maoersong的专栏

Python中绘图功能和MATLAB中绘图功能差不多，下面介绍一些绘图函数由于看到了一些网友写的关于此函数的介绍，内容非常详实，所以附上链接：一、http://www.cnblogs.com/kemaswill/archive/2012/12/07/2807963.html二、matplotlib绘图，图标注释三、matplotlib绘图（极坐标 3D绘图等）

文章出处：http://www.cnblogs.com/michaely/archive/2013/10/16/3372588.htmlrange    函数说明：range([start,] stop[, step])，根据start与stop指定的范围以及step设定的步长，生成一个序列。>>> range(5) [0, 1, 2, 3, 4] >>> range(

>>> list=['a','b','c']>>> list['a', 'b', 'c']>>> list.extend(['d','e','f'])>>> list['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']>>> len(list)6>>> list[-1]‘f’>>> list=['a','b','c']>>> list.appen

matplotlib是支持unicode编码的，出现图1的问题主要是没有找到合适的中文字体，解决方法有两个：1.直接修改配置文件matplotlibrc这种方法我没有试过，因为我安装的是python（x，y)，配置文件放的地方不一定一致，所以就选择了下面的方法2.在代码中动态设置（推荐方式）这种方式不需要修改配置文件，比较方便，推荐该方法，下面是具体步骤：首先要再python脚

编辑状态时:Ctrl + [ 、Ctrl + ] 缩进代码Alt+3 Alt+4 注释、取消注释代码行Alt+5 Alt+6 切换缩进方式 空格TabAlt+/ 单词完成，只要文中出现过，就可以帮你自动补齐。多按几次可以循环选择Alt+M 打开模块代码，先选中模块，然后按下此快捷键，会帮你打开改模块的py源码供浏览Alt+C 打开类浏览器，方便在源码文件中的各个方法体之间切

用repeat和tile扩充数组元素，例如>>> import numpy as np>>> np.arange(10)array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> a = np.arange(10)>>> aarray([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])>>> a.repeat(5)array([0, 0,

通过Python中help可以查看map()的具体用法>>> help(map)Help on built-in function map in module __builtin__:map(...)    map(function, sequence[, sequence, ...]) -> list        Return a list of the res

在Python中使用help帮助>>> import numpy>>> help(numpy.argsort)Help on function argsort in module numpy.core.fromnumeric:argsort(a, axis=-1, kind='quicksort', order=None)    Returns the indices

文章转载：http://blog.youkuaiyun.com/magictong/article/details/4464024 这个问题很囧，在外面定义了一个变量 xxx ，然后在python的一个函数里面引用这个变量，并改变它的值，结果报错local variable 'xxx' referenced before assignment，代码如下：[python] vie

在PCA中涉及到了方差var和协方差cov，下面详细了解这两个函数的用法。numpy中var和cov函数求法和MATLAB中var和cov函数求法类似。首先均值，样本方差，样本协方差公式分别为                                       其中样本方差公式中为什么除的n-1而不是n，样本协方差同样除的是n-1而不是n，请看此处：http://blog.

原文出处： http://blog.sina.com.cn/s/blog_c96053d60101n24f.html在PCA算法中用到了方差，协方差矩阵，其中方差公式为，协方差矩阵公式为，当时不明白为什么除的不是m，而是m-1，那么想要知道为何，下面就是你想要的答案。    假设X为独立同分布的一组随机变量，总体为M，随机抽取N个随机变量构成一个样本，和是总体的均值和方差, 是常数。是对样

一、Adaboost算法及分析

一、推荐方法的介绍   目前，主要的推荐方法包括：基于内容推荐、协同过滤推荐、基于关联规则推荐、基于效用推荐、基于知识推荐和组合推荐。今天我们仅仅了解一下协同过滤推荐，如果想了解其他推荐内容，我会在最后参考文章中给出链接。首先，我们先看一个例子：    协同过滤推荐算法主要分为基于用户（user-based)的协同过滤推荐算法和基于项目(item-based)的协同

