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随笔分类 -  python

Python之简单的用户登录和注册
摘要:# -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018/7/26 20:16 # @Author : Adam # @File : exam2.py # @Project: kechen10 '''''' ''' 使用python基础代码实现如下功能(不需要web): 一、用户注册功能 需求:实现用户注册功能,并将用户注册信息保存到磁盘... 阅读全文
posted @ 2018-07-26 20:50 yuluoxingkong 阅读(11417) 评论(0) 推荐(1) 编辑
谈谈关于Python里面小数点精度控制的问题
摘要:https://www.cnblogs.com/herbert/p/3402245.html 基础 浮点数是用机器上浮点数的本机双精度(64 bit)表示的。提供大约17位的精度和范围从-308到308的指数。和C语言里面的double类型相同。Python不支持32bit的单精度浮点数。如果程序需 阅读全文
posted @ 2018-07-26 19:45 yuluoxingkong 阅读(674) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python简单网页爬虫——极客学院视频自动下载
摘要:http://blog.csdn.net/supercooly/article/details/51003921 阅读全文
posted @ 2018-04-27 14:02 yuluoxingkong 阅读(474) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python之numpy的基本使用
摘要:https://blog.csdn.net/cxmscb/article/details/54583415 一、numpy概述 numpy(Numerical Python)提供了python对多维数组对象的支持:ndarray,具有矢量运算能力,快速、节省空间。numpy支持高级大量的维度数组与矩 阅读全文
posted @ 2018-03-23 16:29 yuluoxingkong 阅读(290) 评论(0) 推荐(0) 编辑
xgboost入门与实战(原理篇)
摘要:http://blog.csdn.net/sb19931201/article/details/52557382 前言: xgboost是大规模并行boosted tree的工具,它是目前最快最好的开源boosted tree工具包,比常见的工具包快10倍以上。在数据科学方面,有大量kaggle选手 阅读全文
posted @ 2018-03-22 16:41 yuluoxingkong 阅读(1883) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python读写csv时中文乱码问题解决办法
摘要:https://www.cnblogs.com/shengulong/p/7097869.html 参考1 参考2 参考3 CSV是英文Comma Separate Values(逗号分隔值)的缩写,顾名思义,文档的内容是由 “,” 分隔的一列列的数据构成的,可以使用excel和文本编辑器等打开。C 阅读全文
posted @ 2018-02-08 11:55 yuluoxingkong 阅读(4668) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python中变量、赋值、浅拷贝、深拷贝
摘要:https://www.cnblogs.com/LetMe/p/6724555.html 在理解浅拷贝和深拷贝之前,首先要理解学习一下变量在Python中是怎样存储的; 变量的类型是分值引用与地址引用两种. python的一切变量都是对象,变量的存储,采用了地址引用的方式,存储的只是一个变量的值所在 阅读全文
posted @ 2018-01-11 09:02 yuluoxingkong 阅读(526) 评论(0) 推荐(0) 编辑
anaconda环境变量+修改jupyter默认路径
摘要:手贱在安装的时候没有点添加环境变量 安装好后,用anaconda prompt运行一些程序命令之类都是可以的,但是直接打开cmd就不行了,为了省事,所以决定手动添加环境变量, 1 2 3 4 5 对应你的安装目录,把这几个添加到path环境变量就好了,记得加”;”,千万别删了已存在的。 今天开始我的 阅读全文
posted @ 2018-01-09 21:09 yuluoxingkong 阅读(8954) 评论(0) 推荐(1) 编辑
python dict sorted 排序
摘要:https://www.cnblogs.com/linyawen/archive/2012/03/15/2398292.html 我们知道Python的内置dictionary数据类型是无序的,通过key来获取对应的value。可是有时我们需要对dictionary中 的item进行排序输出,可能根 阅读全文
posted @ 2017-12-23 09:34 yuluoxingkong 阅读(709) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Pycharm新建模板默认添加作者时间等信息
摘要:http://www.cnblogs.com/mat-wu/p/7130358.html 在pycharm使用过程中,对于每次新建文件的shebang行和关于代码编写者的一些个人信息快捷填写,使用模板的方式比较方便。 方法如下: 1.打开pycharm,选择File-Settings 2.选择Edi 阅读全文
posted @ 2017-12-21 17:20 yuluoxingkong 阅读(241) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python中的注释,输入输出和编码及文件
摘要:Python使用缩进对齐组织代码的执行,所有没有缩进的代码,都会在载入时自动执行。每个文件(模块)都可以任意写一些没有缩进的代码,并在载入时自动执行。为了区分 主执行代码和被调用文件,Python引入了变量:__name__。 1)当文件是被调用时,__name__的值为模块名; 2)当文件被执行时 阅读全文
posted @ 2017-12-21 16:24 yuluoxingkong 阅读(527) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python中异常处理--raise的使用
摘要:https://www.cnblogs.com/zhangyin6985/p/7229553.html 当程序出现错误,python会自动引发异常,也可以通过raise显示地引发异常。一旦执行了raise语句,raise后面的语句将不能执行。 演示raise用法 try: s = None if s 阅读全文
posted @ 2017-12-20 17:15 yuluoxingkong 阅读(1545) 评论(0) 推荐(0) 编辑
windows下python安装Numpy、Scipy、matplotlib模块
摘要:来源http://blog.csdn.net/Katrina_ALi/article/details/64922107 http://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/56682025 一、python 2.7下的安装方式一 我自己安装的是pytho 阅读全文
posted @ 2017-12-18 11:51 yuluoxingkong 阅读(1827) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Python笔记——类定义
摘要:http://blog.csdn.net/wklken/article/details/6313265 http://blog.csdn.net/on_1y/article/details/8640012 一、类定义: class <类名>: <语句> 类实例化后,可以使用其属性,实际上,创建一个类 阅读全文
posted @ 2017-12-15 18:24 yuluoxingkong 阅读(339) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python的日志模块logging和syslog
摘要:syslog模块是在unix环境下工作的模块,不能用于windows,在windows环境下可以使用logging模块。 一、syslog syslog模块可以用于记录系统运行的信息,这个模块提供的方法有,syslog(priority,message),它将message送入系统日志,priori 阅读全文
posted @ 2017-12-15 14:18 yuluoxingkong 阅读(7655) 评论(0) 推荐(0) 编辑
python数据类型高阶
摘要:python是近年来使用最广泛的一种编程语言,不管是做web开发,还是网络爬虫,亦或是数据分析等,大家都在选择python来完成这些任务;我想最重要一点就是python学起来很简单,另一个点就是python用的地方非常多,综合起来就是性价比非常高。这节看看基本数据类型中的整数和浮点数。 一、目录1、 阅读全文
posted @ 2017-12-14 14:50 yuluoxingkong 阅读(676) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Pycharm 2017 激活码
摘要:Pycharm 2017 激活码 server选项里边输入: http://idea.liyang.io 阅读全文
posted @ 2017-12-07 11:07 yuluoxingkong 阅读(4131) 评论(1) 推荐(1) 编辑
标签传播算法(Label Propagation)及Python实现
摘要:众所周知,机器学习可以大体分为三大类:监督学习、非监督学习和半监督学习。监督学习可以认为是我们有非常多的labeled标注数据来train一个模型,期待这个模型能学习到数据的分布,以期对未来没有见到的样本做预测。那这个性能的源头--训练数据,就显得非常感觉。你必须有足够的训练数据,以覆盖真正现实数据 阅读全文
posted @ 2017-11-28 15:20 yuluoxingkong 阅读(16831) 评论(0) 推荐(2) 编辑

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