其他

最近有在系統的補數學基礎，接下來會分享一些機器學習中最常見的數學函數與分布的Python實現。 1.對數函數 一般地，函數y=logax（a>0，且a≠1）叫做對數函數，也就是說以冪（真數）為自變數，指數為因變數，底數為常量的函數，叫對數函數。 1.1 簡單的對數函數 實現代碼如下所示： import mathimport matplotlib.pyplot as pltif __name__ =="__main__": x = [float(

  Pycharm介面的子視窗不見了   pycharm程式介面一般有很多子視窗，如圖1所示。 圖1  Pycharm子視窗   如果你發現某些子視窗不見了，圖2是最過分的情形，無須擔心。 圖2  Pycharm介面的子視窗不見了   開啟項目視圖子視窗   選擇菜單“View > Tool Windows >

　　最全Pycharm教程（1）——定製外觀 　　最全Pycharm教程（2）——代碼風格 　　最全Pycharm教程（3）——代碼的調試、運行 　　最全Pycharm教程（4）——有關Python解譯器的相關配置 　　最全Pycharm教程（5）——Python快速鍵相關設定 　　Pycharm作為一款強力的Python IDE，在使用過程中感覺一直找不到全面完整的參考手冊，因此決定對官網的Pycharm教程進行簡要翻譯，與大家分享。 　　1、準備工作

1、安裝java  jdk sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/javasudo apt-get updatesudo apt-get install oracle-java8-installer安裝過程中會出現oracle license對話方塊，選擇是 安裝完成後，運行java -version 或者javac -version 查看是否安裝成功。得到類似以下輸出，表示安裝成功

python常用資料類型轉換 函數 說明 int(x [,base ]) 將x轉換為一個整數 long(x [,base ]) 將x轉換為一個長整數 float(x ) 將x轉換到一個浮點數 complex(real [,imag ]) 建立一個複數 str(x

開場白，這是一個關於RPC的相關概念的普及篇系列，主要是通過一步步的調整，提煉出一個相對完整的RPC架構。 RPC（Remote Procedure Call Protocol）——遠端程序呼叫協議，基於C/S模型。網路上有一篇文章寫得不錯，可以去瞭解一下相關概念深入淺出RPC 這裡，直接使用一下上面作者的一個示意圖 總結下來就是有4塊核心內容 RPC資料的傳輸。如上面的RPCConnector，RPCChannel。它們主要負責資料轉送這一塊，

py2exe打包pycrypto加密模組出錯問題 1.前言 用python寫了一個小工具，想對一些檔案作一下加密處理，寫好用源碼使用沒有問題，不過想打包到windows系統作為一個小工具來使用。在使用py2exe打包時發現程式會一直報一個在_AES.py檔案中載入庫的錯誤。 2.解決辦法 1.pycrypto的pip安裝問題 在使用pip安裝pycrypto後，在程式中調用時總會報一個 from Crypto.Cipher import AES

第九章 樹迴歸 CART演算法 迴歸與模型樹 樹減枝演算法 python中GUI的使用 線性迴歸需要擬合所有的樣本點（局部加權線性迴歸除外），當資料擁有眾多特徵並且特徵之間關係十分複雜時，就不可能使用全域線性模型來擬合任何資料。 將資料集切分成很多份易建模的資料，再用線性迴歸技術來建模可破。 本章介紹CART（Classification And Regression Trees,

轉載自：http://121.42.47.99/yuenshome/wordpress/?p=2622 目前基本上是Pycharm和ipython notebook結合起來做東西，ipython notebook不僅僅是因為易於調試代碼以及做展示，比方說需要在用到spark的時候每次需要載入sc，就非常的不方便，但用ipython notebook只要載入一次，後面就不需要載入了。 安裝和啟動IPython Notebook IPython

變更檔編碼或更改解碼方式 問題： pandas在讀取含有中文字元的csv檔案時報錯，因為python預設的編碼方式是‘ utf-8’，而這個檔案的編碼是‘gbk’。 UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xb1 in position 0: invalid start byte 解決辦法： data=pd.read_table('province.csv', sep=',', names=

