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 1983
综述多线程是程序设计中的一个重要方面，尤其是在服务器Deamon程序方面。无论何种系统，线程调度的开销都比传统的进程要快得多。Python可以方便地支持多线程。可以快速创建线程、互斥锁、信号量等等元素，支持线程读写同步互斥。美中不足的是，Python的运行在Python虚拟机上，创建的多线程可能是虚拟的线程，需要由Python虚拟机来轮询调度，这大大降低了Python多线程的可用性。希望高版本的Python可以解决这个问题，发挥多CPU的最大效率。网上有些
系统 2019-09-27 17:50:36 1983
事情是这样的，我写了一个tornado的服务，过程当中我用logging记录一些内容，由于一开始并没有仔细观察tornado自已的日志管理，所以我就一般用debug来记录普通日志，error记录有问题的日志，但是当服务跑起来以后才发现，tornado的访问日志的级别是info，也就是20，debug是10的，所以如果我定义了日志的级别是debug，那么默认情况下肯定也会输出到日志文件中的。但是我现在并不关心访问日志，而且由于我这个服务可能每时每刻都会有访问
系统 2019-09-27 17:50:30 1983
Pandas类似R语言中的数据框(DataFrame),Pandas基于Numpy,但是对于数据框结构的处理比Numpy要来的容易。1.Pandas的基本数据结构和使用Pandas有两个主要的数据结构：Series和DataFrame。Series类似Numpy中的一维数组，DataFrame则是使用较多的多维表格数据结构。Series的创建>>>importnumpyasnp>>>importpandasaspd>>>s=pd.Series([1,2,3
系统 2019-09-27 17:50:11 1983
前言在Python开发中，有些情况下，我们可能面临在一台机器上同时安装多版本Python的需求。比如：有多个Python项目，每个项目依赖不同的Python版本。有一个Python项目，它需要同时支持多个Python版本。那么，如何高效地在单台机器上实现多个版本Python(具体来说，这里Python指的是Python解释器)的安装和维护呢？除此之外，我们还可能面临在一台机器上安装多个版本的某个Python第三方库的需求。比如：有多个Python项目，每个
系统 2019-09-27 17:50:01 1983
1、输入'''按照空格分开，等同于list,每个元素类型默认str'''a=input().split()'''输入n,然后输入n个数字'''n=input().split()a=[int(i)foriininput().split()]2、字符串逆转'''reverse为string的逆转'''reverse=string[::-1]'''时间复杂度为O(1)'''3、List'''------------------------------------
系统 2019-09-27 17:49:34 1983
一开始我使用了rarfile这个库，奈何对于含有密码的压缩包支持不好，在linux上不抛出异常；之后有又尝试了unrar。。比rarfile还费劲。。所以用了调用系统命令的方法，用7z来解压通过apt可以安装上7z-full和7z的rar插件有一个地方要注意-o和-p与后面的目录、密码之间没有空格！！同样可以用这个代码暴力破解压缩包密码#coding:utf-8importosimportzipfileimporttracebackimporttimeim
系统 2019-09-27 17:49:33 1983
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1983
Recursivearticles（递归篇）Feibosequencedeffib(number):ifnumber==0ornumber==1:returnnumberelse:returnfib(number-1)+fib(number-2)foriinrange(8):print("fib(%2d)=%2d"%(i,fib(i)))Wecancontrolthetimeofthefunction.deffib(number):ifnumber==0o
系统 2019-09-27 17:48:41 1983
王者荣耀这么久了，还没上王者？哈哈哈，看过来，是不是对英雄理解的不够透彻呢，是不是还没有很好的为英雄分类呢，今天就来看看英雄分类技术栈一、EM聚类简介二、爬取网上的英雄初始属性值三、做成饼图EM聚类简介EM英文名是ExpectationMaximization，也叫最大期望算法。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVari
系统 2019-09-27 17:48:38 1983
