本文实例讲述了kNN算法python实现和简单数字识别的方法。分享给大家供大家参考。具体如下：kNN算法算法优缺点：优点：精度高、对异常值不敏感、无输入数据假定缺点：时间复杂度和空间复杂度都很高适用数据范围:数值型和标称型算法的思路：KNN算法（全称K最近邻算法），算法的思想很简单，简单的说就是物以类聚，也就是说我们从一堆已知的训练集中找出k个与目标最靠近的，然后看他们中最多的分类是哪个，就以这个为依据分类。函数解析：库函数：tile()如tile(A,n
系统 2019-09-27 17:54:24 2069
python实现windows倒计时锁屏功能#倒计时锁屏importtimefromctypesimport*defclosewindows(closetime):whileclosetime>0:print(closetime)time.sleep(1)closetime-=1user32=windll.LoadLibrary('user32.dll')user32.LockWorkStation()if__name__=="__main__":clos
系统 2019-09-27 17:53:34 2069
本文实例讲述了Python队列RabbitMQ使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：目前的exchange的路由策略是：每个需要队列的服务独享一个队列（queue），消费者（consumer）采用ACK自动应答模式处理队列消息。如果需要新增一个队列服务，需要做如下开发步骤：1.创建队列，发送消息
系统 2019-09-27 17:50:47 2069
python的smtplib提供了一种很方便的途径发送电子邮件。它对smtp协议进行了简单的封装。smtp协议的基本命令包括：HELO向服务器标识用户身份MAIL初始化邮件传输mailfrom:RCPT标识单个的邮件接收人；常在MAIL命令后面,可有多个rcptto:DATA在单个或多个RCPT命令后,表示所有的邮件接收人已标识,并初始化数据传输,以.结束VRFY用于验证指定的用户/邮箱是否存在；由于安全方面的原因,服务器常禁止此命令EXPN验证给定的邮箱
系统 2019-09-27 17:50:26 2069
在Python3环境下使用Python2代码时，碰到了如下的语句：#importmatplotlib.financeasmpf需要安装pipinstallmpl_finance，然后用下面的语句取代。importmpl_financeasmpfmpf_kline.py#coding:utf-8importos,sysimportdatetimeimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.pylabimportdat
系统 2019-09-27 17:50:12 2069
参考来源：https://www.toutiao.com/a6644771438534328836/当数据集的特征过多时，容易产生过拟合，可以用随机森林来在训练之后可以产生一个各个特征重要性的数据集，利用这个数据集，确定一个阈值，选出来对模型训练帮助最大的一些特征，筛选出重要变量后可以再训练模型；本文所用数据集是从kaggle网站上下载的lendclub数据，通过随机森林筛选出对预测是否逾期的重要性变量：#首先导入数据，查看数据集的基本情况：df=pd.r
系统 2019-09-27 17:48:56 2069
python第三方库安装速度慢或安装失败解决方法解决方法解决方法1.访问https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pytorch2.在键盘上按Ctrl+F，出现窗口3.在窗口中输入要安装的库（这里以xgboost为例）4.点击橙色的xgboost5.出现以下画面，接着按照自己的电脑选择不同版本的库。0.90表示库的版本，cp37表示python3.7，amd64表示64位系统6.点击后就会开始下载7.打开cmd
系统 2019-09-27 17:48:38 2069
每逢佳节…对于在外的游子，每逢佳节倍思亲。而对于996ICU的苦逼程序猿们，最期待的莫过于各种节假日能把自己丢在床上好好休息一下了。这几天各公司都陆续开始发中秋礼品了。朋友圈各种秀高颜值的月饼，所以今天我也提前给大家送去一份中秋的美味月饼吧！python&turtlepython的turtle库，最早还是在小甲鱼的**【零基础入门学习Python】**中接触的，好久没用了有些生疏，带大家一起回顾下模块的使用吧。如果你是想认真学习这个库，推荐去官网仔细学习h
系统 2019-09-27 17:48:03 2069
在读取https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors中的中文词向量时，选择了一个有3G多的txt文件，之前在做词向量时用的是word2vec，所以直接导入模型然后indexword即可。因为这是一个txt大文件，尝试了DataFrame，np.loadtxt等，都没有成功，其中主要遇到的问题是：如何读取完整的大文件，而不会出现内存不足memeryerror等问题将读取出来的文件，保存为npy文件根据词找到
系统 2019-09-27 17:47:39 2069
参考：JSON响应内容Requests中也有一个内置的JSON解码器，助你处理JSON数据：>>>importrequests>>>r=requests.get('https://api.github.com/events')>>>r.json()[{u'repository':{u'open_issues':0,u'url':'https://github.com/...如果JSON解码失败，r.json()就会抛出一个异常。例如，响应内容是401(Un
系统 2019-09-27 17:37:43 2069
