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系统 2019-09-27 17:50:15 2037
1.下载地址https://www.python.org/,目前版本是https://www.python.org/downloads/release/python-373/,https://www.python.org/downloads/release/python-2715/。2.依次完成v2版本和v3版本的安装,安装是勾选pip和安装环境变量。3.进入v2版本的安装目录,重命名python为python24.cmd进入v2版本的scripts目录,
系统 2019-09-27 17:49:49 2037
1.创建一个边界值为1而内部都是0的数组,图例如下:[提示:]解此题可以先把所有值都设置为1,这是大正方形;其次,把边界除外小正方形全部设置为0。本题用到numpy的切片原理。多维数组同样遵循x[start:stop:step]的原理。[1.1.1.1.1.1.1.1.1.1.][1.0.0.0.0.0.0.0.0.1.][1.0.0.0.0.0.0.0.0.1.][1.0.0.0.0.0.0.0.0.1.][1.0.0.0.0.0.0.0.0.1.][1
系统 2019-09-27 17:49:14 2037
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 2037
一、简介with是从Python2.5引入的一个新的语法,更准确的说,是一种上下文的管理协议,用于简化try…except…finally的处理流程。with通过__enter__方法初始化,然后在__exit__中做善后以及处理异常。对于一些需要预先设置,事后要清理的一些任务,with提供了一种非常方便的表达。with的基本语法如下,EXPR是一个任意表达式,VAR是一个单一的变量(可以是tuple),”asVAR”是可选的。复制代码代码如下:withE
系统 2019-09-27 17:48:25 2037
Python虽然语法简单,通俗易懂,但是再简单它也是一门语言,就像一棵大树,总有一些树枝是弯弯绕绕的,让新手看完之后一脸懵逼,今天我们就来说说这几个点,反正我学的时候是很困惑的!01.函数里面的*args1).可变参数这个是什么鬼,尤其是有其他c,c++语言基础的人,看到这个点,一定懵逼了,难道是指针,两个**又是什么鬼?其实这个Python里面的函数入参的几种形式,假如你来设计一个语言,一个函数fun(),里面要传参数进来,要考虑扩展性:变量会有很多种形
系统 2019-09-27 17:47:45 2037
在任何语言中,都会规定某些对象(属性、方法、函数、类等)只能够在某个范围内访问,出了这个范围就不能访问了。这是“公”、“私”之分。此外,还会专门为某些特殊的东西指定一些特殊表示,比如类的名字就不能用class,def等,这就是保留字。除了保留字,python中还为类的名字做了某些特殊准备,就是“专有”的范畴。私有函数在某些时候,会看到有一种方法命名比较特别,是以“__”双划线开头的,将这类命名的函数/方法称之为“私有函数”。所谓私有函数,就是:私有函数不可
系统 2019-09-27 17:47:33 2037
1.NumPy安装使用pip包管理工具进行安装复制代码代码如下:$sudopipinstallnumpy使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)复制代码代码如下:$sudopipinstlalipython$ipython--pylab#pylab模式下,会自动导入SciPy,NumPy,Matplotlib模块2.NumPy基础2.1.NumPy数组对象具体解释可以看每一行代码后的解释和输出复制代码代码如下:In[1]:a=aran
系统 2019-09-27 17:47:23 2037
安装方法:注:python环境一定要配置好。1.第一步:下载官方网站:http://www.pyinstaller.org/downloads.html此处下载版本为稳定版。2.第二步:下载完成后解压,打开cmd。例如:我的在F盘根目录下。可更换目录,建议不要有目录不要带有中文。上图:关键安装命令。下图:安装过程图。注意命令的空格,下面夸张了下空格间距,每次空格也仅需按一次。(1)cdF:\pyinstaller-develop\bootlaoder(进入
系统 2019-09-27 17:47:11 2037
一、AdaBoost算法原理上一偏博客总结过,集成学习基于弱学习器之间是否依赖分为Boosting和Bagging两类,Adaboost就是Boosting中的典型代表。其核心思想是针对同一个训练集训练不同的学习器,然后将这些弱学习器集合起来,构造一个更强的最终学习算法AdaBoost是英文"AdaptiveBoosting"(自适应增强)的缩写,它的自适应在于:基于每一个分类器的误差率,来更新所有样本的权重,前一个分类器被错误分类的样本的权值会增大,而正
系统 2019-09-27 17:46:50 2037