Python

1 名稱前的單底線 (_VariableName) 以一個底線開頭的執行個體變數名，比如_name，這樣的執行個體變數外部是可以訪問的，但是，按照約定俗成的規定，當你看到這樣的變數時，意思就是，“雖然我可以被訪問，但是，請把我視為私人變數，不要隨意訪問”。 class MyFilter(object): def init(self): self._blocked = [] def filter(self, sequence): return [x

python和Java不同，是一門動態語言：在建立對象的時候，我們並不需要聲明對象的類型。這種方式雖然帶來國極大便利，但是對於IDE來說，智能地辨別這些類型，並給出相應的代碼提示就十分困難。如下圖所示，我們通過json將json資料載入為一個列表(list)db，但在調用db的方法時IDE卻不能給出相應的提示，這對於初學Python或對Python函數不熟悉的開發人員來說會極大降低開發效率。 實際上pycharm提供了稱為Type

six : Six is a Python 2 and 3 compatibility library Six沒有託管在Github上，而是託管在了Bitbucket上，不過這些都不是重點，重點是它的作用。 眾所周知 Python 2 和 Python 3 版本的分裂給 Python 開發人員們帶來了很大的煩惱，為了使代碼同時相容兩個版本，往往要增加大量的代碼。 於是 Six 出現了。正如它的介紹所說，它是一個專門用來相容 Python 2 和 Python 3

matplotlib是支援unicode編碼的，出現圖1的問題主要是沒有找到合適的中文字型，解決方案有兩個： 1.直接修改設定檔matplotlibrc 這種方法我沒有試過，因為我安裝的是python（x，y)，設定檔放的地方不一定一致，所以就選擇了下面的方法 2.在代碼中動態設定（推薦方式） 這種方式不需要修改設定檔，比較方便，推薦該方法，下面是具體步驟： 首先要再python指令碼中的開頭加上後面的內容：#-*- coding: utf-8

1. scipy匯入報錯 今天打算安裝python的函數庫scipy，在這個頁面http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#scipy 下載，注意版本，我的python是3.6.2，系統是win64位，所以下載了這個【 scipy‑0.19.1‑cp36‑cp36m‑win_amd64.whl】版本。在cmd命令列裡運行安裝scipy（應該都會安裝吧，我用pip安裝的，不會的話上網找一下哈），安裝提示成功，

繼ubuntu14.04快速配置可用caffe環境（CPU） 後，繼續安裝python介面。 系統預設內建python2.7.6。 cd ~/caffe-master/pythonsudo apt-get install python-dev python-numpy python-scipy python-matplotlib python-sklearn python-skimage python-h5py python-protobuf python-leveldb

在web開發時候，經常在web環境使用本地環境的第三方庫什麼的，本文講解java如何執行python檔案。 網上說方法有三種，其實也就兩種，下面著中介紹第二種通過(jython)。 方法一 java.lang.Runtime Runtime rt = Runtime.getRuntime(); try { Process proc = rt.exec("python /tmp/test.py");

首先要安裝好numpy包，具體如何安裝請另尋教程 1.載入： import numpy as np 2. 建立一個簡單資料 data = [[ 0.9526, -0.246 , -0.8856],[ 0.5639, 0.2379, 0.9104]] 輸入data，運行結果： [[0.9526, -0.246, -0.8856], [0.5639, 0.2379, 0.9104]]

引子 我熱情地邀請大家猜測下面這段程式的輸出： class A(object):        def __init__(self):               self.__private()

多層神經網路的Python實現。 代碼先貼上，編程的東西不解釋。 基本理論參考下一篇：Deep Learning 學習筆記（三）：神經網路反向傳播演算法推導 代碼中出現的SupervisedLearningModel、NNLayer和SoftmaxRegression，請參考上一篇筆記：Deep Learning 學習筆記（一）——softmax Regression 多層神經網路： import numpy as npfrom NNBase import

