填充螺旋演示结果：实例代码：importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnptheta=np.arange(0,8*np.pi,0.1)a=1b=.2fordtinnp.arange(0,2*np.pi,np.pi/2.0):x=a*np.cos(theta+dt)*np.exp(b*theta)y=a*np.sin(theta+dt)*np.exp(b*theta)dt=dt+np.pi/4.0x2=a*np.cos
系统 2019-09-27 17:52:35 1822
背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现已经有人在做汉化，虽然看起来也像是谷歌翻译的，本着拿来主义，
系统 2019-09-27 17:52:29 1822
一：什么是魔法函数看一个简单的例子：classCompany:def__init__(self,employee__list):self.employee=employee__listcompany=Company(['tom','jack','jane'])employee=company.employeeforiteminemployee:print(item)打印结果无疑是tom,jack,jane。那么换一种方式，使用Python的魔法函数：cla
系统 2019-09-27 17:52:26 1822
看python社区大妈组织的内容里边有一篇讲python内存优化的，用到了__slots__。然后查了一下，总结一下。感觉非常有用python类在进行实例化的时候，会有一个__dict__属性，里边有可用的实例属性名和值。声明__slots__后，实例就只会含有__slots__里有的属性名。#coding:utf-8classA(object):x=1def__init__(self):self.y=2a=A()printa.__dict__print(
系统 2019-09-27 17:52:11 1822
这篇文章主要介绍了python爬虫批量下载zabbix文档代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下#-*-coding:UTF-8-*-importrequests,re,timeurl='https://www.zabbix.com/documentation/3.4/zh/manual'base_url='https://www.zabbix.com/documentation/3.4/
系统 2019-09-27 17:52:06 1822
Sklearn简介Scikit-learn(sklearn)是机器学习中常用的第三方模块，对常用的机器学习方法进行了封装，包括回归(Regression)、降维(DimensionalityReduction)、分类(Classfication)、聚类(Clustering)等方法。当我们面临机器学习问题时，便可根据下图来选择相应的方法。Sklearn具有以下特点：简单高效的数据挖掘和数据分析工具让每个人能够在复杂环境中重复使用建立NumPy、Scipy、
系统 2019-09-27 17:51:55 1822
函数这么重要的东西自然少不了。那么在python中是怎么定义的呢？defcgg(name):print("haha%s"%name)def是定义的意思，而cgg是函数名，name是参数。当然了，有了函数吗，自然少不了函数的返回值。那么这里用的依然是return。defcgg(a,b):returna+b模块一个小例子：importtimeprint(time.asctime())这个可以显示现在的时间。而这个time就是一个模块，包括之前的turtle也是
系统 2019-09-27 17:51:49 1822
在python中,一个函数就是一个作用域name='xiaoyafei'defchange_name():name='肖亚飞'print('在change_name里的name:',name)change_name()#调用函数print("在外面的name:",name)运行结果如下:在change_name里的name:肖亚飞在外面的name:xiaoyafei我们再试一下在嵌套函数中是如何的寻找的?age=15deffunc():print('第一层
系统 2019-09-27 17:51:15 1822
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 1822
简介你好，当你打开这个文档的时候，我知道，你想要的是什么！Python爬虫，如何快速的学会Python爬虫，是你最期待的事情，可是这个事情应该没有想象中的那么容易，况且你的编程底子还不一定好，这套课程，没有你想要的Python基础，没有变量，循环，数组等基础知识，因为我不想在那些你可以直接快速学会的地方，去浪费你的时间。好了，这套课程是基于Python3.0以上写的，操作系统我使用的是CentOS7+所以里面的好多内容可能和你的不一样，当然也会导致许多问题
系统 2019-09-27 17:50:42 1822
