Python argparse模块

本文介绍Python标准库中的argparse模块,用于处理命令行参数。通过示例演示如何使用该模块,包括创建解析对象、添加参数及选项、进行解析等关键步骤。

1、定义

argparse是python标准库里面用来处理命令行参数的库

2、使用步骤

  1. import argparse 首先导入模块
  2. parser = argparse.ArgumentParser() 创建一个解析对象
  3. parser.add_argument() 向该对象中添加你要关注的命令行参数和选项
  4. parser.parse_args() 进行解析

示例:

import argparse

parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('integer', type=int, help='display an integer')
args = parser.parse_args()

print(args.integer)
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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