单线程+异步I/O现代操作系统对I/O操作的改进中最为重要的就是支持异步I/O。如果充分利用操作系统提供的异步I/O支持，就可以用单进程单线程模型来执行多任务，这种全新的模型称为事件驱动模型。Nginx就是支持异步I/O的Web服务器，它在单核CPU上采用单进程模型就可以高效地支持多任务。在多核CPU上，可以运行多个进程（数量与CPU核心数相同），充分利用多核CPU。用Node.js开发的服务...

本文转自这里直接上例子。import pandas as pddf = pd.DataFrame({'class':['a','a','b','b','a','a','b','c','c'],'score':[3,5,6,7,8,9,10,11,14]})df:     class    score0    a    31    a    52    b    63  ...

# -*- coding: utf-8 -*-"""Created on Wed Aug 15 17:44:33 2018@author: cp"""from email.mime.text import MIMETextfrom email.mime.multipart import MIMEMultipartfrom email.mime.image import MIME...

举例：pandas中，将如下形式的data1转换为 data2?data1：user item A a A b A c B a B d  data2:user item A [a,b,c] B [a,d] hive中可直接使用concat_ws函数，python中暂时没有找到可以直接用的函数，...

转载于此iterrows(): 将DataFrame迭代为(insex, Series)对。 itertuples(): 将DataFrame迭代为元祖。 iteritems():将DataFrame迭代为(列名, Series)对 现有如下DataFrame数据：import pandas as pdinp = [{'c1':10, 'c2':100}, {'c1':11...

转载于文本xgboost:https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/03/complete-guide-parameter-tuning-xgboost-with-codes-python/lightgbm的两种使用方式lightgbm#!/usr/bin/env python2# -*- coding: utf-8 -*-"""C...

使用pickle模块或者sklearn内部的joblib#####方法一####import picklefrom sklearn.svm import SVCfrom sklearn import datasets # 定义分类器svm = SVC() # 加载iris数据集iris = datasets.load_iris()# 读取特征X = iris.data...

解决方法：使用参数 quotingdf = pd.read_csv(csvfile, header = None, delimiter="\t", quoting=csv.QUOTE_NONE, encoding='utf-8')

https://www.jb51.net/article/120414.htm对dataframe绘图并保存：ax = df.plot() fig = ax.get_figure()fig.savefig('fig.png')可以制定列，对该列各取值作统计：label_dis = df.label.value_counts()ax = label_dis.plot(tit...

本文转载自此文，感谢楼主的耐心分享如下面这个DataFrame,按照Mt分组，取出Count最大的那行 1 2 3 4 import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Sp':['a','b','c','d','e','f'], 'Mt':['s1', 's1', 's2','s2','s2','s...

本文转载于此链接,感谢作者的耐心讲解(有些小错误，已修复)python发邮件需要掌握两个模块的用法，smtplib和email，这俩模块是python自带的，只需import即可使用。smtplib模块主要负责发送邮件，email模块主要负责构造邮件。smtplib模块主要负责发送邮件：是一个发送邮件的动作，连接邮箱服务器，登录邮箱，发送邮件（有发件人，收信人，邮件内容）。email模...

#####归一化函数#####max_min_scaler = lambda x : (x-np.min(x))/(np.max(x)-np.min(x))data['use_dates_month'].apply(max_min_scaler)#这种写法是错误的正确的写法是:data[['use_dates_month']].apply(max_min_scaler) ...

df = DataFrame({"a":[1,2,3],"b":[4,5,6],"c":[7,8,9]})dfOut[12]: a b c0 1 4 71 2 5 82 3 6 9df.loc[df.a>=2,'b'] = 'new_data'dfOut[14]: a b c0 1 4 7...

本文转载自这里from matplotlib import pyplot as plt #调节图形大小，宽，高plt.figure(figsize=(6,9))#定义饼状图的标签，标签是列表labels = [u'第一部分',u'第二部分',u'第三部分']#每个标签占多大，会自动去算百分比sizes = [60,30,10]colors = ['red','yellowgr...

加入一行代码即可pd.set_option('display.float_format',lambda x : '%.2f' % x)

遇到这个错误，尝试两种解决方法：第一种： 在程序的最开头，写入下面几行代码import ioimport syssys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf-8')第二种： 如果是write时报错，二话不说，试试codecs模块吧import codecsfh...

本文转自这里需要导入以下包,没有的通过pip安装import matplotlib.pyplot as pltimport cv2from PIL import Imagefrom io import BytesIOimport numpy as np1.图片和数组互转# 图片转numpy数组img_path = "images/1.jpg"img_data = cv2.i...

