搜索到与相关的文章
Python

基于ID3决策树算法的实现(Python版)

实例如下:#-*-coding:utf-8-*-fromnumpyimport*importnumpyasnpimportpandasaspdfrommathimportlogimportoperator#计算数据集的香农熵defcalcShannonEnt(dataSet):numEntries=len(dataSet)labelCounts={}#给所有可能分类创建字典forfeatVecindataSet:currentLabel=featVec[-

系统 2019-09-27 17:54:47 2091

Python

决策树的python实现方法

本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下:决策树算法优缺点:优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值缺失不敏感,可以处理不相关的特征数据缺点:可能会产生过度匹配的问题适用数据类型:数值型和标称型算法思想:1.决策树构造的整体思想:决策树说白了就好像是if-else结构一样,它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树,但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的,我们要做的是

系统 2019-09-27 17:54:26 2091

Python

Python中@property的理解和使用示例

本文实例讲述了Python中@property的理解和使用。分享给大家供大家参考,具体如下:重看狗书,看到对User表定义的时候有下面两行@propertydefpassword(self):raiseAttributeError('passwordisnotareadableattribute')@password.setterdefpassword(self,password):self.password_hash=generate_password_

系统 2019-09-27 17:54:06 2091

Python

Python lambda和Python def区别分析

Python支持一种有趣的语法,它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数,是从Lisp借用来的,可以用在任何需要函数的地方。lambda的语法时常会使人感到困惑,lambda是什么,为什么要使用lambda,是不是必须使用lambda?>>>deff(x):...returnx+2...>>>f(1)3>>>f=lambdax:x+2>>>f(1)3>>>(lambdax:x+2)(1)3Pythondef和Pythonlambda它们有

系统 2019-09-27 17:53:35 2091

Python

Python文件IO

使用open函数,第一个参数为文件名,例如“C:\abc.txt”,这里要注意的是r“C:\abc.txt”。第二个参数为文件的操作方式,这里着重探讨写入,写入主要分为覆盖写入和追加写入。#覆盖写入例子:file=open(r'C:\abc.txt','w')file.write("abc")#写入字符串file.close#关闭文件#追加写入例子:file=open(r'C:\abc.txt','a')file.write("abc")#写入字符串fil

系统 2019-09-27 17:53:29 2091

Python

python多线程扫描端口(线程池)

扫描服务器ip开放端口,用线程池ThreadPoolExecutor,i7的cpu可以开到600个左右现成,大概20s左右扫描完65535个端口,根据电脑配置适当降低线程数#!/usr/local/python3.6.3/bin/python3.6#coding=utf-8importsocketimportdatetimeimportrefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,waitDEBUG=Fa

系统 2019-09-27 17:52:19 2091

Python

Python有趣的小案例

美国队长的锅emmmmmmmm.......没错就是他的锅#所需依赖:python3pycharm#print打印print('helloworld!')#注释符号#井号后面灰色的内容是注释,相当于笔记,会被机器忽略#变量和值#n是变量,100是值,等号的作用是赋值#n相当于高中数学的xyz,只不过xyz的值只能是数字,变量的功能要更强大n=100m='hello'print(n)print(m)#数据类型,这里只讲两个,剩下的需要同学自己去系统地学习了#

系统 2019-09-27 17:50:55 2091

Python

Python 之父的解析器系列之五:左递归 PEG 语法

原题|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum(Python之父)译者|豌豆花下猫(“Python猫”公众号作者)声明|本翻译是出于交流学习的目的,基于CCBY-NC-SA4.0授权协议。为便于阅读,内容略有改动。我曾几次提及左递归是一块绊脚石,是时候去解决它了。基本的问题在于:使用递归下降解析器时,左递归会因堆栈溢出而导致程序终止。【这是我的PEG系列的第5部分。其它文章参见这个目录】假设有如下的语法规则:ex

系统 2019-09-27 17:49:40 2091

Python

Python中除法那些坑

Python中除法那些坑最近刷了一个cf题目,被python中的出发机制坑的不要不要的。这是链接:Chunga-Changapython中//和/的区别与使用a//b会获取值的整数部分,小数部分会丢失a/b会返回完整的值举个栗子:5//2=25/2=2.5那么问题来了?int(a/b)和a//b的区别在哪里呢?例1:int(7/3)=27//3=2既然如此讨论它们意义在上面地方呢?看看例二例二:int(999999999999999997/5)=20000

系统 2019-09-27 17:48:09 2091

Python

Python -二维数组定义

1.a=[]arrays=[a*3]arrays其实为[[]]2.arrays=[a]*N看上去是创建了二维数组,但是只是创建N个指向a的引用,所以一旦a改变,arrays中N个list也会随之改变eg:a=[]N=3arrays=[a]*3arrays[0].append(1)#看上去只为第一个list添加整数1,实际上---print(arrays)输出为[[1],[1],[1]]3.arrays=[[]foriinrange(N)]eg:N=3arr

系统 2019-09-27 17:47:28 2091