itszy的博客

学习笔记①：使用python进行文本分类①收集数据：可以使用任何方法。 ②准备数据：需要数值型或者布尔型数据。 ③分析数据：有大量特征时，绘制特征作用不大，此时使用直方图效果更好。 ④训练算法：计算不同的独立特征的条件概率。 ⑤测试算法：计算错误率。 ⑥使用算法：一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类。可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯分类器，不一定非要是文本。

今天在pycharm里面抄代码时碰到 UnicodeEncodeError后来在水木社区翻到一个帖子中说， python 3 明确区分了 bytes 和 str, 也就是未解码的字节流和解码过的字符流，python2 里面这两个经常是搅在一起的。所有在python3里面报错，而在python2里面没报错。后面改成这样即可运行：# -*- coding:utf-8 -

TypeError: ‘numpy.float64’ object cannot be interpreted as an integer出现此情况的原因是plt.hist(normal_values, np.sqrt(N), normed=True, lw=1)中的np.sqrt(N)是浮点型数据，而hist要求是int型数据，所有加上int(np.sqrt(N))import numpy as

利用Python爬取国家水稻数据中心的品种数据一.页面获取python可以进行对网页的访问，主要用到requests，beautifulsoup4包。首先新建一个page的py文件，用来获取页面的数据。import requestsimport bs4import reimport mathdef get_page(url, coding): # 创建一个函数，用来获取BS...