随笔分类 - Python基础
摘要：两者的功能是一致的，将多维数组降为一维，但是两者的区别是返回拷贝还是返回视图，np.flatten(0返回一份拷贝，对拷贝所做修改不会影响原始矩阵，而np.ravel()返回的是视图，修改时会影响原始矩阵 示例： import numpy as np a = np.array([[1 , 2] ,
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摘要：首先：sum()如果不传参就是对所有元素求和。 1、sum函数可以传入一个axis的参数，这个参数怎么理解呢？这样理解： 假设我生成一个numpy数组a，如下 >>> import numpy as np >>> a = np.array([[[1,2,3,2],[1,2,3,1],[2,3,4,1
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摘要：from scipy.sparse import * row = [0,0,0,1,1,1,2,2,2]#行指标 col = [0,1,2,0,1,2,0,1,2]#列指标 data = [1,0,1,0,1,1,1,1,0]#在行指标列指标下的数字 team = csr_matrix((data,
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摘要：loc：通过行标签索引数据 iloc：通过行号索引行数据 ix：通过行标签或行号索引数据（基于loc和iloc的混合） 代码： import pandas as pd data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] index = ['a', 'b'] column = ['left',
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摘要：一、从头创建数组 1、创建一个长度为10的数组，数组的值都为0： np.zeros(10,dtype=int) array([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0] 2、创建一个3*5的浮点型数组，数组的值全部为1 np.ones((3,5),dtype=float） array([[1., 1.
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摘要：map（） #Python内置高阶函数 #语法：map(function，iterable,...) 将函数f依次作用到列表iterable的每个元素上，并返回以函数结果作为元素的列表，注意：map函数并不改变列表。 #返回值 python2x：返回新列表 python3x：返回迭代器 exampl
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摘要：1、介绍 PIL(Python Image Library)是python的第三方图像处理库，但是由于其强大的功能与众多的使用人数，几乎已经被认为是python官方图像处理库了。其官方主页为：PIL。 PIL历史悠久，原来是只支持python2.x的版本的，后来出现了移植到python3的库pill
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摘要：比如这段代码： plt.plot(x, y, 'bs', label='train') 参数分析 x，y：就是横纵坐标了 'bs'：表示蓝色，方框点 label='train'：就是图例的名字 更多参数请看官网 官网直通车：https://matplotlib.org/api/_as_gen/mat
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摘要：1. .split()的基础作用 首先要说明，.split()的基础作用是分割字符串的。当没有参数输入的时候，它会默认空格、回车符（\n）、空格符(\t)，分割后形成列表保存分割结果。当输入参数的时候会根据参数进行分割。如上程序所示。 2. os.sep的基础作用 os.sep表示的是分隔符的意思，
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摘要：本函数是打开一个文件并返回文件对象。如果文件不能打开，抛出异常OSError。 参数解释： file：是一个字符串表示的文件名称，或者一个数组表示的文件名称。文件名称可以是相对当前目录的路径，也可以是绝对路径表示。 mode：是指明打开文件的模式。默认值是’r’，表示使用文本的方式打开文件来读取。
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摘要：Python OS 文件/目录方法 os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录。常用的方法如下表所示： 1、os.listdir() 概述 os.listdir() 方法用于返回指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。 它不包括 . 和 .. 即使它在文件夹中。 只支持在 Unix, Wi
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摘要：#-*- coding:utf-8 -*- #__author__ = "www.iplaypy.com" # 普通python函数 def func(a,b,c): return a+b+c print func(1,2,3) # 返回值为6 # lambda匿名函数 f = lambda a,b
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摘要：版权声明：本文为CSDN博主「guoziqing506」的原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/guoziqing506/article/details/71078576 参考文献：https://
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摘要：我们首先要知道什么是可迭代的对象（可以用for循环的对象）Iterable： 一类：list，tuple，dict，set，str 二类：generator，包含生成器和带yield的generatoe function 而生成器不但可以作用于for，还可以被next()函数不断调用并返回下一个值，
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摘要：在python数据分析的学习和应用过程中，经常需要用到numpy的随机函数，由于随机函数random的功能比较多，经常会混淆或记不住，下面我们一起来汇总学习下。 import numpy as np 1 numpy.random.rand() numpy.random.rand(d0,d1,…,dn
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摘要：调整子图布局，调用格式如下： subplots_adjust(left=None, bottom=None, right=None, top=None, wspace=None, hspace=None) 参数 有六个可选参数来控制子图布局。值均为0~1之间。其中left、bottom、right、
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摘要：Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装，从而使得作图更加容易，在大多数情况下使用seaborn就能做出很具有吸引力的图。这里实例采用的数据集都是seaborn提供的几个经典数据集，dataset文件可见于Github。本博客只总结了一些，方便博主自己查询，详细介绍
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摘要：sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 一般形式： train_test_split是交叉验证中常用的函数，功能是从样本中随机的按比例选取train data和testdata，形式为： X_train,X_test, y_train,
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摘要：make_moons是函数用来生成数据集，在sklearn.datasets里，具体用法如下： Parameters: n_samples : int, optional (default=100) The total number of points generated. shuffle : bo
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摘要：原文链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6777945.html
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