gdal安装方式一：在网址https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#gdal下载对应python版本的whl文件，在命令行中pipinstallwhl文件完整路径安装（windows方式）。方式二：命令行conda/pipsearchgdal查看版本，选择合适的版本（我的2.2.4），如果没有，使用方式一。命令行conda/pipinstallgdal=版本号，注意加上版本号，否则可能安装上老版本（window
系统 2019-09-27 17:52:39 2377
获取数据集，并画图代码如下：importnumpyasnpfromsklearn.datasetsimportmake_moonsimportmatplotlib.pyplotasplt#手动生成一个随机的平面点分布，并画出来np.random.seed(0)X,y=make_moons(200,noise=0.20)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],s=40,c=y,cmap=plt.cm.Spectral)plt.show()得到图如
系统 2019-09-27 17:52:09 2377
这学期选修了一门Python在大数据中的应用这门课，是方老师教的，了解了一些数据分析常用的库，Numpy,plt,sklearn等印象比较深的库有1.plt可以对数据进行可视化，利于直观的进行数据分析2.sklearn有许多机器学习算法，可以直接用，十分方便老师留了几道python题，我这次直接拿来做总结//题目描述：用scikit-learn加载iris数据集，采用KNN、SVM和朴素贝叶斯算法进行分类，最后比较这三种方法的优缺点。代码：#-*-codi
系统 2019-09-27 17:55:45 2375
pyecharts中的Funnel函数可以绘制漏斗图，自动根据数据大小生成由大到小自上而下排列的一个漏斗样的图形。1、导入Funnel模块。frompyechartsimportFunnel2、初始化图形参数。funnel=Funnel("漏斗图",width=600,height=400,title_pos='center')3、输入数据并绘图。funnel.add("商品交易行为记录数据",['浏览','加入购物车','下单','支付','交易成功']
系统 2019-09-27 17:49:41 2375
本文实例讲述了Python机器学习算法库scikit-learn学习之决策树实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：决策树决策树(DTs)是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目标是创建一个模型，通过从数据特性中推导出简单的决策规则来预测目标变量的值。例如，在下面的例子中，决策树通过一组if-then-else决策规则从数据中学习到近似正弦曲线的情况。树越深，决策规则越复杂，模型也越合适。决策树的一些优势是:便于说明和理解，树可以可视化表达；需要很少
系统 2019-09-27 17:48:44 2375
说明：列表不可以转换为字典①转换后的列表为无序列表a={'a':1,'b':2,'c':3}#字典中的key转换为列表key_value=list(a.keys())print('字典中的key转换为列表：',key_value)#字典中的value转换为列表value_list=list(a.values())print('字典中的value转换为列表：',value_list)运行结果：②转换后的列表为有序列表importcollectionsz=co
系统 2019-09-27 17:38:01 2375
全文共3733字，预计学习时长7分钟Python最近火了，大红大紫那种。PYPL(编程语言受欢迎程度)四月官方榜单宣布，Python荣获NO.1，竟然连朋友圈里的文科生都开始转发Python课程打卡的链接了……这是怎样一个令全民疯狂的语言？作为编程界的“头牌”名媛，Python平易近人的态度和精明婉约的灵动深得各个大佬欢心。比如：人工智能、web开发、爬虫、系统运维、数据分析与计算等等。这几位风流多金的行业精英随便哪个都能“逆转未来”。【python开发学
系统 2019-09-27 17:57:34 2374
本文完整代码下载：github链接目前在做的工作有一部门是搭建一个可供公司内部使用的推送平台，用的中间件是redis，于是就自然的想用redis5.0版本的新特性来实现这个功能，网上的demo比较少，且大多是终端操作的命令行，写了一个Python的类和大家分享。在介绍具体实现之前，先大致介绍一下背景。在Redis5.0版本发布之前，redis也有一个发布、订阅功能，但功能非常简单，只能单纯的发布和订阅，适合在即时通信里使用。缺点非常多：消息没有持久化的机制
系统 2019-09-27 17:56:13 2373
简介前边介绍的都是通过按钮点击启动按钮来启动appium服务，有的小伙伴或者童鞋们乍一听可能不信，或者会问如何通过命令行启动appium服务呢？且听宏哥一一道来。一睹为快其实相当的简单，不看不知道，一看吓一跳，直接在docs命令窗口输入命令：appium就可以运行起appium这回小伙伴和童鞋们相信了吧，都启动来了。第一行：欢迎使用Appium，版本v1.8.1第二行：Appium启动成功，启动ip为默认的0.0.0.0，端口为默认的4723；默认即表示“
系统 2019-09-27 17:47:39 2373
chrome右键有copyxpath地址但是有些时候获取的可能不对可以自己用代码验证一下如果还是不行可以考虑从源码当中取出来趁热打铁，使用前一篇文章中XPath节点来定位HTML页面。HTML文件如下（您可以将其拷贝，保存成html文件，跟我笔者实验）：Storm这是一个h1标签文本域1：文本域2：密码字段：单选按钮1：malefemale宠物：猫狗兔子1、节点上面的HTML文件，为根节点，他有个lang的属性，他有两个子节点和。2、选取节点实验（1）/，
系统 2019-09-27 17:46:38 2373
python语言中的列表排序方法有三个：reverse反转/倒序排序、sort正序排序、sorted可以获取排序后的列表。在更高级列表排序中，后两中方法还可以加入条件参数进行排序。reverse()方法将列表中元素反转排序，比如下面这样>>>x=[1,5,2,3,4]>>>x.reverse()>>>x[4,3,2,5,1]reverse列表反转排序：是把原列表中的元素顺序从左至右的重新存放，而不会对列表中的参数进行排序整理。如果需要对列表中的参数进行整理
系统 2019-09-27 17:38:35 2373
首先把实现方法写出来，其实很简单，只需要一句代码即可：复制代码代码如下:productlist.sort(lambdap1,p2:cmp(p1.getPrice(),p2.getPrice()))数组productlist中存储的是自定义类Product，Product有一个方法是返回商品的价格，于是对productlist按照Product的价格从低到高进行排序，仅需要如此简单的一行代码即可实现。Python真的是一门简洁而强大的语言，实际上，我也是从写
系统 2019-09-27 17:38:08 2373
%matplotlibinline#支持向量机SVM的核函数importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearnimportsvmfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=50,centers=2,random_state=6)print('X:\n',X,'\n')print('y:\n',y,'\n')X:[[6.45
系统 2019-09-27 17:56:57 2372
一、什么是Selenium？Selenium是一个基于浏览器的自动化测试工具，它提供了一种跨平台、跨浏览器的端到端的web自动化解决方案。Selenium主要包括三部分：SeleniumIDE、SeleniumWebDriver和SeleniumGrid。SeleniumIDE：Firefox的一个扩展，它可以进行录制回放，并把录制的操作以多种语言（例如java、python等）的形式导出成测试用例。SeleniumWebDriver：提供Web自动化所需
系统 2019-09-27 17:45:46 2372
测试APP框架一：python+appium+unittestappium是对selenuim的封装，其中使用的是get_screenshot_as_base64方法获取页面截图的base64编码，故而框架使用时，生成的报告可进行自动捕捉异常，并进行截图放在报告里，具体可参考：https://github.com/GoverSky/HTMLTestRunner_cn文档进行报告完善，引用的报告是HTMLTestRunner，报告样式较为传统大概为:框架二：
系统 2019-09-27 17:50:54 2371
