04 2022 档案
摘要:一、目标 通过对Scrapy爬取项目的设计与实现,掌握Scrapy框架的用法和Mysql的基本操作,学会使用Scrapy框架爬取网页数据并保存至数据库 二、分析网页结构 三、创建Scrapy项目并命名为douban scrapy startproject douban 四、编写或修改代码 1.修改s
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摘要:取UCI公共测试数据库中澳大利亚信贷批准数据集作为本例数据集, 其拥有14个特征,1个分类标签y(1--同意贷款,0--不同意贷款)共计690个申请者记录 1、数据获取 import pandas as pd data = pd.read_excel('credit.xlsx') data x1 x
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摘要:在发电场中电力输出(PE)与温度(AT)、压力(V)、湿度(AP)、压强(RH)有关。 (1)利用线性回归分析命令,求出其之间的线性回归关系数向量(包括常数项)和拟合优度 (2)AT=28.4,V=50.6,AP=1011.9,RH=80.54 预测PE值 1、读取数据,确定自变量x、因变量y im
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摘要:import Triangle import unittest class TestTriangle(unittest.TestCase): @classmethod def setUpClass(cls): print("\nsetUpClass..........测试前置操作 \n") @cla
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摘要:import math class Triangle: REL_TOL = 1e-9 def __new__(cls, *args, **kwargs): if cls.is_triangle(*args): instance = super().__new__(cls) return instan
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摘要:主成分分析 主成分分析(Principal Components Analysis,PCA)是一种数据降维技术,通过正交变换将一组相关性高的变量转换为较少的彼此独立、互不相关的变量,从而减少数据的维数。 其主要流程如下: (1)对原始数据进行标准化处理 (2)计算样本相关系数矩阵 (3)求相关系数矩
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摘要:数据规范化 均值-方差规范化、极差规范化 由于变量或指标的单位不同,造成有些指标数据值非常大,而有些非常小,在模型运算过程中大的数据会把小的数据覆盖掉,造成模型失真。因此,需要对这些数据做规范化处理,或者说去量纲化。 均值-方差规范化:是指变量或者指标数据减去其均值再除以标准差得到的数据。新数据均值
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摘要:数据预处理 一、缺失值处理 均值填充、中位数填充、众数填充、常数填充 import pandas as pd import numpy as np c = np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,np.nan],[5,6,7,8],[9,4,np.nan,8]]) C=pd.DataF
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摘要:获取基础信息 import pyautogui #屏幕大小 size = pyautogui.size() print(size) Size(width=1920, height=1080) #鼠标位置 mouse_pos = pyautogui.position() print(mouse_pos
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摘要:一、前言 前段时间在网上看到一个博主发布了一个基于视觉ai的自动辅助瞄准的程序,上上周在微信刷到了这篇文章 本着试一试的态度,去翻阅了相关的文献,然后开始搞 顺嘴一提,作者说 该代码是在Ubuntu 16.04 上使用 python 3.6 开发的。需要 NVIDIA GPU。该代码是使用 4 个
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