xuanweiace的博客

1、字符串前加 u例：u"我是含有中文字符组成的字符串。"作用：后面字符串以 Unicode 格式 进行编码，一般用在中文字符串前面，防止因为源码储存格式问题，导致再次使用时出现乱码。2、字符串前加 r例：r"\n\n\n\n”　　# 表示一个普通生字符串 \n\n\n\n，而不表示换行了。作用：去掉反斜杠的转移机制。（特殊字符：即那些，反斜杠加上对应字母，表示对应的特殊含义的，比如最常见的”\n”表示换行，”\t”表示Tab等。 ）应用：常用于正则表达式，对应.

（博文体系参考：《Python数据分析与应用》课本）任务数据如下：读入csv文件时，encoding必须是正确的，常用的编码格式有：UTF-8 , UTF-16 , GBK , GB2312 , GB18030等。如果和文件的编码格式不符合时，则会报错：import pandas as pdpath = "D:/mystudy/大三上学期作业/PythonPy...

python 类中一定需要有 __init__方法么？没有的会怎样？在回答这个问题之前，先说两个问题：① 面向对象编程？② 什么是类？面向对象，先上一个正式点的解释：“把一组数据结构和处理它们的方法组成对象（object），把相同行为的对象归纳为类（class），通过类的封装（encapsulation）隐藏内部细节，通过继承（inheritance）实现类的特化（specialization）和泛化（generalization），通过多态（polymorphism）实现基于对象类型的动.

1、列表与字符串转换列表转字符串：将列表中的内容拼接成一个字符串 将列表中的值转成字符串字符串转列表：用eval转换将字符串每个字符转成列表中的值将字符串按分割成列表2、列表与字典转换列表转字典：将两个列表转成字典将嵌套列表转为字典字典转列表：字典中键、值转为列表3、字典与字符串转换字符串转字典：用eval转换用json.loa...

一、介绍jieba库是一款优秀的 Python 第三方中文分词库，jieba 支持三种分词模式：精确模式、全模式和搜索引擎模式，下面是三种模式的特点。精确模式：试图将语句最精确的切分，不存在冗余数据，适合做文本分析全模式：将语句中所有可能是词的词语都切分出来，速度很快，但是存在冗余数据搜索引擎模式：在精确模式的基础上，对长词再次进行切分。二、安装方法打开开始菜单，找到...

1.np.flatten() 和 np.ravel()两者的功能是一致的，将多维数组降为一维，但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图。np.flatten()返回一份拷贝，对拷贝所做修改不会影响原始矩阵，而np.ravel()返回的是视图，修改时会影响原始矩阵使用时推荐np.flatten()输入：import numpy as npa = np.array([[1 , 2]...

官方文档：http://effbot.org/imagingbook/image.htm1.打开图像并显示（注意这样show的话，会生成本地文件的）：img=Image.open('1.jpg')img.show()2.转8位灰度图greyimg=img.convert('L')greyimg.show()3.获取图片某一像素点的 （R,G,B）值...

安装：https://pan.baidu.com/s/1vAlSjVbHt0EDJY6C_38oEA提取码：t9be在这个链接中下载对应的.whl文件，放到下图所示的目录中。然后打开anaconda prompt 找到对应的目录，输入：pip install pyecharts-0.1.9.4-py2.py3-none-any.whl即可安装成功。但是发现版本...

一、概述在我们使用TensorFlow进行神经网络的搭建时，难免遇到需要训练很多次来拟合数据的情况，假设需要拟合1000次数据，那么可能前800次的拟合效果都不是很好，所以显示进度条就会使得输出面板被填满，输出的信息我们并不关心，我们只关心最后200次的拟合效果，此时思考能否可以有一种办法可以简便的在训练多个epochs时隐藏进度条的输出呢？二、具体操作阅读这个函数tenso...

库名称简介Chardet 字符编码探测器，可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama 主要用来给文本添加各种颜色，并且非常简单易用。Prettytable 主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib，[Python]标准库，计算文本差异Levenshtein，快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy 字符串模糊匹配。esmre 正则表达式的加速器...

