摘要：
Linux crontab定时执行任务 命令格式与详细例子，大家可以参考下。 基本格式 : * * * * * command 分 时 日 月 周 命令 第1列表示分钟1～59 每分钟用*或者 */1表示 第2列表示小时1～23（0表示0点） 第3列表示日期1～31 第4列表示月份1～12 第5列标 阅读全文
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1、type()：接受一个对象作为参数，并返回它的类型 >>> b array([0, 1, 2, 3]) >>> type(b) <type 'numpy.ndarray'> 2、cmp(a,b)：比较两个对象的大小，如果a小于b,返回一个负整数； >>> c,d=-4,12 >>> cmp(c, 阅读全文
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1、sorted()函数：内建函数，适用于所有类型，返回排序后的对象，原对象不改变，sorted(a,key=,reversed=True) >>> sorted((3,1,4,2)) [1, 2, 3, 4] >>> a=[4111,1,52,46,200,6,7] >>> sorted(a) [ 阅读全文
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一、numpy.loadtxt读取数据 data=numpy.loadtxt('数据路径.txt',delimiter=',',usecols=(0,1,2,3) , dtype=float)#读取后是多元数组格式 然后利用数组的特征获取不同列 value=data[:,0:3],classfiy= 阅读全文
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两类文档存储在两个路径下，假设每类文档有25个文档 def spamTest(): docList = [] classList = [] fullText = [] for i in range(1,26):#循环读取所有的txt,并解析成列表 wordlist = textParse(open( 阅读全文
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python序列包含列表[]、元组()、字符串三种 列表 一、列表基本内容 1、建立：a=[1,2,3,5]，通过[ ， ，], >>>b=[6,7,8,9] 2、索引：a[0]=1 3、切片：a[0:2],a[:] 4、删除：del a[索引]; a.remove(5) ；a.pop(索引），会返 阅读全文
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Numpy的重要特点就是其N维数组对象， 1、ndarray每个元素是相同的，每个数组都有一个两个对象： .shape:用于表示维度大小的元组 .dtype：用户表示数组类型的对象 2、创建数组 array(将输入数据（列表、元组、数组或其他序列类型）转化为ndarray) array ([[列表1 阅读全文
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未经同意请勿转载http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ 前文已经详细介绍DataFrame与Series两种数据结构，下面介绍DataFrame与Series的数据基本手段 一、pandas两种数据结构的index是不可修改的，pandas对象的一个重要方法是rei 阅读全文
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Series与DataFrame对比学习 文章为本人原创，未经同意请勿转载，http://www.cnblogs.com/smallcrystal/ Series:构建的方法，一组数组（列表或元组），利用Series(),自动生成索引。或Series(字典),值只有一列，无列索引，只有行索引 属性： 阅读全文
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Series是一种类似于一维数组的对象，又一组数据（各种Numpy数据类型）以及一组与之相关的数据标签（即是索引）组成。 可以将Series看成是一个定长的有序字段，因为它是索引值到数据值的一个映射。 import pandas as pd >>>obj=pd.Series([4,5,6,7])#仅 阅读全文
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1、逻辑函数 假设数据集有n个独立的特征，x1到xn为样本的n个特征。常规的回归算法的目标是拟合出一个多项式函数，使得预测值与真实值的误差最小： 而我们希望这样的f(x)能够具有很好的逻辑判断性质，最好是能够直接表达具有特征x的样本被分到某类的概率。比如f(x)>0.5的时候能够表示x被分为正类，f 阅读全文