摘要：
1 ''' 2 两数相加: 3 给出两个 非空 的链表用来表示两个非负的整数 4 各自的位数是按照逆序的方式存储的 每一个节点只能保存 一位数 5 示例： 6 输入：(2->4->3) + (5->6->4) 7 输出：7->0->8 8 原因：342 + 465 = 807 9 10 ''' 11 阅读全文
posted @ 2020-04-11 22:51
Hany47315
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1 1.指定 eval()调用一个代码对象会提高性能 2 2.在进行模式匹配之前,正则表达式的模式必须编译为正则表达式对象 3 匹配时需要进行多次匹配,进行预编译可以提升速度 4 re.compile(pattern,flags = 0) 5 3.消除缓存 6 re.purge() 7 4.使用 r 阅读全文
posted @ 2020-04-11 20:27
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2020-04-11 阅读全文
posted @ 2020-04-11 19:13
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False：布尔类型，假。当条件判断不成立时，返回False。 # == 判断两个对象的值是否相等 print('' == False)# Falseprint(None == False)# Falseprint([] == False)# Falseprint(() == False)# Fal 阅读全文
posted @ 2020-04-11 18:39
Hany47315
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摘要：
Python异常及异常处理： 当程序运行时，发生的错误称为异常 例： 0 不能作为除数：ZeroDivisionError 变量未定义：NameError 不同类型进行相加：TypeError 异常处理： ''' try: 执行代码 except: 发生异常时执行的代码 执行 try 语句: 如果发 阅读全文
posted @ 2020-04-11 18:38
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摘要：
1.在循环中不要使用 排序函数 2.解决问题先要有正确的思路 写出伪代码 第一步做什么 第二步做什么 ... 慢慢实现 3.使用 filter 函数 当函数中参数类型为 int 时才进行比较 def func(*num): num = filter(lambda x:isinstance(x,int 阅读全文
posted @ 2020-04-11 18:36
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摘要：
1.print "a>b" if a>b else pass 出错问题 pass 不可以被输出，导致报错 2.定义函数： def 函数名(): return 可选 3.print 输出时会运行函数 print func_name() 注:func_name 中有 print 后，最好不要再使用 pr 阅读全文
posted @ 2020-04-11 17:29
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1.特征向量 每一个有效词汇在邮件中出现的次数(使用一维列表方法) word 词汇出现的次数 一维列表.count(word) 2.将列表转换为数组形式 array(参数) 创建垃圾邮件，正常邮件训练集 array(列表对象 或 表达式) 3.使用 朴素贝叶斯算法 model = Multinomi 阅读全文
posted @ 2020-04-11 16:52
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1.使用 chain 对 allwords 二维列表进行解包 from itertools import chain allwords = [] allwords.append(列表) 解包： chain(*allwords) 将 allwords 里面的子列表解出来 2.使用 next 对 cha 阅读全文
posted @ 2020-04-11 16:12
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原理： 1.使用足够多的垃圾邮件和非垃圾邮件的内容作为训练集 2.读取全部训练集 删除其中的干扰字符 【 】 ，* 。 进行分词 删除长度为 1 的单个字符 3.统计全部训练集中每个有效词汇的出现次数，截取出现次数最多的前 N 个 注：N 可以自己指定 4.根据每个经过第 2 步预处理后的垃圾邮件和 阅读全文
posted @ 2020-04-11 15:36
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import pandas as pd unrate = pd.read_csv("unrate.csv") 1.转换日期时间 unrate["date"] = pd.to_datetime(unrate["DATE"]) import matplotlib.pyplot as plt 2.画图操作 阅读全文
posted @ 2020-04-11 13:26
Hany47315
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1.创建 Series 对象 fandango = pd.read_csv("xxx.csv") series_rt = fandango["RottenTomatoes"] rt_scores = series_rt.values series_film = fandango["FILM"] # 阅读全文
posted @ 2020-04-11 10:38
Hany47315
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摘要：
import pandas as pd import numpy as np food_info = pd.read_csv('food_info.csv') 1.处理缺失值(可使用平均数，众数填充) 查看非缺失值的数据： price_is_null = pd.isnull(food_info["P 阅读全文
posted @ 2020-04-11 10:02
Hany47315
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