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摘要: Matplotlib可视化 matplotlib及环境配置 数据图的组成结构,与matplotlib对应的名称 常见的数据绘图类型,与绘制方法 matplotlib安装配置 linux pip install numpy pip install scipy pip install matplotli 阅读全文
posted @ 2020-01-01 20:40 是阿凯啊 阅读(375) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: pandas多种格式数据加载 在我们实际场景中,我们会在不同地方遇到各种不同数据格式(比如大家熟悉的CSV格式,txt格式,HTML格式,XML格式等等),我们如何用python和这些数据打交道呢? 1.不同格式文本的数据读取 1.1csv读取: 正常读取 分隔符读取 不要headers读取(第一行 阅读全文
posted @ 2020-01-01 19:32 是阿凯啊 阅读(519) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 支持向量机SVM 对于分类问题,还有一种算法叫做支持向量机SVM,我们简化一下二分类数据,假设这些数据只有二维特征,其数据如下: 我们希望找到一条线,把这些数据能够分类识别,图中三条线,H1是失败的,H2和H3都可以正确分类,但是明显肉眼可以识别出,H3要比H2更好,对于新的未知数据其准确度也是更高 阅读全文
posted @ 2020-01-01 18:25 是阿凯啊 阅读(351) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Black一款让你代码更加规范小工具 为提高代码质量,其可读性是重要评判标准,为帮助开发者统一代码风格, Python 官方同时推出了一个检查代码风格是否符合 PEP8 的工具,今天介绍Black代码格式化工具。 1.安装 安装中遇到问题: 2.环境: python3.6+ 3.示例: test.p 阅读全文
posted @ 2020-01-01 10:19 是阿凯啊 阅读(367) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: kaggle自行车租赁预测 1.数据 为自行车租赁系统提供的数据,提供数据为2年内华盛顿按小时记录的自行车租赁数据。数据来源: "Kaggle自行车租赁预测比赛数据 " 2.数据预处理 通过pandas导入数据 瞅一眼看看数据格式,这里打印前5行: 查看一下数据有没有缺省值 把月,日和小时单独拎出来 阅读全文
posted @ 2019-12-29 22:47 是阿凯啊 阅读(483) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: DBSCAN聚类算法 基于密度的空间聚类算法,该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合。 DBSCAN算法需要规定两个参数 epsilon:在一个点周围邻近区域半径 minPts:邻近区域内至少包含点个数 根据以上两个参数结合e 阅读全文
posted @ 2019-12-29 14:58 是阿凯啊 阅读(1018) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1 K Means 1.1算法原理 K是原始数据被聚集为K类,Means就是均值点,K Means均点。K Means的核心就是将一堆数据聚集为K个簇,每个簇中都有一个中心点称为均值点。簇中所有点到该簇的均值点的距离都较其他均值点更近。如下图: 1.2文字叙述 确定K值(就是把数据聚为几个类,K值是 阅读全文
posted @ 2019-12-29 14:52 是阿凯啊 阅读(1179) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: SimHash原理 1.SimHash背景 SimHash算法来自于 GoogleMoses Charikar发表的一篇论文“detecting near duplicates for web crawling” ,其主要思想是降维, 将高维的特征向量映射成低维的特征向量,通过两个向量的Hammin 阅读全文
posted @ 2019-12-14 13:41 是阿凯啊 阅读(3006) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 6.版本控制 从URL通过get传参获取版本。 6.1自定义版本控制 6.2内置类版本控制 6.3版本控制之源码解析: 6.4内置方法: 6.5版本总结 阅读全文
posted @ 2019-11-13 17:29 是阿凯啊 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 4.restframework 权限 4.1权限: 权限在单个视图应用。 效果: 当用于在url键入user_type=1的用户拒绝访问: 当用户在url键入user_type=3的用户拿到数据库内容: 4.2权限源码解析 4.3全局和局部配置权限: 4.4django内置权限类 python fr 阅读全文
posted @ 2019-11-13 17:29 是阿凯啊 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