三大相关系数:pearson,spearman,kendall统计学中的三大相关性系数：pearson,spearman,kendall，他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示，度量两变量X和Y之间相互关系（线性相关）(1)公式皮尔森相关性
系统 2019-09-27 17:53:11 1980
生成器(generator)概念生成器不会把结果保存在一个系列中，而是保存生成器的状态，在每次进行迭代时返回一个值，直到遇到StopIteration异常结束。生成器语法生成器表达式：通列表解析语法，只不过把列表解析的[]换成()生成器表达式能做的事情列表解析基本都能处理，只不过在需要处理的序列比较大时，列表解析比较费内存。>>>gen=(x**2forxinrange(5))>>>genat0x0000000002FB7B40>>>>forgingen:
系统 2019-09-27 17:52:55 1980
原文链接：https://aiprocon.csdn.net/?utm_source=wx作者|xiaoyu来源|Python与数据科学前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活
系统 2019-09-27 17:51:48 1980
本文总结分析了selenium2.0中常用的python函数。分享给大家供大家参考，具体如下：新建实例driver=webdriver.Firefox()此处定位均使用的百度首页输入框1.通过标签属性Id查找元素方法：find_element_by_id(element_id)实例：driver.find_element_by_id("kw")2.通过标签属性name查找元素方法：find_element_by_name(element_name)实例：d
系统 2019-09-27 17:50:52 1980
python的新式类是2.2版本引进来的，我们可以将之前的类叫做经典类或者旧式类。为什么要在2.2中引进newstyleclass呢？官方给的解释是：为了统一类(class)和类型(type)。在2.2之前，比如2.1版本中，类和类型是不同的，如a是ClassA的一个实例，那么a.__class__返回‘class__main__.ClassA‘，type(a)返回总是。而引入新类后，比如ClassB是个新类，b是ClassB的实例，b.__class__
系统 2019-09-27 17:49:33 1980
在开发一些需要网络通信的应用中，经常会用到各种网络协议进行通信，博主在开发实验室的机器人的时候就遇到了需要把机器人上采集到的图片传回服务器进行处理识别，在python下的实现方式如下（只贴出了关键代码）服务器端LOCAL_IP='192.168.100.22'#本机在局域网中的地址，或者写127.0.0.1PORT=2567#指定一个端口defserver():sock=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_ST
系统 2019-09-27 17:49:31 1980
目录0.背景1.基础2.运算符与表达式3.控制流4.函数5.模块6.数据结构7.面向对象8.文件9.异常10.with语句11.标准库0.背景如果你熟悉java或其他面向对象语言，快速看下面这些代码快速入门python1.基础print("helloworld")#这是一行注释#变量age=20#字符串name='bobe'#字符串格式化print("nameis{0},ageis{1}".format(name,age))#Python从0开始计数，这意
系统 2019-09-27 17:49:04 1980
我们知道Python3.x引入了新的字符串格式化语法。不同于Python2.x的复制代码代码如下:"%s%s"%(a,b)Python3.x是复制代码代码如下:"{0}{1}".format(a,b)今天我在用MySQLdb时，需要用带参数的复制代码代码如下:cursor.execute(sql,param)语句来完成SQL操作。被其他文章的陈旧说法给误导，用了复制代码代码如下:cursor.execute('insertintotestvalues(%s
系统 2019-09-27 17:48:45 1980
Python迭代器与生成器实例详解一、如何实现可迭代对象和迭代器对象1.由可迭代对象得到迭代器对象例如l就是可迭代对象，iter(l)是迭代器对象In[1]:l=[1,2,3,4]In[2]:l.__iter__Out[2]:In[3]:t=iter(l)In[4]:t.next()Out[4]:1In[5]:t.next()Out[5]:2In[6]:t.next()Out[6]:3In[7]:t.next()Out[7]:4In[8]:t.next()
系统 2019-09-27 17:48:18 1980
推荐系统中经常需要处理类似user_id,item_id,rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：1、不能很好的同时支持data[i,...]、data[...,j]、data[i,j]快速切片；2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。要支持data[i,...]、data[...,j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了
系统 2019-09-27 17:48:09 1980