SVM来源于逻辑回归

1、我爱自然语言处理2

Dictionary 是 Python 的内置数据类型之一，它定义了键和值之间一对一的关系。一、dict字典有很多常用的函数dict.clear() 删除字典中所有元素dict.copy() 返回字典(浅复制)的一个副本dict.fromkeysc(seq,val=None) 创建并返回一个新字典，以seq 中的元素做该字典的键，val 做该字典中所有键对应的初始值(如果不提供此值

一、降维技术降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。在低维空间下，数据更容易进行处理，如果降到三维以下，还可以将数据通过图像显示出来，因为人处在一个三维的空间。目前流行的降维方法有：主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）、因子分析（Factor Analysis）、独立成分分析（Independent Componen

最近在学习python编程，开发环境设置好了，是用eclipse + pydev 来做开发的环境，配置好了之后，需要解决的一个关键问题就是老问题了：如何解决代码中的中文问题。以下是解决的全过程：http://tech.ddvip.com/2013-03/1363900887192375.html

转载：简明Python教程__init__方法    在Python的类中有很多方法的名字有特殊的重要意义。现在我们将学习__init__方法的意义。   __init__方法在类的一个对象被建立时，马上运行。这个方法可以用来对你的对象做一些你希望的 初始化 。注意，这个名称的开始和结尾都是双下划线。    例如：#!/usr/bin/python# File

由于python自带的IDEL环境只能编写、运行，不能编译，所以我们需要一个编译的环境，Eclipse就是一个集成开发工具，能够完美地实现编译。下面是安装的全过程：http://www.cnblogs.com/Realh/archive/2010/10/04/1841907.html

在Python编译环境中输入help(enumerate)>>> help(enumerate)class enumerate(object) |  enumerate(iterable[, start]) -> iterator for index, value of iterable |   |  Return an enumerate object.  iterabl

转载：http://blog.youkuaiyun.com/jianhong1990/article/details/7894537maketrans和translate是密切相关的两个方法，先看translate的说明     S.translate(table [,deletechars]) -> string         Return a copy of the string S

Latent Semantic Analysis (LSA) Tutorial译：http://www.puffinwarellc.com/index.php/news-and-articles/articles/33.html        潜语义分析LSA介绍Latent Semantic Analysis (LSA), also known as Latent

A Small Example一个例子As a small example, I searched for books using the word “investing” at Amazon.com and took the top 10 book titles that appeared. One of these titles was dropped because it h

一、背景当我们用搜索引擎输入一个单词或者单词的一部分时，搜索引擎会自动补全查询词项。例如，当我输入“电脑”开始查询时，搜索引擎会推荐一些句子：“电脑管家”，“电脑蓝屏”等等。为了给出这些推荐查询词项，搜索引擎公司是使用了FP-growth算法。前面介绍的Apriori算法也可以来发现频繁集，而FP-growth算法是基于Apriori的构建，采用了一些不同的技术。我们先将数据集存储在一个称

一、什么是逻辑回归？

一、回归与分类的不同之处

Python lambda函数

Part 2 - Modify the Counts with TFIDF计算TFIDF替代简单计数In sophisticated Latent Semantic Analysis systems, the raw matrix countsare usually modified so that rare words are weighted more heavily th

一、用在数组

通过在编译环境中输入import numpyhelp(numpy.asarray)Help on function asarray in module numpy.core.numeric:asarray(a, dtype=None, order=None)    Convert the input to an array.        Parameters

Part 1 - Creating the Count Matrix第一部分 - 创建计数矩阵The first step in Latent Semantic Analysis is to create theword by title (or document) matrix. In this matrix, each index word is a rowand each t

In this article, we will offer a geometric explanation of singular value decompositions and look at some of the applications of them. ...在本文中,我们将给出一种奇异值分解的几何解释,并给出了一些有关奇异值分解的应用。Introduction

转载：http://blog.youkuaiyun.com/wjc272008/article/details/6665724多行缩进（减少缩进）：tab／shift+tab复制行： Ctrl+Alt+方向键'↓'删除行：Ctrl+d自动完成：Alt+/ 注释：Ctrl+／窗口最大小：Ctrl+m1 几个最重要