Python

import pandas as pdimport numpy as npfrom sklearn.preprocessing import Imputer#匯入資料預先處理模組處理未經處理資料from sklearn.model_selection import train_test_split#匯入自動產生訓練集和測試集的模組from sklearn.metrics import classification_report#匯入預測結果評估模組from sklearn.neighbors

初學python語言，竟然很久才發現python沒有switch-case語句，查看官方文檔說是可以用if-elseif-elseif。。。。代替。 講真，這都不是問題。不就是一個條件判斷嗎。用if-elseif-.......肯定沒問題，同時也用其他的解決方案，比較簡單的就是利用 字典來實現同樣的功能。寫一個字典，每個key對應的值是一個方法。如switch =

報錯代碼： import numpy as npa=np.zeros(3)a[0]=0; a[1]=1; a[2]=2if a==[1,2,3]:print "OK"else:print "NOT OK"Traceback (most recent call last): File "<pyshell#45>", line 1, in <module> if

因為需要通過http協議向伺服器post一些資料，於是用python寫了一個相關小程式，沒想到遇到了一些問題，於是就在這裡將這個問題記錄一下。 先上源碼: import urllib.requestimport jsondata = {    'ssid':'123',    'passwd':'456'}values = urllib.parse.urlencode(data).encode(encoding='UTF8')//注釋1

1、 scrapy運行項目error：unknown command crawl 在32位WINDOW7下運行項目，拋出unknown command crawl，發現是環境變數和執行路徑問題 首先在PATH中加入D:\Python27\Scripts 環境變數，這樣才能保證在項目目錄下執行scrapy命令能找到 執行時，把路徑切換到項目目錄下 2、1ImportError: No module named win32api 原因是缺少32位的API包，

前言 今天在學習python的過程中，發現python沒有switch這個文法。於是就想在python中如何才能實現這個功能呢。 本文 本文中我們對switch的使用類比為正常的資料庫的增刪改查操作的對應，如’select 對應’select action’等。 1.簡單的if-else 正如我們所知，python中有if語句，而且當時學習C的時候，學到if-else時引出的的替代品就是switch，兩者可以完美的互相替代,需要注意的是在python中else

1、NumPy是什麼 機器學習中常用到一個科學計算庫叫NumPy： NumPy就是一個矩陣數組。是一個多維陣列對象，稱為ndarray。 如： import numpya = numpy.array([[1,2,3,4], [5,6,7,8],

路漫漫其修遠兮 Python中對檔案檔案夾的操作 在windows可能出現問題。當使用os模組中的mknod方法時，Traceback報以下錯誤： AttributeError: 'module' object has no attribute 'mknod' 原因是因為windows檔案系統與linux檔案系統不同，沒有node的概念，所以提示錯誤。 當在使用追加開啟檔案的時候，python會自動建立檔案。 檔案操作

python中包含許多標準編程資料結構，如list(列表)，tuple(元組）、dict（字典）和set()，如果現有的資料類型不能滿足需求，可以派生某個內建類型進行定製，或者使用collections中定義的某個抽象基類作為起點構建一個新的容器類型。 collections模組包含除內建list,dict,tuple 以外的其它容器資料類型。counter作為一個容器，可以跟蹤相同的值增加了多少次。這個類可以用來實現其他語言中常用的 bag 和 multiset 資料結構來實現演算法。

這些對文本的操作經常用到， 那我就總結一下。 陸續補充。。。 操作： strip_html(cls, text) 去除html標籤 separate_words(cls, text, min_lenth=3) 文本提取 get_words_frequency(cls, words_list) 擷取詞頻 源碼： class DocProcess(object): @classmethod def strip_html(cls, text):

轉載：https://www.cnblogs.com/wqpkita/p/7248525.html 國內源： 清華：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple阿里雲：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/中國科技大學

python中沒有switch文法，但是可以用欄位的方式來實現，代碼如下： **註：**python中用if語句也可以來實現switch，但是效率較低，要經過多次if判斷 #!/usr/bin/python#coding:utf8from __future__ import divisiondef add(x, y): return x+ydef minus(x, y): return x-ydef multiply(x, y): return x*ydef

