xiaoxik的博客

Anaconda使用总结序Python易用，但用好却不易，其中比较头疼的就是包管理和Python不同版本的问题，特别是当你使用Windows的时候。为了解决这些问题，有不少发行版的Python，比如WinPython、Anaconda等，这些发行版将python和许多常用的package打包，方便pythoners直接使用，此外，还有virtualenv、pyenv等工具管理虚拟

1.目标：         1.1、复现  一个文本聚类实验         1.2、复现  k-means聚类实验         1.3、复现   fast search——k-means聚类         1.4、复现 fast search----k-means----文本聚类         1.5、实验    上述改进2.基

使用spyder运行画图程序，但是无法正常显示出图片，并输出UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xe7 in position 11: ordinal not 在把图片的title去掉之后，图片又能正常显示。而在jupyter notebook中没有这个问题。哎，可能还是jupyter notebook好用点吧，感觉

《如何在Anaconda中实现多版本python Spyder共存》1）先在conda中创建一个名为python2的环境，并下载对应版本python2.7conda create --name python27 python=2.7 2）激活python2环境activate python2 3)在python2的环境下下载spyder和Jupt

1、就spder运行代码时出现错误：ImportError: No module named matplotib.pyplot                              在网上查了一堆资料，有的博客说是因为没有正确安装matplotlib所致，并给出可行的安装指令：sudo apt-get install python-matplotlib 。然而我在控制台中通过pip l

open 函数你必须先用Python内置的open()函数打开一个文件，创建一个file对象，相关的方法才可以调用它进行读写。语法：file object = open(file_name [, access_mode][, buffering])File对象的属性一个文件被打开后，你有一个file对象，你可以得到有关该文件的各种信息。以下是和file对象相关的所有属性的列表：属性描述

通过读写文本文件小结“关于python处理中文编码的问题”一、引言　　无论学习什么程序语言，字符串这种数据类型总是着有非常重要。然而最近在学习python这门语言，想要显示中文，总是出现各种乱码。于是在网上查了很多资料，各说纷纭，我也尝试了许多的方法，有时候可以正常显示，有时候确实乱码，让我摸不着头脑。于是自己利用python读写中文的文本文件来尝试去摸索python中的中

__name__ 是当前模块名，当模块被直接运行时模块名为 __main__ 。这句话的意思就是，当模块被直接运行时，以下代码块将被运行，当模块是被导入时，代码块不被运行。--------------------------------------------------目测有很多人对这个问题理解得不是很深刻，应该大部分都是 Python 初学者，所以特意写了篇文章来讲解这个问题：Pyth

1、菜鸟编程-python2、廖学峰-python3、传智播客-8天入门python      评价：使用的是linux系统下的sublime，而我的是windows，有的地方不一致，虽说都差不多， 然而菜鸟级水平，还没入门，有一点点不一样就卡住了。都想在机子上装个linux了。

LookupError: unknown encoding: cp0好多博客说卸载anaconda2.0并安装3.0，我把代码中的这段注释掉并重新打开spyder就好了也不知道是为啥子import sysreload(sys)sys.setdefaultencoding( "utf-8" )

01-网络爬虫概述-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------02-url概述----------------------------------

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def k_means(X, n_clusters, init='k-means++', precompute_distances='auto', n_init=10, max_iter=300, verbose=False, tol=1e-4, random_state=None, copy_x=True, n_jobs=1,