文章目录1.检测Python版本2.安装Python3版本1、可利用linux自带下载工具wget下载2、下载完成后到下载目录下3、解压4、区分目录5、gcc编译6、保留与否7、再建立新版本python的链接`8、查看版本3、opencv-python安装后报错的问题1.检测Python版本~~~~~~~~~在你的系统中运行应用程序Terminal（如果你使用的是Ubuntu，可按Ctrl+Alt+T；如果用的是CentOS或者RedHat，可按Ctrl+
系统 2019-09-27 17:50:33 2068
1.json模块提供了一种很简单的方式来编码和解码JSON数据。其中两个主要的函数是json.dumps()和json.loads()，要比其他序列化函数库如pickle的接口少得多。下面演示如何将一个Python数据结构转换为JSON：'''遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：857662006寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！'''importjsondata={'name':'ACME
系统 2019-09-27 17:50:20 2068
np矩阵乘积np.dot(A,B)：对于二维矩阵，计算真正意义上的矩阵乘积。对于一维矩阵，计算两者的内积，也称为向量点乘（内积）。点乘的几何意义是可以用来表征或计算两个向量之间的夹角，以及在b向量在a向量方向上的投影，见如下Python代码：importnumpyasnp#2-Darray:2x3two_dim_matrix_one=np.array([[1,2,3],[4,5,6]])#2-Darray:3x2two_dim_matrix_two=np.
系统 2019-09-27 17:50:18 2068
算法工程师Python这几年热度逐渐上升，在很多高校Python也被列为通识课程，之所以如此受欢迎正是由于它的高效、简洁、易用、强大的第三方库等优点。如今在web开发、人工智能、大数据等方便应用非常广泛。不管你是否喜欢，不管怎么吐槽，如果想要从事人工智能，依然很难绕过Python，虽然这两年julia、Go被炒得也很热，但是在人工智能方面依然无法撼动Python的地位。目录Python解释器IDEpip代理虚拟环境Python解释器编程语言都会涉及编译器
系统 2019-09-27 17:50:07 2068
一、ConfigParser简介ConfigParser是用来读取配置文件的包。配置文件的格式如下：中括号“[]”内包含的为section。section下面为类似于key-value的配置内容。复制代码代码如下:[db]db_host=127.0.0.1db_port=22db_user=rootdb_pass=rootroot[concurrent]thread=10processor=20中括号“[]”内包含的为section。紧接着section为
系统 2019-09-27 17:50:05 2068
2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 2068
1、a.log文件中包含以下eddy|123|18jay|456|202、目标结构：2.1、['eddy|123|18','jay|456|20']2.2、[['eddy','123','18'],['jay','456','20']]defli(f1):new_li=[]withopen('a.log',mode='r',encoding='utf-8')asf1:data=f1.read()data1=data.split('\n')returndat
系统 2019-09-27 17:49:35 2068
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai（一）机器学习中的集成学习入门（二）bagging方法（三）使用Python进行交易的随机森林算法（四）Python中随机森林的实现与解释（五）如何用Python从头开始实现Bagging算法决策树是一种简单而强大的预测建模技术，但它们存在高方差。这意味着在给定不同的训练数据的情况下，树可以得到非常不同的结果。为了使决策树更加健壮并实现更好性能，我们会采用集成学习方法，其中一种是
系统 2019-09-27 17:49:29 2068
importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdig=datasets.load_digits()#读入sklearn内置数据print(
系统 2019-09-27 17:49:24 2068
词云是一种非常漂亮的可视化展示方式，正所谓一图胜过千言万语，词云在之前的项目中我也有过很多的使用，可能对于我来说，一种很好的自我介绍方式就是词云吧，就像下面这样的：个人觉还是会比枯燥的文字语言描述性的介绍会更吸引人一点吧。今天不是说要怎么用词云来做个人介绍，而是对工作中使用到比较多的词云计较做了一下总结，主要是包括三个方面：1、诸如上面的简单形式矩形词云2、基于背景图片数据来构建词云数据3、某些场景下不想使用类似上面的默认的字体颜色，这里可以自定义词云的字
系统 2019-09-27 17:48:59 2068
