01 2016 档案
摘要：如前一篇笔记，我们还是只讨论两层嵌套布局的情况。 前面的布局有一个缺点：有三个内层布局，则需要三个空部件。那若有十个内层布局呢？显然会让人不舒服。 刚才在玩 Qt Designer 时，发现了一个更好的办法，不管有多少个内层布局，只需要一个空部件。 一、过程分析： 1. 先准备一个全局部件，用于"承
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摘要：PyQt5 有四种布局：水平（QHBoxLayout）、竖直（QVBoxLayout）、网格（QGridLayout）、表单（QFormLayout）在窗体中单一的布局应该不难，但若是比较复杂的布局，一般涉及到布局的嵌套，这就头疼了。本文的四个知识点：1. 布局不能直接嵌套（如果我错了，欢迎指正！）
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摘要：有些场合，我们需要对数据可视化。单是靠 tkinter 难度太大，而且做出来的效果不一定理想。 此时，将 tkinter 与 matplotlib 结合，是最好的选择。 知识点： 将 tkinter 与 matplotlib 结合的整个套路是固定的，只需要关心我们的绘图逻辑和程序逻辑即可 impor
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摘要：知识点： 使用 tkinter.Frame.tkraise() 函数去提升当前 tkinter.Frame 的 z 轴顺序，使得多个 tkinter.Frame 的可见性得以切换 本文基于：win7 + python34 1 2 3 4 5 import matplotlib matplotlib.
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摘要：由于要用到文件对话框和消息对话框，所以先给出下面的列表。 py2 与 py3 中 tkinter 的变化： Tkinter → tkinter tkMessageBox → tkinter.messagebox tkColorChooser → tkinter.colorchooser tkFile
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摘要：PyQt实现界面与逻辑分离的设计很是方便，详情可以见我的第一篇博文。 不过本文将使用python的标准库 tkinter，来实现界面与逻辑分离的GUI 设计。 我们来设计一个很简单的程序： 目的：长度单位英尺(feet)到米(meter)的转化 实现：输入框输入英尺(feet)，标签显示对应的长度米
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摘要：目的： 给表达式 '10+6/5-4*2' 中每个运算符左右都加一个空格字符，变成：'10 + 6 / 5 - 4 * 2' 思路： 分组、捕获、替换 1. 替换字符中含参数 \1 （此处不能叫参数，想不到叫什么，那就不管它~~） >>> bds = '10+6/5-4*2' # 表达式 >>> m
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摘要：下午，看到堆栈的内容。于是上机实验了一番 >>> bds = '10+6/5-4*2' # 数学运算表达式 想用 findall 把运算符号提取出来 >>> import re >>> m = re.findall(r'[+-*/]', bds) # 习惯性地按加减乘除顺序排列：'[+-*/]' 可
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摘要：kallan兄弟，你好。我前几天好像在matplotlib的示例中见过类似的例子，不过那个好像是三维的。看到你的问题后回去找了下，没找到。然后我想了下，这的问题本质就是在figure上显示文字。应该可以用text方法实现。没有你的数据，我只能模拟一下。比如：在下图中的曲线上显示数字，并根据数值调整不...
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摘要：一、装饰器无参数1.原函数无参数def wrap_in_tag_b(fn): # wrap_in_tag_b 是真正的装饰器 def wrapped(): return "" + fn() + "" return wrappeddef wrap_in_tag_i(fn): ...
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摘要：效果图：代码：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt'''调整 matplotlib 子图的大小'''x1 = np.linspace(0.0, 5.0)x2 = np.linspace(0.0, 2.0)y1 = np.cos(2 * n...
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摘要：这几天在看 sklearn 的文档，发现他的分类器有很多，这里做一些简略的记录。大致可以将这些分类器分成两类： 1）单一分类器，2）集成分类器一、单一分类器下面这个例子对一些单一分类器效果做了比较from sklearn.cross_validation import cross_val_score...
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摘要：凯利公式的模拟验证 场景：一个赌局，你跟庄家。你出 1 元，庄家出 0.96元。赌金数目可随之翻倍。 根据每次抛色子的结果的单双决定胜负。 胜者得到双方所下的赌金，计 1.96 元。 问题：如何下注才能做到，风险最小，盈利最大呢？ 答案：凯利公式。 凯利公式的作用： 根据赔率与胜率，得出你每次的资金
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摘要：这篇文章我们玩玩numpy的数值数据类型转换导入numpy>>> import numpy as np一、随便玩玩生成一个浮点数组>>> a = np.random.random(4)看看信息>>> aarray([ 0.0945377 , 0.52199916, 0.62490646, 0....
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摘要：一、特点：0.无监督的神经网络1.基于梯度下降2.固定学习速率3.离线学习（批量学习）4.隐藏层数目范围：[1, +∞)4.可以选择激活函数类型5.numpy的矩阵运算（黑科技）6.友好的 API （高仿sklearn, 没办法，太好用了 ^_^!!!）7.测试用到了sklearn库的dataset...
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摘要：用numpy可以灵活定义神经网络结构，还可以应用numpy强大的矩阵运算功能！一、用法1）. 定义一个三层神经网络：'''示例一'''nn = NeuralNetworks([3,4,2]) # 定义神经网络nn.fit(X,y) # 拟合print(nn.predict(X)) #预测说明： 输...
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摘要：import urllib.requestimport requestsfrom io import StringIOimport numpy as npimport pandas as pd'''下载网络文件，并导入CSV文件作为numpy的矩阵'''# 网络数据文件地址url = "http:/...
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摘要：sklearn 是 python 下的机器学习库。scikit-learn的目的是作为一个“黑盒”来工作，即使用户不了解实现也能产生很好的结果。其功能非常强大，当然也有很多不足的地方，就比如说神经网络就只有一个RBM（不是人民币哈）。但是，不管怎样，首荐！！这个例子比较了几种分类器的效果，并直观的显...
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摘要：matplotlib有一个finance子模块提供了一个获取雅虎股票数据的api接口：quotes_historical_yahoo_ochl感觉非常好用！示例一 获取数据并作折线图import matplotlib.pyplot as pltfrom matplotlib.finance impo...
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