熟练spyder中的一些快捷键后，能极大提升code效率。这里列出常用的快捷键。（可以在spyder导航栏Tools-Preferences-Keyboard shortcut中查看有所有的快捷键）Tab/Shift+Tab:代码缩进/撤销代码缩进Ctrl+1:注释/撤销注释Ctrl+4/5:块注释/撤销块注释Ctrl+L:跳转到行号F5:运行F11:全屏常用快捷键快...

1.Ctrl+鼠标点击函数名（对应的函数名会加下划线） 或 Ctrl+g2.help(function)在某些情况下方法1失效，比如TensorFlow中的一些函数tf.constant，他只会跳转到一个init文件，并不会展示函数原型。所以可以这样help(tf.constant)，就可以3.使用inspect包import inspect as ist...

sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_ 可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_ 计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_ svmlight/libsvm格式的数据集:s...

给定一个8*8的数据，用两种方式分别进行输出。xx = np.zeros((8,8),dtype = np.uint8)xx[0,0] = 13im = Image.fromarray(xx)plt.imshow(im)plt.matshow(xx)plt.show()输出：得出结论：首先我不知道为啥两个窗口是不一样大的。其次发现图片显示的都是正着...

20200221；1.做分类问题的时候，给定你标签，你想知道每一类标签的出现频数，可以使用这个函数：np.bincount()。如果想分析一下数据样本是否均衡的时候，可以考虑这种操作，代码十分简明。...

函数原型：sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=100, n_features=2, centers=3, cluster_std=1.0, center_box=(-10.0, 10.0), shuffle=True, random_state=None)参数含义：n_samples: int, optional (default=100)...

意义：PCA算法中所要保留的主成分个数n，也即保留下来的特征个数n类型：int 或者 string，缺省时默认为None，所有成分被保留。赋值为int，比如n_components=1，将把原始数据降到一个维度。赋值为string，比如n_components='mle'，将自动选取特征个数n，使得满足所要求的方差百分比。

一、随机划分import numpy as npfrom sklearn import datasetsiris = datasets.load_iris()X = iris.datay = iris.target# 1）归一化前，将原始数据分割from sklearn.model_selection import train_test_splitX_train,X_tes...

函数声明：precision_score(y_true, y_pred, labels=None, pos_label=1, average='binary', sample_weight=None)其中较为常用的参数解释如下：y_true：真实标签y_pred：预测标签average：评价值的平均值的计算方式。可以接收[None, 'binary' (default), 'm...

列表推导式[x for x in range(n)]问题：请计算出1~9间的整数的平方常规方法for i in range(1,10): print(i*i)链表推导式：print([x*x for x in range(1,10)])匿名函数方法：匿名函数语法形式：lambda [arg1, arg2, arg3, ... , argn]...

写在前面： 其实网上有很多读入mnist数据的代码，但是都是比较麻烦冗长的函数，本篇文章介绍几种不算很麻烦的，借用库函数读入数据的方法。方法1：方法2：方法3：...

前言：针对一个完整的机器学习框架目前还没有总结出来，所以目前只能总结每一个单独的算法。由于现在研究的重点是算法，所以对于数据的处理，数据的分析和可视化呈现，在现阶段并不进行展示（这样容易陷入纠结和浪费过多时间）。但是，当理解算法的基本原理和实现方法之后，再回过头来从头开始，实现一个完整的机器学习流程。**1. KNN 原理KNN是一种即可用于分类又可用于回归的机器学习算法。对于给定测试...

import datetimeimport time starttime = datetime.datetime.now()endtime = datetime.datetime.now()print('The time cost: ')print(endtime - starttime) start = time.time()end = time.time()prin...

首先调入库：from sklearn.model_selection import train_test_splittrain_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和test data。注意输出的参数对应的次序。语法：X_train,X_test, y_train, y_test =cross_validation.train...

按索引对DataFrame或Series进行排序（注意ascending=false的意思是按照降序排序，若不写参数则默认升序排序）DataFrame的构造函数默认参数是(值，列名，行索引)，行索引不填则默认0,1,2,3这样？In [101]: frame=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),columns=['c','a','b'],i...

