Python - 军军小站|张军博客
Python

python 画出使用分类器得到的决策边界

获取数据集,并画图代码如下:importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt#手动生成一个随机的平面点分布,并画出来np.random.seed(0)X,y=make_moons(200,noise=0.20)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=40,c=y,cmap=plt.cm.Spectral)plt.show()得到图如

系统 2019-09-27 17:52:09 2372

Python

python绘制漏斗图步骤详解

pyecharts中的Funnel函数可以绘制漏斗图,自动根据数据大小生成由大到小自上而下排列的一个漏斗样的图形。1、导入Funnel模块。frompyechartsimportFunnel2、初始化图形参数。funnel=Funnel("漏斗图",width=600,height=400,title_pos='center')3、输入数据并绘图。funnel.add("商品交易行为记录数据",['浏览','加入购物车','下单','支付','交易成功']

系统 2019-09-27 17:49:41 2372

Python

Python中将字典转换为列表的方法

说明:列表不可以转换为字典①转换后的列表为无序列表a={'a':1,'b':2,'c':3}#字典中的key转换为列表key_value=list(a.keys())print('字典中的key转换为列表:',key_value)#字典中的value转换为列表value_list=list(a.values())print('字典中的value转换为列表:',value_list)运行结果:②转换后的列表为有序列表importcollectionsz=co

系统 2019-09-27 17:38:01 2372

Python

Python爬虫入门【5】:27270图片爬取

今天继续爬取一个网站,http://www.27270.com/ent/meinvtupian/这个网站具备反爬,所以我们下载的代码有些地方处理的也不是很到位,大家重点学习思路,有啥建议可以在评论的地方跟我说说。为了以后的网络请求操作方向,我们这次简单的进行一些代码的封装操作。这里在你可以先去安装一个叫做retrying的模块pipinstallretrying这个模块的具体使用,自己去百度吧。嘿嘿哒〜在这里我使用了一个随机产生USER_AGENT的方法i

系统 2019-09-27 17:57:21 2371

Python

PYthon iris KNN,SVM,NB 数据分析 + 可视化

这学期选修了一门Python在大数据中的应用这门课,是方老师教的,了解了一些数据分析常用的库,Numpy,plt,sklearn等印象比较深的库有1.plt可以对数据进行可视化,利于直观的进行数据分析2.sklearn有许多机器学习算法,可以直接用,十分方便老师留了几道python题,我这次直接拿来做总结//题目描述:用scikit-learn加载iris数据集,采用KNN、SVM和朴素贝叶斯算法进行分类,最后比较这三种方法的优缺点。代码:#-*-codi

系统 2019-09-27 17:55:45 2371

Python

Python10分钟入门教程,Python入门神图一张

这篇文章主要介绍了Python10分钟入门教程,分享一张Python入门神图一张,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下|初试牛刀假设你希望学习Python这门语言,却苦于找不到一个简短而全面的入门教程。那么本教程将花费十分钟的时间带你走入Python的大门。本文的内容介于教程(Toturial)和速查手册(CheatSheet)之间,因此只会包含一些基本概念。很显然,如果你希望真正学好一门语言,你还是需要亲自动手实践的。在此,我会假定你已经有了

系统 2019-09-27 17:48:38 2371

Python

使用Python操作Redis5.0新特性Stream实现订阅发布功能

本文完整代码下载:github链接目前在做的工作有一部门是搭建一个可供公司内部使用的推送平台,用的中间件是redis,于是就自然的想用redis5.0版本的新特性来实现这个功能,网上的demo比较少,且大多是终端操作的命令行,写了一个Python的类和大家分享。在介绍具体实现之前,先大致介绍一下背景。在Redis5.0版本发布之前,redis也有一个发布、订阅功能,但功能非常简单,只能单纯的发布和订阅,适合在即时通信里使用。缺点非常多:消息没有持久化的机制

