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 2002
本文实例讲述了python自定义装饰器。分享给大家供大家参考，具体如下：先看一个例子defdeco(func):print("beforemyfunc()called.")func()print("aftermyfunc()called.")returnfunc@decodefmyfunc():print("myfunc()called.")#myfunc=deco(myfunc)#与上面的@deco等价myfunc()print("***********
系统 2019-09-27 17:47:58 2002
在采集网页信息的时候，经常需要伪造报头来实现采集脚本的有效执行下面，我们将使用urllib2的header部分伪造报头来实现采集信息方法1、#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-#encoding=utf-8#Filename:urllib2-header.pyimporturllib2importsys#抓取网页内容-发送报头-1url="//www.jb51.net"send_headers={'Host':'www.
系统 2019-09-27 17:47:48 2002
抓取动态的网页内容主要有两种办法，一种是通过开发者工具找到动态内容的接口，然后分析接口的参数和返回值来爬取网站的数据。另外一种是通过模拟浏览器来抓取数据。python的Selenium库就可以通过代码来模拟浏览器抓取数据。一、概述运行Selenium需要依赖于Python的selenium库，以及浏览器对应驱动器（WebDriver）。安装selenium库pipinstallselenium项目地址：https://pypi.org/project/se
系统 2019-09-27 17:47:10 2002
Python脚本有一个毛病，当使用相对路径时，被另一个不同目录下的py文件中导入时，会报找不到对应文件的问题。感觉是当前工作目录变成了导入py文件当前目录。如果你有配置文件的读取操作，然后都放在一个py文件中，而你又用的是相对路径，而且这个py文件在多个不同目录下的py文件中被导入，那就呵呵了。。。还是用绝对路径吧。解决这个问题，可以用绝对路径。当然是自动的绝对路径，而不是每次都手动给前缀赋值，让脚本自动寻找当前文件的绝对路径。此处分享在python下获取
系统 2019-09-27 17:46:48 2002
forsplitValueinset(dataset[:,featureIndex].tolist()):首先set是一个无序，无重复的数据结构，所以很多时候使用它来进行去重；但是set接收的函数是原生array，这个怎么办？我现在有的numpy里面的matrix；于是我查了一下，直接使用matrix.tolist()，但是发现返回值有问题：importosos.chdir("D:\\galaxy\\aliyunsvn\\code\\MLInAction\
系统 2019-09-27 17:46:43 2002
在带有参数的的函数进行装饰时defpri(func):defone(*a,**b):#这里要带参func(*a,**b)#这里也要带参returnone@prideftest(*a,**b):#不定长参数print(a,b)test(1,2,a=2)对有返回值的函数进行装饰时defpri(func):defone():returnfunc()#要将func()返回returnone@prideftest():returnTrueprint(test())带
系统 2019-09-27 17:46:29 2002
很多时候可能需要在一个图中画出多条函数图像，但是可能y轴的物理含义不一样，或是数值范围相差较大，此时就需要双y轴。matplotlib和seaborn都可以画双y轴图像。一个例子：importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#ax1forKDE,ax2forCDFf,ax1=plt.subplots()ax1.grid(True)#ax1.set_ylim(0,1)ax1.set_ylabel('KDE')a
系统 2019-09-27 17:46:19 2002
本文实例讲述了python使用Image处理图片常用技巧。分享给大家供大家参考。具体分析如下：使用python来处理图片是非常方便的，下面提供一小段python处理图片的代码，需要安装图像处理工具包PIL(PythonImageLibrary)。#coding=utf-8importImageimporturllib2importStringIOimportos#改变图片大小defresize_img(img_path):try:img=Image.ope
系统 2019-09-27 17:46:08 2002
本文定位：已将CPU历史数据存盘，等待可视化进行分析，可暂时没有思路。前面一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）提到过在linux下如何用python将top命令的结果进行存盘，本文是它的后续。python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化，比如下面的代码：复制代码代码如下:importmatplotlib.pyplotaspltlist1=[1,2,3]list2=[4,5,9]plt.plot(l
系统 2019-09-27 17:45:54 2002