最近處理相位角的時候用到了這個函數,所以在這裡稍稍用一點篇幅來記錄一下我的理解. unwrap函數究竟是用來是用來幹什麼的呢?它是用來解卷繞的. 至於什麼是卷繞,網上的說法是: 要計算一個系統相頻特性，就要用到反正切函數，電腦中反正切函數規定，在一、二象限中的角度為0～pi，三四象限的角度為0～-pi。 若一個角度從0變到2pi，但實際得到的結果是0～pi，再由-pi～0，在w=pi處發生跳變，跳變幅度為2pi，這就叫相位的卷繞。 如上圖所示,如果相位角從-0

使用Anaconda和pip中的相關問題 我用Anaconda作為iPython環境的管理工具 Anaconda下載速度慢的辦法 Conda的環境管理 更改pip源至國內鏡像 Anaconda下載速度慢的辦法 使用清華的鏡像伺服器，在命令列中運行： conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/conda config --

更多強大的功能 到目前為止，我們只是介紹了Regex的一部分功能。在這一篇中，我們會學習到一些新的元字元，然後再教大家如何使用組來獲得被匹配的部分文本。 更多元字元 還有一些元字元我們沒有講到，接下來小甲魚一一為大家講解。 有些元字元它們不匹配任何字元，只是簡單地表示成功或失敗，因此這些字元也稱之為 零寬斷言 。例如  \b  表示當前位置位於一個單詞的邊界，但  \b &

在python3中，filter處理之後，變成了一個可迭代對象，解決辦法有2中： ① 切成python2 ② 在filter外面套一層list df = df.dropna()lines=df.content.values.tolist()sentences=[]for line in lines: try: segs=jieba.lcut(line) segs = filter(lambda x:len(x)>1, segs)

selenium的常見異常 Exceptions（異常）Python 內建的異常，所有異常的基類。 異常：　 selenium.common.exceptions.ElementNotSelectableException(msg=None, screen=None, stacktrace=None) 依據：     selenium.common.exceptions.InvalidElementStateException

摘要： 本文主要是在pandas中如何對字串進行切分。我們考慮一下下面的應用情境。 這個是我們的資料集(data)，可以看到，資料集中某一列(name)是某個行業的分類。各個行業之間用符號 ‘|’分割。 我們要把用每個‘|’進行分割的內容抽取出來。 pandas有個一步到到位的方法，非常方便。 import pandas as pd data['name'].str.split(

原文出處：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6035872.html，在原文的基礎上做了一些修訂 sklearn中LogisticRegression的API如下，官方文檔：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html#sklearn.linear_model.LinearRegression

使用python來做平台操作hbase 安裝 thrift 與 hbase-thrift的庫 運行代碼報了如下報錯的問題 Traceback (most recent call last): File "D:/PycharmProjects/tianxiao/tiantian/fs_hbase.py", line 4, in <module> from hbase import Hbase File

最小產生樹的概念 目的： 對於n個節點以及m條帶有權重邊的連通圖， 切掉若干條邊，使得剩餘的邊的權重和最小並且該圖是一顆樹（即含有n個節點以及n-1條邊的連通子圖） 為什麼需要最小產生樹 如果把邊的權重看成是串連兩個節點所需要的cost，那麼最小產生樹就可以使得原圖的各個節點仍舊保持互連的狀態，並且cost最小。其本質是一個最佳化的問題。 Kruskal演算法的基本思想 核心本質是逆向思維。你不是讓我去掉某些邊嗎。那麼我索性把所有邊都去掉，然後從權重小的邊開始一條一條加回來。

前面的前面 菜鳥一隻蒟蒻一枚輕噴勿嘲 BG 並沒有bg，強行搞一個 正題 亂搞哪來正題一說。 電腦室是7-24開著的，想著用來扒一些東西 然後在我逛p站的時候突然想起來自己三位元的收藏圖片是不是可以抓下來呢。 寫了兩個無作業的晚上， ps: p站的頻繁異常登入是會反饋給郵箱的，小心郵箱被刷成999+ 登入 這是瀏覽器F12登入時可以看到的，為了不使跳轉後清空我們需要勾上Preserve Log