小白：大牛哥，刚才看到有一个函数不使用return返回结果，而是使用yield关键字返回结果,看不太明白，Python中yield关键字的用途是什么,它有什么作用呀？大牛:要想理解yield的作用，你必须了解什么是生成器(generators)，了解生成器之前(generators)你需要先去了解什么是可迭代对象(iterables)。大牛：小白啊，今天你大牛哥我刚好有空，给你说道说道这个yield的作用。让你开开眼界，看看我大牛都是怎么写出牛逼代码的。小
系统 2019-09-27 17:56:45 2218
环境说明：windows7，python3.6，oracledatabase11g1.安装cx_oracle库1-1.pip安装pipinstallcx_oracle1-2.wheel安装上https://pypi.org/，搜索“cx_oracle”选择适合自己环境的wheel文件(我是windows64位，python3.6)，下载再直接用pipinstallxxxx.whl(注:用virtualenv的，务必先activate相应env再用pip)1
系统 2019-09-27 17:55:48 2218
网上有许多方法提到要用append或者loc直接赋值，但是我运行发现都不行，不知道为啥。我是想把原dataframe中的几行提出来放到新的dataframe中。方法如下：#按照原dataframe的列标题创建新的dataframeNewDataFrame=pd.DataFrame(columns=OriginalDataFrame.columns.values)#i为要提取的行号row=OriginalDataFrame.loc[[i]]frames=[N
系统 2019-09-27 17:54:37 2218
pandas获取csv指定行，列house_info=pd.read_csv('house_info.csv')1：取行的操作：house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作2：取列操作：house_info['price']这是读取csv文件时默认的第一行索引3：取两列house_info[['price',tradetypename']]取多个列也是同理的，注意里面是一个list的列表，不然会报错误；4:增加列：house_Info
系统 2019-09-27 17:53:51 2218
Python数据科学入门DmitryZinoviev著熊子源译第四章使用数据库本章介绍了数据库的使用。之前那本《Python爬虫》中有谈到数据库的使用，这里就不再详细介绍。仅记录了一点自己没有了解到的东西。相关内容可参考之前的文章。https://blog.csdn.net/cjx14060307101/article/details/90046558第17单元设置MySQL数据库如果要插入新的数据，首先需要删除已有的索引，才能插入数据并重新添加索引。UN
系统 2019-09-27 17:53:33 2218
本文分享的实例主要实现的是Python+matplotlib绘制一个有阴影和没有阴影的3D条形图，具体如下。首先看看演示效果：完整代码如下：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3D#setupthefigureandaxesfig=plt.figure(figsize=(8,3))ax1=fig.add_subplot(121,projec
系统 2019-09-27 17:52:34 2218
数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表代码#-*-coding:utf-8-*-from__future__importdivisionfromnumpy.randomimportrandnimportnumpyasnpimportosimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(12345)plt.rc('figure',figsize=(10,6))frompandasimportSeri
系统 2019-09-27 17:50:37 2218
最近要写一款基于被动式的漏洞扫描器，因为被动式是将我们在浏览器浏览的时候所发出的请求进行捕获，然后交给扫描器进行处理，本来打算自己写这个代理的，但是因为考虑到需要抓取https，所以最后找到Mitmproxy这个程序。安装方法：pipinstallmitmproxy接下来通过一个案例程序来了解它的使用，下面是目录结构sproxy|utils|__init__.py|parser.py|sproxy.pysproxy.py代码#coding=utf-8fro
系统 2019-09-27 17:50:22 2218
程序流Python解释器在其最简单的级别，以类似的方式操作，即从程序的顶端开始，然后一行一行地顺序执行程序语句。例如，清单1展示了几个简单的语句。当把它们键入Python解释器中（或者将它们保存在一个文件中，并作为一个Python程序来执行）时，读取语句的顺序是从左到右。当读到一个行结束符（比如换行符）时，Python解释器就前进到下一行并继续，直到没有了代码行。清单1.一个简单的Python程序>>>i=1>>>type(i)>>>l=[0,1,2,3,
系统 2019-09-27 17:49:43 2218
上一篇博客介绍了神经网络其实就是两步，第一步是前向传输，根据输入的特征值与权重矩阵以及激活函数，不断往前计算，得到输出层的值，第二步就是后向传播，根据残差的加权求和，不断往后，直到输入层，然后更新权重，不断进行这两步，直接输出结果的误差在所要求范围内即可。本篇博文通过python代码实现神经网络，采用sklearn自带的手写数字集，看分类情况如何一、导入数据集并标准化数据集的加载非常简单，直接调用load_digits即可，常用到的数据有：digits.d
系统 2019-09-27 17:49:25 2218
