元组和集合是Python中的基本类型一，元组元组（tuple）由小括号、逗号和数据对象构成的集合，各个项通过逗号隔开，元组的特点是：元组项可以是任何数据类型，也可以嵌套元组是一个位置有序的对象的集合，通过偏移来访问元组项，只不过元组是不可变的，不能在原处修改；元组的各个项可以重复，例如，一个元组可以是：(1,1,2,2,3)1，创建元组创建空的元组，一个空元组就是一个内控的小括号：>>>t=()创建包含一个项的元组，t=(1,)是一个元组，t=(1)是一个
系统 2019-09-27 17:53:17 2121
1.http://mirrors.zte.com.cn/pypi/simple/下载python版本的whl安装包，不是win版2.pipinstall*安装pipinstallgrpcio-1.20.1-cp37-cp37m-manylinux1_x86_64.whlpipinstallasvprotobuf-0.3.17a0-py3-none-any.whl
系统 2019-09-27 17:53:13 2121
1.递归时用self.函数名2.python中只有None表示空，没有null,NULL3.切片：切片的语法表达式为：[start_index:end_index:step]，同时索引可分为正向和负向两种，其中：start_index表示起始索引end_index表示结束索引step表示步长，步长不能为0，且默认值为1或split()通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数num有指定值，则仅分隔num+1个子字符串str.split(str="",num
系统 2019-09-27 17:53:07 2121
Python数据类型详解——列表在“Python之基本数据类型概览”一节中，大概介绍了列表的基本用法，本节我们详细学一下列表。如何定义列表：在[]内以英文里输入法的逗号,，按照索引，存放各种数据类型，每个位置代表一个元素。回顾一下列表的特点：1、可存放多个值。2、按照从左到右的顺序定义列表元素，下标从0开始顺序访问，是有序的。3、可修改指定索引位置对应的值，可变。一、列表元素的增加操作1、追加用append方法将数据追加到列表的尾部names=['Kwan
系统 2019-09-27 17:53:06 2121
目录一、插入排序二、冒泡排序三、快排（递归）四、选择排序生成一个长度为10的范围在0~20的随机数组importrandomtemp_list=[]whileTrue:num=random.randint(0,20)ifnumnotintemp_list:temp_list.append(num)iflen(temp_list)==10:breakprinttemp_list一、插入排序definsert(list):length=len(list)for
系统 2019-09-27 17:51:37 2121
官方文档：https://elasticsearch-py.readthedocs.io/en/master/1、介绍python提供了操作ElasticSearch接口，因此要用python来操作ElasticSearch，首先要安装python的ElasticSearch包，用命令pipinstallelasticsearch安装或下载安装：https://pypi.python.org/pypi/elasticsearch/5.4.02、创建索引假如
系统 2019-09-27 17:51:01 2121
基本原理蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数字方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。主要步骤如下：1.构造或描述概率过程2.实现从已知概率分布抽样3.建立各种估计量示例一：π值的计算importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#π的计算n=
系统 2019-09-27 17:50:56 2121
随机森林算法python实现瞎BB代码导入数据切分训练集测试集找到最有用的几个属性根据上面的代码更改属性参数组合遍历找最优随机森林样本数据瞎BB1.实现根据样本数据（用眼距离distance、最长持续用眼时长duration、总用眼时长total_time、户外运动时长outdoor、用眼角度angle、健康环境光照用眼比例proportion）判别是否需要近视预警2.样本实在太少，结果还行，原理都是一样的代码导入数据importpandaspatient
系统 2019-09-27 17:50:08 2121
本书特色在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”：预测体育赛事结果、精确投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！理解
系统 2019-09-27 17:49:13 2121
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系统 2019-09-27 17:49:10 2121
