python语言的3.x完全不向前兼容,导致我们在python2.x中可以正常使用的库,到了python3就用不了了.比如说mysqldb目前MySQLdb并不支持python3.x，Python3.x连接MySQL的方案有：oursql,PyMySQL,myconnpy等。下面来说下python3如何安装和使用pymysql，另外两个方案我会在以后再讲。1.pymysql安装pymysql就是作为python3环境下mysqldb的替代物,进入命令行,使
系统 2019-09-27 17:56:43 2259
Python函数编程——名称空间名称空间又名namespace，顾名思义就是存放名字的地方，存什么名字呢？举例说明，若变量x=1，1存放于内存中，那名字x存放在哪里呢？称空间正是存放名字x与1绑定关系的地方。Python里面有很多名字空间，每个地方都有自己的名字空间，互不打扰，不同空间中的两个相同名字的变量之间没有任何关系。名称空间有4种：LEGBlocals：函数内部的名字空间，一般包括函数的局部变量以及形式参数。enclosingfunction：在嵌
系统 2019-09-27 17:54:55 2259
一、闭包来自wiki：闭包（Closure）是词法闭包（LexicalClosure）的简称，是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。所以，有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。在一些语言中，在函数中定义另一个函数时，如果内部的函数引用了外部的函数的变量，则可能产生闭包。运行时，一旦外部的函数被执行，一个闭包就形成了，闭包中包含了内部函数的代码，以及所需外部函数中的变量
系统 2019-09-27 17:54:10 2259
作用域LEGB作用域：变量起作用的范围。LEGB含义解释：L—Local(function)局部作用域；函数内的命名空间，可以通过locals()查看。E—Enclosingfunctionlocals外部嵌套作用域；外部嵌套函数的命名空间(例如closure闭包函数)G—Global(module)全局作用域；函数定义所在模块（.py文件）内的命名空间，可以通过globals()查看。B—Builtin(Python)内置模块作用域；Python内置模块
系统 2019-09-27 17:53:56 2259
DBSCAN的聚类类簇数k是自适应的。太忙了没工夫写文字了。fromsklearnimportdatasetsimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.clusterimportDBSCANX1,y1=datasets.make_circles(n_samples=5000,factor=.6,noise=.05)X2,y2=datasets.make_blobs(n_samples=10
系统 2019-09-27 17:53:45 2259
逻辑回归的推导过程：https://blog.csdn.net/ACM_hades/article/details/90448785代码主要实现了下面公式：Wk+1=Wk+λX(Y−fWk(XT))W^{k+1}=W^k+λX(Y-f_{W^k}(X^T))Wk+1=Wk+λX(Y−fWk(XT))数据集：我们选择MNIST数据集进行实验，它包含各种手写数字(0-9)图片，图片大小28*28。MNIST数据集本身有10个类别，为了将其变成二分类问题我们进
系统 2019-09-27 17:52:11 2259
树和图的数据结构，就很有意思啦。#coding=utf-8classBinaryTree:def__init__(self,root_obj):self.key=root_objself.left_child=Noneself.right_child=Nonedefinsert_left(self,new_node):node=BinaryTree(new_node)ifself.left_childisNone:self.left_child=nodee
系统 2019-09-27 17:49:38 2259
1、需求我们想对字符串中的文本做查找和替换。2、解决方案对于简单的文本模式，使用str.replace()即可。例如：text='mark，帅哥，18，183帅，mark'print(text.replace('18','19'))print(text)运行结果：mark，帅哥，19，193帅，markmark，帅哥，18，183帅，mark针对更为复杂的模式，可以使用re模块中的sub()函数。实例：将日期格式从“11/28/2018”改为“2018-1
系统 2019-09-27 17:49:23 2259
之前的文章里面谈到过，我从R转到Python上，一个很大的不习惯就是R的数据结构比较简单，但是Python的数据类型比较多，很容易就令人头脑混乱。但是今天学习了一下Udacity的课程，顿时就清楚多了。Python最基础的数据类型包括数组、列表、字典比较常见的。而Numpy和Pandas的数据类型是在基础数据类型上建立，彼此相关，又彼此不同。Numpy里面最基本的就是一维的对象np代指，这点我认为和列表list基本没有什么不同，很多操作（比如各种的for循
系统 2019-09-27 17:49:11 2259
简述在大多数此类教程中都会不遗余力的介绍如何使用数据库。今天我们对数据库暂且不表，而是来关注另一个在web应用中很重要的特性：如何推送邮件给用户。在某个轻量级应用中我们可能会添加一个如下的邮件服务功能：当用户有了新的粉丝后，我们发送一封邮件通知用户。有很多方法可以实现这个特性，而我们希望提供出一种可复用的通用框架来处理。Flask-Mail介绍对于我们来说是幸运的，现在已经有很多外部插件来处理邮件，虽说不能百分百按照我们的想法去处理，但已经相当接近了。在虚
系统 2019-09-27 17:48:57 2259
