本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：决策树算法优缺点：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标称型算法思想：1.决策树构造的整体思想：决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是
系统 2019-09-27 17:54:26 2013
和之前C++执行LinuxBash命令的方法一样，Python依然支持system调用和popen()函数来执行linuxbash命令。方法一：system调用#仅仅在一个子终端运行系统命令，而不能获取命令执行后的返回信息importosos.system('ls')方法二：popen()函数importosos.popen('ls').readlines()#这个返回值是一个list方法三：使用模块subprocessimportsubprocesssu
系统 2019-09-27 17:53:51 2013
使用open函数，第一个参数为文件名，例如“C:\abc.txt”,这里要注意的是r“C:\abc.txt”。第二个参数为文件的操作方式，这里着重探讨写入，写入主要分为覆盖写入和追加写入。#覆盖写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','w')file.write("abc")#写入字符串file.close#关闭文件#追加写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','a')file.write("abc")#写入字符串fil
系统 2019-09-27 17:53:29 2013
说到流处理，Spark为我们提供了窗口函数，允许在滑动数据窗口上应用转换，常用场景如每五分钟商场人流密度、每分钟流量等等，接下来我们通过画图来了解SparkStreaming的窗口函数如何工作的，处理过程图如下所示：上图中绿色的小框框是一批一批的数据流，虚线框和实线框分别是前一个窗口和后一个窗口，从图中可以看出后一个窗口在前一个窗口基础上移动了两个批次的数据流，而我们真正通过算子操作的数据其实就是窗口内所有的数据流。在代码实现前了解下窗口操作常用的函数有：
系统 2019-09-27 17:52:34 2013
今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛
系统 2019-09-27 17:52:33 2013
本文实例讲述了Python进程间通信Queue消息队列用法。分享给大家供大家参考，具体如下：进程间通信-QueueProcess之间有时需要通信，操作系统提供了很多机制来实现进程间的通信。1.Queue的使用可以使用multiprocessing模块的Queue实现多进程之间的数据传递，Queue本身是一个消息列队程序，首先用一个小实例来演示下Queue的工作原理：代码如下：#coding=utf-8frommultiprocessingimportQue
系统 2019-09-27 17:52:28 2013
一、首先二叉树的定义：classTreeNode:def__init__(self,x):self.val=xself.left=Noneself.right=None构建一棵二叉树：classNode(object):def__init__(self,val):self.val=valself.lchild=Noneself.rchild=NoneclassTree(object):def__init__(self):self.root=Noneself
系统 2019-09-27 17:52:24 2013
2019-09-18-21:11:24(初学者不会学博客,望大家见谅见谅)今天学的内容是有关list.、dict、set集合的使用方法和注意事项list和dict在循环中不可删,而且list在迭代输出时进行删除是会导致索引跟着改变所以一般list不在循环过程中进行删除list和dict要进行删除时,应该把要删除的记录到另一个列表中,然后在进行删除深浅拷贝:浅拷贝只拷贝第一层的内容,而深拷贝是全部内容都进行了拷贝下面是总结的内容:一.重要知识点1.str.j
系统 2019-09-27 17:51:29 2013
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:46 2013
python程序运行中，可由程序抛出异常。异常触发：使用raise命令抛出异常，即可使用异常基类Exception，也可使用自定义异常类（继承Exception类）。classPoint:def__init__(self,x,y):self.x=xself.y=y#DefineaclasstoraiseLineerrorsclassLineError(Exception):#继承自基类Exceptiondef__init__(self,ErrorInfo)
系统 2019-09-27 17:50:11 2013
