04 2020 档案
摘要：1、对中国天气预报网站爬虫 在使用python实现爬取某些动态加载的信息时，经常会出现找到了动态加载的json请求地址，但是直接访问该地址却反悔403错误的现象，解决这一问题的方法就是将该网页的“Referer”和“User-Agent”的信息提取并设置。 #!/usr/bin/env python
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摘要：1、数据集 红葡萄酒数据集： http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv 白葡萄酒数据集： http://archive.ics.uci.edu/ml/machin
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摘要：朴素贝叶斯算法 优点： 算法原理和实现简单，常用于文本分类。 对小规模数据表现很好，适合多分类增量式训练任务。 对缺失数据不太敏感。 缺点： 对输入数据的表达形式很敏感 需要计算先验概率，分类决策存在错误率 要求样本之间相互独立，这就是“朴素”的意思，这个限制有时很难做到，或使用者误以为符合而造成错
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摘要：1、条形图 #!/usr/bin/env python3 #条形图，表示一组分类数值 #导入pyplot模块 import matplotlib.pyplot as plt #使用ggplot样式模拟R语言中ggplot2的绘图包 plt.style.use('ggplot') #为x轴准备数据 c
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摘要：K-近邻算法实现： from numpy import * import operator from os import listdir #数据集 def createDataSet(): group = array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]]) labe
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摘要：1、构建决策树的过程： from math import log #海洋生物数据，x1为不浮出水面是否可以生存,x2为是否有脚蹼,y为是否属于鱼类 def createDataSet(): dataSet = [[1, 1, 'yes'], [1, 1, 'yes'], [1, 0, 'no'],
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摘要：决策树 优点： - 计算复杂度不高，易于理解和解释，甚至比线性回归更直观； - 与人类做决策思考的思维习惯契合； - 模型可以通过树的形式进行可视化展示； - 可以直接处理非数值型数据，不需要进行哑变量的转化，甚至可以直接处理含缺失值的数据； - 可以处理不相关特征数据。 缺点： - 对于有大量数值
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摘要：图像的处理： import matplotlib.pyplot as plt import scipy.ndimage as ndimage # 读取图片数据 num_img_arr=plt.imread('F://python入门//文件//test.jpg') plt.imshow(num_im
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摘要：K-近邻算法 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用范围：数值型和离散型（标称型）。 工作原理： 存在一个样本数据集合，也称训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新数据的
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摘要：一、确保你的python安装了这些包 # Check the versions of libraries # Python version import sys print('Python: {}'.format(sys.version)) # scipy import scipy print('s
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摘要：1、实现统计学习的方法的步骤如下： （1）得到一个有限的训练数据集合，假设这些数据是独立同分布的。 （2）确定包含所有可能的模型的假设空间，即学习模型的集合。 （3）确定模型选择的准则，即学习的策略。 （4）实现求解最优模型的算法，即学习的算法。 （5）通过学习方法选择最优模型。 （6）利用学习的最
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摘要：一、向MySQL中插入CSV文件 1、首先安装本地MySQL 此步骤不再赘述 2、启动本地MySQL 在contana的搜索框张收入cmd，然后右键单击，并选择以管理员身份运行！ 切换到C盘根目录： C:\WINDOWS\system32>cd .. C:\Windows>cd .. C:\> C:
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摘要：1、python内置的sqlite3模块，创建数据库中的表，并向表中插入数据，从表中取出所有行，以及输出行的数量。 #!/usr/bin/env python3 #创建SQLite3内存数据库，并创建带有四个属性的sales表 #sqlite3模块，提供了一个轻量级的基于磁盘的数据库，不需要独立的服
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摘要：1、针对Excel文件，查看Excel文件各工作簿的基本信息 源数据“测试数据.xlsx”，该文件只有一个sheet1： 查看Excel文件的基本信息代码： #!/usr/bin/env python3 #读取Excel文件 from xlrd import open_workbook input_
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摘要：1、针对更为复杂的CSV文件（含有标题和多列）做简单的处理和过滤 “CSV测试数据.csv”文件里的内容： 代码，对“花费”进行了去除“$”和类型转换，使用loc函数将满足性别是“女”或花费大于750的行取出，最后写入文件“CSV测试数据copy.csv”： #!/usr/bin/env pytho
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摘要：一、创建并读取文本文件 1、该方法需要关闭filereader对象 #!/usr/bin/env python3 #读取文件 input_file = "F://python入门//文件//一个简单的文本文件.txt" filereader = open(input_file,'r') for ro
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摘要：在python中使用正则表达式 一、搜索和查找与正则相匹配的内容 1、re.compile的用法 compile(pattern, flags=0)把正则表达式编译为正则表达式对象 一个正则表达式的例子，从字符串string中找字符“the”出现的次数，不区分大小写： #!/usr/bin/env
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