0. 背景 代理的遊戲是一個簡體中文的版本，為了能使遊戲成為一個擁有繁體中文的港澳台版本。其中的定製的簡體中文（占絕大多數）是找台灣當地人翻譯的，但是其中有一個語音辨識的功能，由於是並非定製的內容，所以找了兩個簡體中文轉繁體的簡單實現。 1. opencc-python 如果目錄上的連結被屏蔽了，請手動複製 https://pypi.python.org/pypi/opencc-python/

轉載請註明出處：http://blog.csdn.net/cxsydjn/article/details/70991846 問題 (來自Udacity機器學習工程師納米學位預覽課程) 用 Python 實現函數 count_words()，該函數輸入字串 s 和數字 n，返回 s 中 n 個出現頻率最高的單詞。傳回值是一個元組列表，包含出現次數最高的 n 個單詞及其次數,即 [(<單詞1>, <次數1>), (<單詞2>, <次數2>)

簡單封裝了python中使用logging記錄日誌的代碼。 使用時： logger = Log(“debuglog”) logger.error() logger.info() #Python記錄日誌import loggingimport timerq = time.strftime('%Y%m%d',time.localtime(time.time()))setting = { 'logpath':'/xxx/xxx/logs/',

python入門教程至此已學習完畢，下面是結業指令碼：（一部分是書裡的源碼，一部分是自己加的練習題） #寫一個文本統計的指令碼：計算並列印有關文字檔的統計資料，包括檔案裡包含多少個字元、行、單詞數，以及前10個出現次數最多的單詞按順序排列import timekeep=['a','b','c','d','e','f','g','h','i','j','k','l','m','n','o','p','q','r','s','t','u','v','w','x','y','z',' ','

switch語句相信大家都很熟悉，而且swith語句表達的分支結構比if...elif...else語句表達更清晰,代碼的可讀性更高，但是在Python中，卻沒有提供這一個關鍵字。那我們該如何通過其他方式來實現這類似的結構呢。 雖然沒有switch語句，但是我們可以通過Python中的dict即字典來實作類別似switch結構的方法 實現代碼如下： def operator(o,x,y):result={ '+' : x+y, '-' : x-

應用介紹： 統計英文文章詞頻是很常見的需求，本文利用python實現。 思路分析： 1、把英文文章的每個單詞放到列表裡，並統計列表長度； 2、遍曆列表，對每個單詞出現的次數進行統計，並將結果儲存在字典中； 3、利用步驟1中獲得的列表長度，求出每個單詞出現的頻率，並將結果儲存在頻率字典中； 3、以字典索引值對的“值”為標準，對字典進行排序，輸出結果（也可利用切片輸出頻率最大或最小的特定幾個，因為經過排序sorted()函數處理後，單詞及其頻率資訊已經儲存在元組中，所有元組再組成列表。）

受http://yixuan.cos.name/cn/2011/03/text-mining-of-song-poems/這篇文章的啟發，覺得PYTHON來做文文書處理分析應該不錯，可以來做個詞頻分析，分析聊天記錄可以看出每個人的說話習慣 用的是暴力方法 不用語義分析 直接列出所有出現的字詞 做下來覺得痛點就在中文編碼這部分 python下中文涉及的編碼轉化確實要琢磨一番 首先資料檔案要存為utf-8格式 在python顯示中文的關鍵代碼： import

本篇文章，通過 scrapy 架構來實現相同的功能。scrapy 是一個為了爬取網站資料，提取結構性資料而編寫的應用程式框架。關於架構使用的更多詳情可瀏覽官方文檔，本篇文章展示的是爬取漫畫圖片的大體實現過程。 scrapy環境配置 安裝 首先是 scrapy 的安裝，博主用的是Mac系統，直接運行命令列： pip install Scrapy 對於html節點資訊的提取使用了 Beautiful