Dave_lzw的博客

模块区分包和目录：包的每一级都要有__init__.py当新版本的一个特性与旧版本不兼容时，该特性将会在旧版本中添加到__future__中，以便旧的代码能在旧版本中测试新特性。# python2中/是整除，python3中//是整除，/是除法但得到浮点数>>> from __future__ import division>>> print 10 / 33.3333333333333335Python面向对象编程由于Python是动态语言，对每一

函数式编程将计算视为函数而非指令纯函数式编程：不需要变量，没有副作用，测试简单支持高阶函数，代码简介Python支持的函数式编程不是纯函数编程：允许有变量支持高阶函数：函数也可以作为变量传入支持闭包：有了闭包就能返回函数有限度地支持匿名函数Python中的高阶函数高阶函数：能接收函数做参数的函数(如内置的map()等)>>> def add(x,y,f):... return f(x) + f(y)...>>&gt

from sklearn.datasets import fetch_openmlimport matplotlibimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npdef sort_by_target(mnist): reorder_train = np.array(sorted([(target, i) for i, target in enumerate(mnist.target[:60000])]))[:, 1] reorder

# 线性回归模型# from sklearn.linear_model import LinearRegression## lin_reg = LinearRegression()# lin_reg.fit(housing_prepared,housing_labels)## some_data = housing.iloc[:5]# some_labels = housing_labels.iloc[:5]# some_data_prepared = full_pipeline.trans

from sklearn.pipeline import Pipelinefrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.base import BaseEstimator , TransformerMixinrooms_ix , bedrooms_ix , population_ix , household_ix = 3 , 4 , 5 , 6# 自定义转换器：添加组合后的属性class CombinedAttri.

########## data_clear ##########import numpy as npimport osimport pandas as pdfrom create_test import split_test_by_category########## 获取训练、测试集 ################HOUSING_PATH = "D:\\data"def load_housing_data(housing_path): csv_path = os.path.j

train：test = 0.2数据集属性：1.load_data.pyimport pandas as pdimport osimport matplotlib.pyplot as pltfrom create_test import split_train_testfrom create_test import split_train_by_idHOUSING_PATH = "D:\\data" # 数据集路径# 加载housing.csv数据集def load_housin

基本逻辑就是保持训练好的模型，然后再load_model()加载，用新数据集训练易错点比如第一次训练得到模型a.model,下次利用load_model()加载该模型，对新数据集进行训练，如果不加处理的话很可能报错：ValueError: Error when checking target: expected input_6 to have shape (13966,) but got array with shape (11640,)我这里是因为 ：模型训练时的数据集中，poi_loc数据.

import re , random , requests , loggingfrom lxml import etreefrom multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPoollogging.basicConfig(level=logging.DEBUG)TIME_OUT = 15proxies = []header = { 'User-Agent' : 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64

平面图绘制from matplotlib import pyplot as pltimport numpy as np# linspace（x, y）产生一个有100个元素的行向量，其中的元素在区间[x, y]中等间隔分布。# linspace（x, y, n）产生x和y之间等间隔的n个数，如果n = 1，返回结果为y。x = np.linspace(-np.pi,np.pi)plt.plot(x,np.cos(x),color='red')plt.show()# 颜色：英文字母、RGB

import pandasimport numpy as npfrom pandas import Series , DataFrames = Series([1,2,3,np.nan,5,1])print(s)0 1.01 2.02 3.03 NaN4 5.05 1.0dtype: float64numpy.random.randn() :以给定的形状创建一个数组，数组元素来符合标准正态分布N(0,1)a = np.random.r

要登录的网站:https://www.1point3acres.com/bbs/找到form中的action查看提交表单的目的地址：https://www.1point3acres.com/bbs/member.php?mod=logging&action=login&loginsubmit=yes&infloat=yes&lssubmit=yes&inajax=1登录后，查看表单数据作为提交参数：最后就是查看头像的位置：利用BeautifulSoup

0.安装selenium + Chrome Driver安装selenium：pip install selenium安装Chrome Driver：下载：http://chromedriver.storage.googleapis.com/index.html版本要对应（chrome://version查看版本）将chromedriver.exe 添加到用户环境变量1.使用selenium模拟浏览器操作demofrom selenium import webdriverimpo

推荐页封面抓取不需要考虑JS，直接用XPath定位<a>即可。推荐页url：https://www.bilibili.com/list/recommend/1.html翻到x页就是x.html抓取封面，定位到<img>中的src,获取这个src访问下载到本地就行了。用XPath获取src路径："//div[@class='zr_recomd']/ul/li/div/a/img/@src"完整代码：# 抓取B站推荐页视频封面import requestsfrom

url:https://hotels.ctrip.com/Domestic/tool/AjaxHotelFaqLoad.aspx参数：hotelid ：酒店idpage : 页数# coding=utf-8import requestsimport jsonfrom time import sleepfrom pprint import pprintglobal hotelurl = 'https://hotels.ctrip.com/Domestic/tool/AjaxHo.

pip install PyPDF21.copy && merge操作from PyPDF2 import PdfFileReader , PdfFileWriterfrom PyPDF2 import PdfFileMerger # ---------copy ori_pdf as out_pdf--------------ori_pdf = 'pdf_learn.pdf'out_pdf = 'pdf_learn_copy.pdf'pdf_input = PdfFi

pip install python-docx1.读取sample.docx:import docxfrom docx import Documentfrom pprint import pprintdef getText(filename): doc = Document(filename) fullText = [] for para in doc.paragraphs: fullText.append(para.text) return(fullText)pprint(g

mysql数据库版本：mysql Ver 8.0.12 for Win64 on x86_64 (MySQL Community Server - GPL)0.免密登陆mysql -u root -p不输密码直接回车1.创建表DB、用户scraper1CREATE DATABASE DB;创建用户：create user 'scraper1'@'localhost' identified by 'passwd'授予其所有权限：grant all privileges on DB.* to

1. 首先确保有pip2. http://www.pyinstaller.org/ 下载pyinstaller3.在下载的pyinstaller文件夹内使用终端，输入：pyinstaller -F -w -i icon.ico F:\python\test.py-F 为生成单独的.exe文件  （简洁但是拉低运行速度）-w为执行exe程序时不显示命令行窗口 （-F -w

在所需要创建的地方右键单击，点击Git Bash here在出来的命令行中输入touch .gitignore然后在生成的.gitignore文件中添加需要忽略的文件名即可