摘要数据分析与建模的时候大部分时间在数据准备上，包括对数据的加载、清理、转换以及重塑。pandas提供了一组高级的、灵活的、高效的核心函数，能够轻松的将数据规整化。这节主要对pandas合并数据集的merge函数进行详解。(用过SQL或其他关系型数据库的可能会对这个方法比较熟悉。)码字不易，喜欢请点赞！！！1.merge函数的参数一览表2.创建两个DataFrame3.pd.merge()方法设置连接字段。默认参数how是inner内连接，并且会按照相同的
系统 2019-09-27 17:51:27 1996
计算机视觉之人脸识别看起来很高大上，但是用OpenCV解决很方便，OpenCV真的太强大了。。直接上代码：#!/usr/bin/envpython3importcv2image=cv2.imread("demo.jpg")gray_img=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)classifier=cv2.CascadeClassifier()classifier.load(r"C:\ProgramFiles\Open
系统 2019-09-27 17:50:45 1996
文件常见的读写模式w以写方式打开，W文件若存在，首先要清空，然后（重新）创建a以追加模式打开(从EOF开始,必要时创建新文件)r+以读写模式打开w+以读写模式打开(参见w)a+以读写模式打开(参见a)rb以二进制读模式打开wb以二进制写模式打开(参见w)ab以二进制追加模式打开(参见a)rb+以二进制读写模式打开(参见r+)wb+以二进制读写模式打开(参见w+)ab+以二进制读写模式打开(参见a+)读取文件内容open读取所有内容使用open打开文件后一定
系统 2019-09-27 17:49:09 1996
python中的字典等同于键—值对，1个key对应1个value。接下来总结下字典的一些常见操作1、创建字典2、添加、修改字典3、删除字典or字典中的值4、遍历字典5、嵌套一、创建字典Python有两种方法可以创建字典,第一种是使用花括号,另一种是使用内建函数dict例>>>info={'color':'green','points':'5'}>>>info1=dict(color='green',points='5')>>>print(info)>>>p
系统 2019-09-27 17:48:37 1996
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。本书特色“本书在当前的‘
系统 2019-09-27 17:48:30 1996
一、实现创建文件夹和日志#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:nuligeimportosimportdatetime#获取系统时间log_path_suffix=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')#创建文件夹folder_name='\log'root_directory='D:\python\disk_monitor'try:os.mkdir(
系统 2019-09-27 17:46:38 1996
基础使用1.创建一个document文档对象fromdocximportDocumentdocument=Document()2.向文档中添加段落添加一段话：paragraph=document.add_paragraph('Loremipsumdolorsitamet.')（调用后会返回一个Paragraphs段落对象的引用）可将上面返回的对象作为一个游标，在已有段落之前加入：prior_paragraph=paragraph.insert_paragr
系统 2019-09-27 17:46:12 1996
本文对Python爬虫常用的模块做了较为深入的分析，并以实例加以深入说明。分享给大家供大家参考之用。具体分析如下：creepy模块某台湾大神开发的，功能简单，能够自动抓取某个网站的所有内容，当然你也可以设定哪些url需要抓。地址：https://pypi.python.org/pypi/creepy功能接口：set_content_type_filter:设定抓取的content-type（header中的contenttype）。包括text/htmla
系统 2019-09-27 17:45:57 1996
Kmean分类项目链接：https://github.com/Wchenguang/gglearn/blob/master/KmeansClassifier/讲解/KmeansClassifier.ipynb首先,随机确定K个初始点作为质心（不必是数据中的点）。然后将数据集中的每个点分配到一个簇中,具体来讲,就是为每个点找到距其最近的质心,并将其分配该质心所对应的簇.这一步完成之后,每个簇的质心更新为该簇所有点的平均值.重复上述过程直到数据集中的所有点都距
系统 2019-09-27 17:45:38 1996
问题：用Python处理一个多层嵌套list['and','B',['not','A'],[1,2,1,[2,1],[1,1,[2,2,1]]],['not','A','A'],['or','A','B','A'],'B']需求1)如何展开成一层?需求2)如何删除重复的元素?包括重复的list,要考虑子list的重复元素删除后造成的子list重复#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-defunilist(ll):""
系统 2019-09-27 17:38:25 1996