最近在用python處理資料, 需要安裝numpy,scipy和matplotlib三個包，於是下載對應python版本相關的包，運行exe檔案執行。結果在運行numpy的exe檔案的時候竟然報錯： Python version 3.4 required, which was not found in the registry 不對啊，怎麼可能找不到註冊表的位置呢。 後來發現在HKEY_LOCAL_MACHINE\software\python\PyhtonCore存在python 3.4

描述 訓練集為評論文本，標籤為 pos,neu,neg三種分類，train.csv的第一列為文本content，第二列為label。 python的xgboost包安裝方法，網上有很多詳細的介紹 參數 XGBoost的作者把所有的參數分成了三類：1、通用參數：宏觀函數控制。2、Booster參數：控制每一步的booster。3、學習目標參數：控制訓練目標的表現。 1。通用參數：

If you do much work on computers, eventually you find that there’s some task you’d like to automate. For example, you may wish to perform a search-and-replace over a large number of text files, or rename and rearrange a bunch of photo files in a

在Java專案檔中，想要調用python處理的一些結果，可以使用jython jar包，可以在http://www.jython.org/downloads.html下載最新的jar包來使用，追求穩定的話可以選擇較低一些的版本。 下載後放入項目工程目錄中並配置，編寫了一個測試代碼如下： import org.python.util.PythonInterpreter;import org.python.core.PyException; public class myTest {

1、下載python 2、安裝完後，將python的根路徑加入到path路徑中； 3、接下來安裝pip （1）開啟網址 https://raw.githubusercontent.com/pypa/pip/master/contrib/get-pip.py，複製頁面內容，存為get-pip.py，放到python安裝包根目錄下，如下圖：

numpy numpy的核心資料結構是ndarray，可以建立N維數組 ndarray的特點 ndarray(N-dimensional array)：N維數組 - 一種由相同類型的元素組成的多維陣列，元素數量是事先給定好的 - 元素的資料類型由dtype(data-type)對象來指定，每個ndarray只有一種dtype類型 - ndarray的大小固定，建立好數組後數組大小是不會再發生改變 ndarray的建立

YAML是一種直觀的能夠被電腦識別的的資料序列化格式，容易被人類閱讀，並且容易和指令碼語言互動。YAML類似於XML，但是文法比XML簡單得多，對於轉化成數組或可以hash的資料時是很簡單有效。   YAML文法規則：   http://www.ibm.com/developerworks/cn/xml/x-cn-yamlintro/   http://www.yaml.org/  

Numpy Numpy是Python科學計算的核心庫。它提供了高效能多維陣列對象，以及使用這些數組的工具。如果你已經熟悉MATLAB，你可以找到這個教程來開始使用Numpy。 Arrays 一個numpy的數組（array）是一個由相同類型數值構成的網路（grid），並且被非負整數的元組索引。維數是數組的rank；而數組的shape是一個整數元組，它給出了數組每一維度大小。 我們可以使用嵌套的Python lists初始化numpy數組，並使用方括弧來訪問元素。

python下畫圖，但是沒有畫出來，原因是matplotlib的顯示模式為Agg，改為TkAgg即可 安裝matplotlib sudo zypper install matplotlib 問題樣本： >>> import matplotlib.pyplot as plt>>> x = [1,2,3,4,5]>>> y = [1,4,9,16,25]>>> plt.plot(x,y)>

5.5、Python之遞迴函式 在函數內部，可以調用其他函數。如果一個函數在內部調用自身本身，這個函數就是遞迴函式。 舉個例子，我們來計算階乘 n! = 1 * 2 * 3 * ... * n，用函數 fact(n)表示，可以看出： fact(n) = n! = 1 * 2 * 3 * ... * (n-1) * n = (n-1)! * n = fact(n-1) * n 所以，fact(n)可以表示為 n * fact(n-1)，只有n=1時需要特殊處理。