系统 2019-09-27 17:56:13 2370

Python

Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法详解

本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考,具体如下:决策树决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型,通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。例如,在下面的例子中,决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深,决策规则越复杂,模型也越合适。决策树的一些优势是:便于说明和理解,树可以可视化表达;需要很少

系统 2019-09-27 17:48:44 2370

Python

Appium+python自动化(三十五)- 命令启动appium之

简介前边介绍的都是通过按钮点击启动按钮来启动appium服务,有的小伙伴或者童鞋们乍一听可能不信,或者会问如何通过命令行启动appium服务呢?且听宏哥一一道来。一睹为快其实相当的简单,不看不知道,一看吓一跳,直接在docs命令窗口输入命令:appium就可以运行起appium这回小伙伴和童鞋们相信了吧,都启动来了。第一行:欢迎使用Appium,版本v1.8.1第二行:Appium启动成功,启动ip为默认的0.0.0.0,端口为默认的4723;默认即表示“

系统 2019-09-27 17:47:39 2370

Python

python点击鼠标获取坐标(Graphics)

使用Python进行图像编程,要使用到Graphics库。下面列举出较常用的代码fromgraphicsimport*#设置画布窗口名和尺寸win=GraphWin('hehe',666,666)#关闭画布窗口win.getMouse()win.close()#画点pt=Point(100,100)pt.draw(win)#画圆cir=Circle(Point(200,200),75)cir.draw(win)cir.setOutline('red')#外

系统 2019-09-27 17:47:11 2370

Python

python定位xpath 节点位置的方法

chrome右键有copyxpath地址但是有些时候获取的可能不对可以自己用代码验证一下如果还是不行可以考虑从源码当中取出来趁热打铁,使用前一篇文章中XPath节点来定位HTML页面。HTML文件如下(您可以将其拷贝,保存成html文件,跟我笔者实验):Storm这是一个h1标签文本域1:文本域2:密码字段:单选按钮1:malefemale宠物:猫狗兔子1、节点上面的HTML文件,为根节点,他有个lang的属性,他有两个子节点和。2、选取节点实验(1)/,

系统 2019-09-27 17:46:38 2370

Python

Python 列表排序方法reverse、sort、sorted详解

python语言中的列表排序方法有三个:reverse反转/倒序排序、sort正序排序、sorted可以获取排序后的列表。在更高级列表排序中,后两中方法还可以加入条件参数进行排序。reverse()方法将列表中元素反转排序,比如下面这样>>>x=[1,5,2,3,4]>>>x.reverse()>>>x[4,3,2,5,1]reverse列表反转排序:是把原列表中的元素顺序从左至右的重新存放,而不会对列表中的参数进行排序整理。如果需要对列表中的参数进行整理

系统 2019-09-27 17:38:35 2370

Python

Python中list循环遍历删除数据的正确方法

前言初学Python,遇到过这样的问题,在遍历list的时候,删除符合条件的数据,可是总是报异常,代码如下:num_list=[1,2,3,4,5]print(num_list)foriinrange(len(num_list)):ifnum_list[i]==2:num_list.pop(i)else:print(num_list[i])print(num_list)会报异常:IndexError:listindexoutofrange原因是在删除lis

系统 2019-09-27 17:54:23 2369

Python

深入浅出python机器学习_7.1_支持向量机

%matplotlibinline#支持向量机SVM的核函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state=6)print('X:\n',X,'\n')print('y:\n',y,'\n')X:[[6.45

系统 2019-09-27 17:56:57 2368

Python

Python信号分析 | 信号的表示(三) 【离散信号的表示】

回顾:信号的表示(一)信号的表示(二)1、指数序列指数序列一般形式为Aan.,可以用MATLAB中数组幂运算(即点幂运算)a.^n来实现。Python中用a**n实现。Python代码如下:"""离散信号表示之指数序列"""importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltn=np.arange(0,15)a=3.0/4f=a**nplt.subplot(221)plt.title(u'a=3/4')plt.stem(n

系统 2019-09-27 17:54:00 2368