一直以为"~",是用来对布尔值取反，却忘记了该操作其实是按位取反。以下程序为误用，之前一直在误用，我这个菜鸡！flag = 1if ~flag: print("OK")这样写程序依然会输出 “OK”要这么写才行：flag = 1if not flag: print("OK")...

可以使用 subprocess 模块，关于subprocess.Popen，这里有个比较好的介绍：https://www.cnblogs.com/Security-Darren/p/4733368.htmlhttps://www.cnblogs.com/lincappu/p/8270709.htmllinux下可以直接使用nohub。关于输出文件的重定向：import sub...

http://bigsec.net/b52/scipydoc/wave_pyaudio.htmlhttps://blog.youkuaiyun.com/Xwei1226/article/details/83781157

最近调用腾讯ai开发平台的语音合成接口，将文字转为语音数据后，得到的语音格式为base64，那么啥是base64编码，又如何将其转为mp3格式呢？作为一名面向百度的编程爱好者，看完一篇博客后就秒懂了。直接搬运过来，感谢作者分享。Python的base64函数是内置函数，是一种用64个字符来表示任意二进制数据的方法。用记事本打开exe、jpg、pdf这些文件时，我们都会看到一大堆乱...

本文转载于这里，感谢楼主分享！好人一生平安~因为大家都知道的原因，在国内从github上面下载代码的速度峰值通常都是20kB/s。这种速度对于那些小项目还好，而对于大一些的并且带有很多子模块的项目来讲就跟耽误时间。而常见的的方法无非就是修改HOST或者挂VPN，实际用起来并不稳定。这里提供一种新的方法，下载速度可以达到 1~2MB/s1. 利用开源中国提供的代码仓库标题已经说的很清楚了，...

在python2中编程时，要想使用python3中的除法(/)，必须在脚本最开头加上：from __future__ import division

https://blog.youkuaiyun.com/sinat_33718563/article/details/81298785作者：秦风链接：https://www.zhihu.com/question/49660420/answer/335991541来源：知乎

对于字典：d = {'a':5,'b':4,'d':8,'c':1,'e':4}想得到d = {'d':8,'a':5,'b':4,'e':4,'c':1}可通过下列命令实现：sorted(d.items(),key=lambda x:(-x[1],x[0]))-x[1]表示先对值按照逆序排序，x[0]表示再对键按照正序排序。同理，如果是元组列表L = [(...

找了半天，原来是这个原因！这是因为multiprocessing模块在交互模式是不支持的，在 cmd 里头输入 python xxx.py 来运行起来，你就可以看到子进程的执行了。

简单介绍下自己爬取淘宝商品时遇到的问题

本文参考博客：这里写链接内容 常用的国内源有： 清华：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 豆瓣： http://pypi.douban.com/simple/ pip安装模块时可以使用指令： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple numpy或 pip install -

方式一： from urllib.request import Request, urlopen from urllib.error import URLError, HTTPError req = Request(someurl) try: response = urlopen(req) except HTTPError as e: print(‘The server

用网络爬虫爬取网站数据时，先尝试使用了最简单的方式，如果访问url失败，先考虑添加表头信息（User-Agent是最重要的信息），这样往往可以解决访问失败的问题。如果爬取过程中遭遇中断，往往是该网站的反爬虫机制检测到了你的网络爬虫，这时候考虑添加cookie，模拟登录等手段。使用requests第三方包比使用urllib更方便快捷，遇到的问题也会较少。如果添加cookie后问题依然解决不了，那就考虑

文章出处： http://dataunion.org/14072.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。特征选择主要有两个功能：减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合

使用sorted函数对字典进行排序包含两种情况，一种事对keys进行排序，一种是对value进行排序sorded函数包含三分参数：sorted(iterable,key,reverse)iterable是可迭代对象，可以是dict.items(),dict.keys()等，key是一个函数，用来选取参与比较的元素，reverse用来指点是正序还是逆序。 （1）对key进行排序：dict={'d

1.正常情况下，使用python读取文件的方式比较简单，可以使用如下两种方式：with open(file_path,"r") as f: print(f.read())或者是逐行输出：with open(file_path,"r") as f: for line in f.readlines(): print(line)这里需要注意：read() ,readline

原文 http://machinelearningmastery.com/tactics-to-combat-imbalanced-classes-in-your-machine-learning-dataset/ 相关连接（python） https://github.com/scikit-learn-contrib/imbalanced-learn ` http://ww