工具：python2.7相关包：traits-4.6.0-cp27-cp27m-win32.whl，VTK-7.1.1-cp27-cp27m-win32.whl，mayavi-4.5.0+vtk71-cp27-cp27m-win32.whl下载地址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonpbs/安装前准备：设置Python环境变量；将相关包放置于Python安装目录的三方包文件夹中，我的是E:\Python2.7\pb\
系统 2019-09-27 17:54:34 2419
今天，我们正式开始数据分析课程的基础篇，Python基础。为什么是Python呢，在相关的开发语言调查中，使用过Python的开发者，大多数人都会把Python作为自己的主要语言。在数据分析领域，使用Python语言更是最多的。Python语言语法简洁，搭建方便，而且还拥有庞大健全的第三方库供使用。比如科学计算工具库Pandas和NumPy；深度学习工具Keras和TensorFlow；以及机器学习工具库Scikit-learn等等。总之，如果你想在数据分
系统 2019-09-27 17:46:20 2419
打开快手主页，进行页面分析对于快手这种平台，分析完页面代码之后，无任何想要的信息，所以，只能进行json数据的抓取，这些视频都是通过json语句传给前段，然后进行循环生成，所以，我们来看抓的json包然后进行详情页链接分析接下来看json数据补充一下，这里由于页面刷新了，所以看到的两个链接不一样，方法就是这样的然后拼接出来二级路径，进行访问详情页最后在详情页按照常规方法进行分析页面爬取数据就行了分享一下代码importrequestsfrombs4impo
系统 2019-09-27 17:49:46 2418
word2vec介绍word2vec官网：https://code.google.com/p/word2vec/word2vec是google的一个开源工具，能够根据输入的词的集合计算出词与词之间的距离。它将term转换成向量形式，可以把对文本内容的处理简化为向量空间中的向量运算，计算出向量空间上的相似度，来表示文本语义上的相似度。word2vec计算的是余弦值，距离范围为0-1之间，值越大代表两个词关联度越高。词向量：用DistributedRepres
系统 2019-09-27 17:48:08 2418
概述神经网路顾名思义将生物的神经系统中的兴奋与抑制比作计算机中的0和1知识点：神经网络原理神经网络中的非线性矫正神经网络参数设置参数设置重要参数：activation：隐藏单元进行非线性化的方法，一共4总：identity，logistic，tanh，relualpha：正则化参数，默认为0.0001，参数越大算法越简单hidden_layer_size:设置隐藏层的结点和层数：[10,10]表示2层，每层结点为10图像分析importnumpyasnpf
系统 2019-09-27 17:56:07 2417
如下所示：importrec=re.compile(r'\d')s='you1are2welcome'#用指定的内容，替换正则匹配的内容，也可以指定替换次数ret=c.sub('',s,1)print(ret)#处理函数接收一个参数(每次的匹配结果)defdeal(s):returnstr(int(s.group())*2)#可以认为干预替换过程，传递一个函数即可ret=re.sub(r'\d',deal,'you1are2welcome')print(r
系统 2019-09-27 17:47:07 2417
fromitertoolsimportproduct,takewhilea=[1,2,3]b=[1,2,3]c=[1,2,3]#嵌套循环，当满足某个条件时执行foraa,bb,ccinproduct(a,b,c):ifaa+bb+cc==9:print(aa,bb,cc)#自定义一个方法，返回真则继续，不为真则breakdefcheck_num(num):ifnum<3:returnTruereturnFalseforiintakewhile(check_
系统 2019-09-27 17:57:09 2414
在帮朋友解决这个问题后，随便记录一下这三种方法：第一种方法：使用正则表达式：因为当时的要求是判定10.0.0.1到10.255.255.255，原理其实是一样。这里简单回顾一下正则表达式模式的内容：常见的如：\d可以表示0～9的任意一个数字字符而\D是匹配一个非数字字符等价于^^是匹配字符串的开头，但放在[]中表示匹配不在[]中的字符$是匹配字符串的末尾.是匹配除了换行符任意字符{}表示重复几次，例如：^a{2,4}$aa,aaa或aaaa|的是或的意思[
系统 2019-09-27 17:56:01 2414
Python笔记003-生成器和生成器表达式以下是我学习《流畅的Python》后的个人笔记，现在拿出来和大家共享，希望能帮到各位Python学习者。首次发表于:微信公众号：科技老丁哥，ID:TechDing，敬请关注。本篇主要知识点：生成器使用yield做关键字，一次只返回一个值给调用者，然后暂停执行，其作用是：节省内存空间。生成器可以用next()函数，也可以用for迭代的方式获取元素值，中间还可以用close()来随时终止生成器。生成器表达式可以认为是
系统 2019-09-27 17:55:40 2414
代码如下：#生成内推码importrandomimportstring#code_str由字母和数字组成code_str=string.ascii_letters+string.digitsprint(code_str)#内推码的长度是4defgen_code(len=4):return''.join(random.sample(code_str,len))print([gen_code()foriinrange(10)])
系统 2019-09-27 17:46:08 2414
InstalliPythonNotebookonUbuntuLucid10.04«TrungHuynh'stechblogInstalliPythonNotebookonUbuntuLucid10.041234567sudoadd-apt-repositoryppa:chris-lea/zeromqsudoadd-apt-repositoryppa:chris-lea/libpgmsudoadd-apt-repositoryppa:chris-lea/py
系统 2019-08-12 01:33:23 2414
#嵌套json/dict排序defdict_ordered(obj):ifisinstance(obj,dict):returnsorted((k,dict_ordered(v))fork,vinobj.items())ifisinstance(obj,list):returnsorted(dict_ordered(x)forxinobj)else:returnobj#递归删除json/dict中的某个值defdict_del(key,obj):ifisi
系统 2019-09-27 17:53:22 2413
image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可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。我
系统 2019-09-27 17:51:06 2413
介绍BeautifulSoup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。BeautifulSoup自动将输入文档转换为Unicode编码，输出文档转换为utf-8编码。你不需要考虑编码方式，除非文档没有指定一个编码方式，这时，BeautifulSoup就不能自动识别编码方式了。然后，你仅仅需要说明一下原始编码方式就
系统 2019-09-27 17:54:16 2411
python创建弹出式菜单的实现代码实现效果图：Python代码importwin32uiimportwin32apifromwin32conimport*frompywin.mfcimportwindowclassMyWnd(window.Wnd):def__init__(self):window.Wnd.__init__(self,win32ui.CreateWnd())self._obj_.CreateWindowEx(WS_EX_CLIENTEDG
系统 2019-09-27 17:54:25 2410
