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Python机器学习之数据探索可视化库yellowbrick

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 17:52:35 1788

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python如何获取列表中每个元素的下标位置

Git是编程中的基本技能之一,互联网公司几乎都在使用Git进行协作编程,昨天还有位禅友在微信上专门告诉我说星期五面试的时候刚好被问到Git,幸好在这几天学了一下。Git并不难,但会Git至少可以说明一个人的学习能力或者说对技术的嗅觉能跟上主流,如果面试问你GitHub是什么都不知道,面试官就会对你打一个大的问号。简单点评这一道题。在使用for循环迭代一个列表时,有时我们需要获取列表中每个元素所在的下标位置是多少,例如numbers=[10,29,30,41

系统 2019-09-27 17:52:23 1788

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python多线程扫描端口(线程池)

扫描服务器ip开放端口,用线程池ThreadPoolExecutor,i7的cpu可以开到600个左右现成,大概20s左右扫描完65535个端口,根据电脑配置适当降低线程数#!/usr/local/python3.6.3/bin/python3.6#coding=utf-8importsocketimportdatetimeimportrefromconcurrent.futuresimportThreadPoolExecutor,waitDEBUG=Fa

系统 2019-09-27 17:52:19 1788

Python

Python设计模式4--原型模式

原型模式,也是用于创建对象时的一种设计方法。主要应用场景是:每次初始化某个对象时,需要传递大量的参数,很不方便,此时,可以使用原型模式,在已经创建并初始化的对象基础上,可以快速而又方便创建新的不同对象。主要原理:使用深拷贝,复制一个已创建的对象,然后使用__dict__.update()方法更新已创建对象中的参数值方式创建新对象。背景知识:在python中的类中,__dict__是一个字典,保存了所有该类中的变量,函数等参数。#coding=utf-8im

系统 2019-09-27 17:52:15 1788

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python3实现斐波那契数列(4种方法)

基础版(list方法)#比较占内存w=int(input("输入一个数字还你一个斐波那契数列:"))list_res=[]deflist_n(n):ifn>=3:res=list_n(n-1)+list_n(n-2)else:res=1returnresprint("开始")foriinrange(0,w):list_res.append(list_n(i+1))print(list_res)升级版#比较占内存num=int(input("输入一个数字还你

系统 2019-09-27 17:52:01 1788

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python sklearn库实现简单逻辑回归的实例代码

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 1788

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Python性能优化技巧

Python是一门非常酷的语言,因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情,并且,Python很容易就能支持多任务和多重处理。py1、关键代码可以依赖于扩展包Python使许多编程任务变得简单,但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的,也就是说,你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通

系统 2019-09-27 17:51:50 1788

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糟了,上网记录被 Python 扒下来了!

点击上方“码农突围”,马上关注,每天早上8:50准时推送真爱,请置顶或星标摘要:分享个Python神工具。长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录,这些是很隐私的数据,里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过,我们自己可能会感兴趣,天天都在上网,想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。其次,了解下自己每天打开多少次网页、哪些网站上的最多、常搜哪些关键词,这些也很有趣。下面就来给大家介绍一款Python编写的神工具,可以一键分析你的上

系统 2019-09-27 17:51:41 1788

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python BeautifulSoup设置页面编码的方法

在用BeautifulSoup进行抓取页面的时候,会各种各样的编码错误。可以通过在beautifulsoup中指定字符编码,解决问题。复制代码代码如下:importurllib2fromBeautifulSoupimportBeautifulSouppage=urllib2.urlopen('http://www.163.com');soup=BeautifulSoup(page,from_encoding="gb2312")printsoup.origi

系统 2019-09-27 17:51:09 1788

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Python自然语言处理工具小结

作者:伏草惟存来源:http://www.cnblogs.com/baiboy/p/nltk2.htmlPython的几个自然语言处理工具1.NLTK:NLTK在用Python处理自然语言的工具中处于领先的地位。它提供了WordNet这种方便处理词汇资源的借口,还有分类、分词、除茎、标注、语法分析、语义推理等类库。2.Pattern:Pattern的自然语言处理工具有词性标注工具(Part-Of-SpeechTagger),N元搜索(n-gramsearc

系统 2019-09-27 17:51:09 1788