做梦当财神

摘要： 来自：龙哥盟飞龙 变换教程 像任何图形包一样，matplotlib建立在变换框架之上，以便在坐标系，用户数据坐标系，轴域者坐标系，图形坐标系和显示坐标系之间轻易变换。在95%的绘图中，你不需要考虑这一点，因为他发生在背后，但随着你接近自定义图形生成的极限，它有助于理解这些对象，以便可以重用matpl 阅读全文

摘要： 本文来自：虫师 一般发邮件方法smtplib 1 import smtplib 2 from email.mine.text import MINEText 3 from email.header import Header 4 5 # 发送邮箱服务器 6 smtpserver = 'stmp.si 阅读全文

摘要： Python3提供一种语法，用于为函数声明中的参数和返回值附加元数据。下面的例子是注解后的版本，特点在第一行： 1.函数声明中的各个参数可以在：后增加注解表达式。 2.如果参数由默认值，注解放在参数名和 = 号之间。 3.如果注解有返回值，在 ) 和函数末尾的：之间增加 -> 和一个表达式。那个表达 阅读全文

摘要： with语句 不管是否发生异常都会指执行必要的清理操作，比如文件的自动关闭以及线程中锁的自动获取与释放。 比如文件处理，需要获取一个文件句柄，从文件中读取数据，然后关闭文件句柄 不用with语句，代码如下： file = open("/tmp/foo.txt") data = file.read() 阅读全文

摘要： shutil是对OS中文件操作的补充：移动、复制、打包、压缩、解压。 1.copy文件内容到另一个文件，可以copy指定大小的内容。 shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length=16*1024]) # 注意！fsrc, fdst都是文件对象，需要打开后才能进行复制 阅读全文

摘要： 1.渗透理论是研究随机环境中聚簇现象的理论。 渗透现象刚好出现的概率是临界概率，记做pc。当每条边开通的概率大于pc时，渗透就会出现，开通的概率小于pc，渗透不会出现。 人们在随机图理论的研究中发现节点存在节点集群的临界概率，即网络具有临界概率pc，当不超过pc时，网络由孤立的节点集群组成，当超过p 阅读全文

摘要： 学习曲线函数： from sklearn.learning_curve import learning_curve 调用格式： learning_curve(estimator, X, y, train_sizes=array([0.1, 0.325, 0.55, 0.775, 1. ]), cv= 阅读全文

摘要： numpy，sklearn提供随机数据生成功能，我们可以自己生成适合某一种模型的数据，用随机数据来清洗，归一化，转换，然后选择模型与算法做拟合和预测。 1.numpy随机数据生成API numpy比较适合用来生产一些简单的抽样数据。API都在random类中，常见的API有： (1).rand(d0 阅读全文

摘要： from sklearn.model_selection import train_test_split 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test data。 语法： X_train,X_test, y_train, y_t 阅读全文

摘要： cross_val_score 实例 交叉检验（\(cross\ validation\)）是一种常用的模型选择方法。 如果给你的样本数据充足，模型选择的一种简单方法是将随机数据切分为训练集（\(training\ set\)）、验证集（\(validation\ set\)）、测试集（\(test 阅读全文