一、缺失值的处理方法由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit-learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值，但是这样处理会浪费大量有价值的数据。下面是处理缺失值的常用方法：1.忽略元组当缺少类别标签时通常这样做（假定挖掘
系统 2019-09-27 17:50:59 1977
前言：为了获取一定高级操作，如：微信模板消息(xiao,xin)推送，把消息推送给用户，或者是获取用户授权信息都需要用到accesstoken，有效期为两个小时？过了两个小时怎么办？重新获取，来，代码撸起走，啥女朋友没有？获取小程序对应的accesstokendefget_wx_token():url="https://api.weixin.qq.com/cgi-bin/token?"try:respone=requests.get(url,params=
系统 2019-09-27 17:50:53 1977
下面先给大家介绍下Python3判断2个字典相同的方法，Python自带的数据结构dict非常好用，之前不知道怎么比较2个字典是否相同，做法是一个一个key比较过去。。。现在想到可以直接用==进行判断！！！a=dict(one=1,two=2,three=3)b={'one':1,'two':2,'three':3}c=dict(zip(['one','two','three'],[1,2,3]))d=dict([('two',2),('one',1),(
系统 2019-09-27 17:50:06 1977
如下所示：#-*-coding:UTF-8-*-importwaveimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#打开wav文件，open返回一个的是一个Wave_read类的实例，通过调用它的方法读取WAV文件的格式和数据。f=wave.open(r"D:\project\REC001.wav","rb")#读取格式信息#一次性返回所有的WAV文件的格式信息，它返回的是一个组元(tuple)：声道数,量化位数（b
系统 2019-09-27 17:49:51 1977
1.这几天陆续收到很多读者、球友的留言、私信，说要怎么学Python？有没有基础的，偏小白的学习方法？我的回答是：等我统一答复。小胖从不食言，今天就来说说我觉得一个零基础、想转行、一直不得法的人应该如何入门。2.对于Python来说，一直有个误区，那就是「Python很简单」。不知道你有没有、或者曾经有过这样的想法。我也能理解，毕竟一句话就能打印helloworld，3行代码就能人脸识别，真的太简单了。但这真的是Python的全部吗？如果你只是满足于依靠强
系统 2019-09-27 17:49:49 1977
2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 1977
之前用featureCount处理得到结果，要提出第一列gene_id和readcount列，首先软件输出的第一行默认是你使用的命令行，没有用，用bash批量删掉。foriin`ls`;dosed-i'1d'$i;done删除当前文件夹下所有文件第一行。其实提出两列很简单，不过我受够了每次一个文件执行一次的烦。想搞成别的程序调用时命令行参数直接就行。第一次知道sys.argv这玩意，学到了。我设置了-i输入，-o输出这两个参数来判断输入输出文件个数，不过对
系统 2019-09-27 17:49:32 1977
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 1977
代码来源：《Python神经网络编程》手写数据集下载地址:1.训练数据集2.测试数据集摘要本文代码主要讲解基于Python的简单神经网络构建用于识别手写数据集，类模块具有通用性，在分析清楚问题后可以加以改动，运用于其他方面。代码importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系统 2019-09-27 17:49:14 1977
单例模式单例模式（SingletonPattern）是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例存在。当你希望在整个系统中，某个类只能出现一个实例时，单例对象就能派上用场。比如，某个服务器程序的配置信息存放在一个文件中，客户端通过一个AppConfig的类来读取配置文件的信息。如果在程序运行期间，有很多地方都需要使用配置文件的内容，也就是说，很多地方都需要创建AppConfig对象的实例，这就导致系统中存在多个AppConfig的实
系统 2019-09-27 17:49:13 1977