在用pandas预处理数据时，难免需要自己构造一些有价值的数据，applymap函数和map函数对于处理此类问题十分方便。给定一个DataFrame，含有每个学生的第一次考试和第二次考试的成绩，现在让你将分数转化成ABCD和 ‘ 不及格 ’ 等级。首先来看DataFrame中的applymap函数：数据参考自grades_df = pd.DataFrame( data={'e...

输入：df_Grp，类型是pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy我们先来学习一下如何将分组后的其中一个分组给转换成DataFrame类型：tmp = dict(list(df_Grp))tmpname=[]tmpname = [i for i,j in df_Grp]#下面这行代码其实就转化成DataFrame了，但是只是一个数据...

经测验，describe函数要快很多，不知道是不是当做一个属性直接存储起来，然后调用函数的时候O1输出？对于30000*288的数据，describe是秒出结果，但是调用mean函数则需要10秒左右。对于300000*3左右数据量的数据，describe是秒出结果，但是调用mean函数反正是一分钟跑不出来（然后我就直接终止了程序）。但是真正原因还是不知道。有懂原理的大神解释一下呀？...

这篇文章原文出自kaggle，文中给出了reduce_mem_usage方法可以用来自动缩减dataframe占用空间这篇notebook展示了通过使用更合理的数据类型来减少dataframe的内存使用量方法如下：迭代每一个column检查column是否为数字型检查column是否可以用integer表示找出column下的最大值和最小值选择适用于数据范围的最合适的数据类型...

依次选择这几项：点击ok确认。注意：点击ok之后不会立即生效，重启Spyder之后才会生效

关于单引号和双引号当输出的字符串内部没有单引号的时候，外面可以用单引号， 但是如果内部有了单引号，那么外部只能用双引号。dict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}print(dict)print ('dict[Name]: ', dict['Name'])print ("dict['Age']: ", dict['Age...

关于常用在for循环中的range函数python range() 函数可创建一个整数列表，一般用在 for 循环中。函数语法range(start, stop[, step])参数说明：start: 计数从 start 开始。默认是从 0 开始。例如range（5）等价于range（0， 5）;stop: 计数到 stop 结束，但不包括 stop。例如：range（0， 5）...

读入数据与预处理因为老师给的文件无法直接读取，故从官网导入数据：官网链接：http://www.cs.nyu.edu/~roweis/data.html导入数据之后要对MATLAB文件进行读入：data=sio.loadmat(trainfile)对文件type一下：type(data)Out[118]: dict将data中的train部...

NumPy是什么？使用Python进行科学计算的基础包，在数据分析的时候比较常用到矩阵计算。这时太多的Np属性不记得，所以方便自己使用把一些常用的Np属性汇总记录一下使用的时候方便查找。ndarray.ndim阵列的轴数（尺寸）。ndarray.shape数组的大小。这是一个整数元组，表示每个维度中数组的大小。对于具有n行和m列的矩阵，shape将是(n,m)。shape因此，元组的...

话说啊，所谓的C语言1000行，Java100行，Python20行呢。。。光一个登录就30行了。、 一个输入用户名密码的登录程序：init_usrname=input('Please enter initial username:')init_password=input('Please enter initial password:')print (init_usrname)p...

备注：1、在python2.x中raw_input( )和input( )，两个函数都存在，其中区别为raw_input( )---将所有输入作为字符串看待，返回字符串类型input( )-----只能接收“数字”的输入，在对待纯数字输入时具有自己的特性，它返回所输入的数字的类型（ int, float ） 2、在python3.x中raw_input( )和input(...

arr = input(""); #输入一个一维数组，每个数之间使空格隔开num = [int(n) for n in arr.split()]; #将输入每个数以空格键隔开做成数组print(num[0]+num[1]); #打印数组# encoding: utf-8'''Python的输入是野生字符串，所以要自己转类型strip去掉左右两端的空白符，返回s...

a = int(input());print(len(str(a)))print(a)输入：123输出：3123

1.下载Python for windows废话不说，直接上网址：https://www.python.org/ftp/python/3.5.1/python-3.5.1.exe2.安装Python for windows运行安装文件之后，你会看到这个页面：不得不说Python 在 Windows平台下的安装比傻瓜式还傻瓜式，直接点击Install Now，Python就直接被装到你的C盘了。我当...