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 2164
阅读更多注：笔记2已补全#首字母大写.title()#.append()方法：可在列表或元组末尾添加元素主要在for循环中常用#在提列表元素是的索引是从0开始，负数表示倒数，没有索引则默认是第一个元素或者最后一个元素#列表排序详细在笔记1中###for循环##可参考笔记2#for**in**：下的代码缩进则表示要循环，没缩进则不循环#“：”一定要带上#创建不同类型的数值列表a=list(range(2,5,1))#(A,B,c)指的是从A开始数（包括A）往
系统 2019-09-27 17:54:53 2164
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 2164
添加首页和尾页：views.py：fromdjango.shortcutsimportrenderfromapp01importmodelsdefbook_list(request):#从URL中取参数page_num=request.GET.get("page")print(page_num,type(page_num))page_num=int(page_num)#定义两个变量保存数据从哪儿取到哪儿data_start=(page_num-1)*10d
系统 2019-09-27 17:51:57 2164
一代码编排1缩进4个空格的缩进（编辑器都可以完成此功能），不要使用Tap，更不能混合使用Tap和空格。2每行最大长度79，换行可以使用反斜杠，最好使用圆括号。换行点要在操作符的后边敲回车。3类和top-level函数定义之间空两行；类中的方法定义之间空一行；函数内逻辑无关段落之间空一行；其他地方尽量不要再空行。二文档编排1模块内容的顺序：模块说明和docstring―import―globals&constants―其他定义。其中import部分，又按标准
系统 2019-09-27 17:51:16 2164
操作：输入带分页的地址，去掉最后面的数字，设置一下起始页数和终点页数功能：下载对应页码的所有页面并储存为HTML文件，以当前时间命名代码：#-*-coding:utf-8-*-#----------------------------#程序：百度贴吧的小爬虫#日期：2015/03/28#语言：Python2.7#操作：输入带分页的地址，去掉最后面的数字，设置一下起始页数和终点页数#功能：下载对应页码的所有页面并储存为HTML文件，以当前时间命名#-----
系统 2019-09-27 17:51:10 2164
Stringpython3中，所有不同语言的字符串都是Unicodefruit='banana'fruit[0]='b'fruit[0:4]='bana',我们不可以用fruit[0]='B'来修改字符串，但是List可以len(fruit)#字符串长度forletterinfruit:#输出这个字符串中的所有字符ifletter=='a':#可以用等号来判断字符或字符串是否相等after=before+'aaa'#字符串拼接（拼接后中间没有空格）if'f
系统 2019-09-27 17:50:00 2164
preface流式数据的监控，以下主要是从算法的呈现出发，提供一种python的实现思路其中：1.python是2.X版本2.提供两种实现思路，一是基于matplotlib的animation，一是基于matplotlib的ion话不多说，先了解大概的效果，如下：一、一点构思在做此流数据输出可视化前，一直在捣鼓nupic框架，其内部HTM算法主要是一种智能的异常检测算法，是目前AI框架中垂直领域下的一股清流，但由于其实现的例子对应的流数据展示并非我想要的，
系统 2019-09-27 17:49:22 2164
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 2164
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系统 2019-09-27 17:48:49 2164
