Windows•安装lxml最好的安装方式是通过wheel文件来安装，http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/，从该网站找到lxml的相关文件。假如是Python3.5版本，WIndows64位系统，那就找到lxml‑3.7.2‑cp35‑cp35m‑win_amd64.whl这个文件并下载，然后通过pip安装。下载之后，运行如下命令安装：pip3installwheelpip3installlxml‑3.7.2
系统 2019-09-27 17:53:34 1863
本文借鉴于张广河教授主编的《数据结构》，对其中的代码进行了完善。从某源点到其余各顶点的最短路径Dijkstra算法可用于求解图中某源点到其余各顶点的最短路径。假设G=｛V，｛E｝｝是含有n个顶点的有向图，以该图中顶点v为源点，使用Dijkstra算法求顶点v到图中其余各顶点的最短路径的基本思想如下：使用集合S记录已求得最短路径的终点，初始时S={v}。选择一条长度最小的最短路径，该路径的终点w属于V-S，将w并入S，并将该最短路径的长度记为Dw。对于V-S
系统 2019-09-27 17:53:14 1863
三大相关系数:pearson,spearman,kendall统计学中的三大相关性系数：pearson,spearman,kendall，他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示，度量两变量X和Y之间相互关系（线性相关）(1)公式皮尔森相关性
系统 2019-09-27 17:53:11 1863
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系统 2019-09-27 17:52:43 1863
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 1863
python操作Excel首先我们先分析一下怎么去操作和流程使用哪些库及方式本文免费直播课程分享链接：https://ke.qq.com/course/397896?flowToken=1009460有需要学习提升的宝宝可以进去免费报名一下1、使用的库xlrd2、打开文件3、定位到具体的一个sheet表4、以什么方式打开分析完之后下面就是操作编写代码，注意看和分析#--coding:utf-8--importxlrd#打开一个文件data=xlrd.ope
系统 2019-09-27 17:52:40 1863
第1题：如何解决验证码的问题，用什么模块，听过哪些人工打码平台？PIL、pytesser、tesseract模块平台的话有：（打码平台特殊，不保证时效性）云打码挣码斐斐打码若快打码超级鹰第2题：ip被封了怎么解决，自己做过ip池么？关于ip可以通过ip代理池来解决问题ip代理池相关的可以在github上搜索ipproxy自己选一个去说https://github.com/awolfly9/IPProxyTool提供大体思路：获取器通过requests的爬虫
系统 2019-09-27 17:52:35 1863
mkvirtualenv-ppython3环境名创建虚拟环境rmvirtualenv环境名删除环境进入虚拟环境workon环境名(workon+tab可以出来所有环境)查看环境下所有包pip3list查看环境下安装的包(不包括原生python包)pip3freeze依赖包文件生成pip3freeze>requirements.txt环境导入依赖包pip3install-rrequirements.txt普通安装pip3install包名这是linux下的指
系统 2019-09-27 17:52:34 1863
原文链接：https://aiprocon.csdn.net/?utm_source=wx作者|xiaoyu来源|Python与数据科学前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活
系统 2019-09-27 17:51:48 1863
关于声明并初始化二维列表想要快速创建一个二维列表如:5x3的二维列表[[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]正确用法:#先创建一个一维列表tmp=[0,]*3result=[]foriinrange(5):#拷贝对象result.append(tmp.copy())result[0][1]=1print(result)#[[0,1,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]误用:#得到的
系统 2019-09-27 17:51:23 1863
