cyy2learn的博客

reduce()python中的reduce内建函数是一个二元操作函数，他用来将一个数据集合（链表，元组等）中的所有数据进行下列操作：用传给reduce中的函数 func()（必须是一个二元操作函数）先对集合中的第1，2个数据进行操作，得到的结果再与第三个数据用func()函数运算，最后得到一个结果。>>> def myadd(x, y): return x + y >>

今天遇到了一个有意思的bug.就像下面这个程序一样data = [1,2,3,4,5]for i in range(5):''' data.append(data[i]) data[i] = i*data[i]''' data[i] = power(data[i],2)上面这段程序会报错IndentationError: expected an ind...

公开数据集下载网址：https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php我使用的是Most Popular Data Sets (hits since 2007)中排名第三的wine。wine数据集的描述是： In a classification context, this is a well posed problem with "well...

从本篇开始介绍如何使用tensorflow分析csv数据。1. 搭建tensorflow的环境。这个事情有很多人写过博客了，我不再赘述，大家去搜一下吧。2. 准备csv数据。excel表格也可以啊，就是改个后缀的事儿。另外，记得先初步清洗处理一下你的csv数据，可参照：使用python处理csv数据的常规做法3.当你和别人在公用GPU的时候，这一步相当重要，如果没有GP...

本篇把讲解与代码结合，来展示一个小爬虫程序的创建过程。第1步，确立目标。爬取北邮人招生网页上，各年份中北邮在不同省份各个专业的招生人数，对应的最高分，最低分和平均分。第2步，分析网页。北邮人招生网页的网址是：url = 'https:///zsb.bupt.edu.cn/list/list.php?p=5_52_1'打开网址后看到的是这样的：可以看到，每一个年份都...

前记：刚刚试了一下，尽管Selenium对PhantomJS的支持已经被deprecated(弃用，藐视，抨击)。但是，我还是可以用此方法爬取数据。先简单讲解一下我之前写的一个小程序，回头再探索最新的爬虫框架。我写的这个程序功能是这样的：爬取北邮人招生网页上，各年份中北邮在不同省份各个专业的招生人数，对应的最高分，最低分和平均分。爬下来的数据格式是.xls。每一个.xls...

1. 安装需要的包pip install package_name如： pip install numpy暂时需要的包有：selenium，xlwt，xlrd，xlutils。2. 安装需要的浏览器驱动我使用的是phantomjs，把下载的phantomjs.exe放到workplace。下载地址：https://download.youkuaiyun.com/downl...

1. 导入数据2. 处理数据3. 分析数据1. 导入数据在程序开始的地方，导入所有需要的包，这里是专门用来处理csv文件的包。如果是excel表格，可以把它的后缀改为.csv，后面处理方法则相同。import csv#read file, for examplefile_path = 'C:/Users/Mytest/test.csv'file = open(f...

str与inti = 10s = str(i)#s = '10's = '1'i = int(s)#i = 1str与floatst = '.4't = float(st)# t = 0.4st = '0.4't = float(st)# t = 0.4t = 0.4st = str(t)# st = '0.4'注意把字符串转换为数字类型时， ...

本文是对pandas官方网站上《10 Minutes to pandas》的一个简单的翻译，原文在这里。这篇文章是对pandas的一个简单的介绍，详细的介绍请参考：Cookbook 。习惯上，我们会按下面格式引入所需要的包：一、            创建对象可以通过 Data Structure Intro Setion 来查看有关该节内容的详细信息。1、可以通过传递一个list

参考自： http://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/0014317799226173f45ce40636141b6abc8424e12b5fb27000#0生成器通过列表生成式，我们可以直接创建一个列表。但是，受到内存限制，列表容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100

import pandas as pdImport numpy as np1.读取csv文件Filepath = ''Data = pd. read_csv(filepath, low_memory = False)2.输出设置pd.set_option('display.float_format', lambda x:'%f'%x) #display settingpd.se...