目录工作原理python实现算法实战约会对象好感度预测故事背景准备数据：从文本文件中解析数据分析数据：使用Matplotlib创建散点图准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证分类器使用算法：构建完整可用的系统手写识别系统准备数据：将图像转换为测试向量测试算法：使用k-近邻算法识别手写数字小结附录工作原理存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新
系统 2019-09-27 17:54:29 1934
fromrandomimportrandintdata=[randint(-10,10)for_inxrange(10)]printdatae=filter(lambdax:x>=0,data)printe或者使用列表解析速度快[xforxindataifx>=0]对字典的筛选d={x:randint(60,100)forxinxrange(1,21)}printdprint{k:vfork,vind.iteritems()ifv>90}对集合的筛选找出被
系统 2019-09-27 17:54:14 1934
有时候我们的爬虫程序添加了代理，但是我们不知道程序是否获取到了ip，尤其是动态转发模式的，这时候就需要进行检测了，以下是一种代理是否伪装成功的检测方式，这里推介使用亿牛云提供的代码示例。Python¶requests#!-*-encoding:utf-8-*-importrequestsimportrandom#要访问的目标页面targetUrl="http://httpbin.org/ip"#要访问的目标HTTPS页面#targetUrl="https:
系统 2019-09-27 17:54:07 1934
安装方法pipinstallScrapy如果顺利的话不用管直接一路下来就OK验证是否安装成功安装成功不顺利的情况1）lxml安装不成功使用whl进行安装，不过需要先安装whlpipinstallwheel安装完成后下载lxml的whl文件网址：http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/whl版本挑选进入cmd――>importpip――>printpip.pep425tags.get_supported()，按照截
系统 2019-09-27 17:54:03 1934
依赖包：pipinstallparamiko源码demo:fromtimeimport*importparamiko#定义一个类，表示一台远端linux主机classLinux(object):#通过IP,用户名，密码，超时时间初始化一个远程Linux主机def__init__(self,ip,username,password,timeout=30):self.ip=ipself.username=usernameself.password=passwo
系统 2019-09-27 17:53:55 1934
Python高级专用类方法的实例详解除了__getitem__和__setitem__之外Python还有更多的专用函数。某些可以让你模拟出你甚至可能不知道的功能。下面的例子将展示UserDict一些其他专用方法。def__repr__(self):returnrepr(self.data)(1)def__cmp__(self,dict):(2)ifisinstance(dict,UserDict):returncmp(self.data,dict.dat
系统 2019-09-27 17:53:44 1934
一.问题描述Givenanintegerarraynums,findthecontiguoussubarray(containingatleastonenumber)whichhasthelargestsumandreturnitssum.Example:Input:[-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],Output:6Explanation:[4,-1,2,1]hasthelargestsum=6.Followup:Ifyouhavefigur
系统 2019-09-27 17:53:31 1934
一般用xlml但遇到过解析出来的内容不一样。有误用另一种方法得到正确的，有误应该只是极少问题。这种方案备用html=browser.page_sourcehtm=bs(html,'html.parser')
系统 2019-09-27 17:53:29 1934
三大相关系数:pearson,spearman,kendall统计学中的三大相关性系数：pearson,spearman,kendall，他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1.personcorrelationcoefficient（皮尔森相关性系数）皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示，度量两变量X和Y之间相互关系（线性相关）(1)公式皮尔森相关性
系统 2019-09-27 17:53:11 1934
案例：爬取使用搜狗根据指定词条搜索到的页面数据（例如爬取词条为‘周杰伦'的页面数据）importurllib.request#1.指定urlurl='https://www.sogou.com/web?query=周杰伦''''2.发起请求:使用urlopen函数对指定的url发起请求，该函数返回一个响应对象，urlopen代表打开url'''response=urllib.request.urlopen(url=url)#3.获取响应对象中的页面数据:r
系统 2019-09-27 17:53:11 1934
