AnacondaPython的編寫環境，用Anaconda就夠了。Anaconda是專業的數據科學計算環境，已經集成絕大部分包和工具，不需要多余的安裝和調試，使用方便。所以以下我們就講解一下Anaconda的安裝~Anaconda是一個Python平臺，用的ipython內核到時候可以用JupyterNotebook編輯器但推薦用Spyder下載一個Anaconda百度上面有很多教程Anaconda官網選擇Windows點擊Download下載Python
系統 2019-09-27 17:46:56 2459
一、運行環境1、python版本2.7.13博客代碼均是這個版本2、系統環境：win764位系統二、需求對雜亂文本數據進行處理部分數據截圖如下，第一個字段是原字段，后面3個是清洗出的字段，從數據庫中聚合字段觀察，乍一看數據比較規律，類似（幣種金額萬元）這樣，我想著用sql寫條件判斷，統一轉換為‘萬元人民幣'單位，用sql腳本進行字符串截取即可完成，但是后面發現數據并不規則，條件判斷太多清洗質量也不一定，有的前面不是左括號，有的字段里面沒有幣種，有的數字并不
系統 2019-09-27 17:46:38 2459
第一章鳶尾花分類練習，按書上步驟進行到1.7.3觀察數據時，一直卡住先是報錯，找不到mglearnok，importmglearn又出現can’timportimread錯誤經查：官方scipy中提到，imreadisdeprecated!imreadisdeprecatedinSciPy1.0.0,andwillberemovedin1.2.0.Useimageio.imreadinstead.SciPy1.0.0不贊成使用imread，在1.2中已經棄
系統 2019-09-27 17:57:07 2458
推薦算法在互聯網行業的應用非常廣泛，今日頭條、美團點評等都有個性化推薦，推薦算法抽象來講，是一種對于內容滿意度的擬合函數，涉及到用戶特征和內容特征，作為模型訓練所需維度的兩大來源，而點擊率，頁面停留時間，評論或下單等都可以作為一個量化的Y值，這樣就可以進行特征工程，構建出一個數據集，然后選擇一個合適的監督學習算法進行訓練，得到模型后，為客戶推薦偏好的內容，如頭條的話，就是咨詢和文章，美團的就是生活服務內容。可選擇的模型很多，如協同過濾，邏輯斯蒂回歸，基于D
系統 2019-09-27 17:56:52 2458
現象：已知，連接的WIFI網絡需要通過代理服務器才能連接外網，按照正常的程序無法發送郵件，而直連一個沒有代理的網絡【如自己的wifi熱點】，可以發送郵件。無法發送郵件的提示是：TimeoutError:[WinError10060]由于連接方在一段時間后沒有正確答復或連接的主機沒有反應，連接嘗試失敗。解決辦法：要使用代理，需要用到socket和socks這兩個包。socks在python3中不是自帶的，所以需要通過pipinstallPySocks這個模塊
系統 2019-09-27 17:56:47 2458
這是書籍《PandasCookbook》書籍第05章的代碼復現，所有代碼運行在JupyterNotebook上，原講解地址是：https://www.jianshu.com/p/d67080f59b06我上傳代碼的github地址是：https://github.com/Asunqingwen/PandasCookbook.gitgithub上有該書中用到的data，里面代碼會不定期更新（因為工作原因，時間不定），直到本書學習完成！相比原講解，會穿插一些自
系統 2019-09-27 17:52:02 2458
Python_Openpyxl1.安裝pipinstallopenpyxl2.打開文件①創建fromopenpyxlimportWorkbook#實例化wb=Workbook()#激活worksheetws=wb.active②打開已有>>>fromopenpyxlimportload_workbook>>>wb2=load_workbook('文件名稱.xlsx')3.儲存數據#方式一：數據可以直接分配到單元格中(可以輸入公式)ws['A1']=42#方
系統 2019-09-27 17:51:21 2458
下面代碼中利用了兩種比對的方法，一對圖片矩陣（mxm）求解特征值，通過比較特征值是否在一定的范圍內，判斷圖片是否相同。二對圖片矩陣（mxm）中1求和，通過比較sum和來比較圖片。#-*-coding:utf-8-*-importcv2ascvimportnumpyasnpimportosfile_dir_a='C:\Users\wt\Desktop\data\image1\\'file_dir_b='C:\Users\wt\Desktop\data\ima
系統 2019-09-27 17:50:03 2458
本文實例為大家分享了python多線程http壓力測試的具體代碼，供大家參考，具體內容如下#coding=utf-8importsysimporttimeimportthreadimporthttplib,urllibimportrandomimportuuidimportlogginglogging.basicConfig(level=logging.DEBUG,format='%(asctime)s%(filename)s[line:%(lineno)
系統 2019-09-27 17:56:48 2457
這里提供在使用python進行開發中常使用到的方法技巧，如有不對歡迎批評指正。要點：開發中類、變量特性查詢，類型就是類，斷言的使用，深淺復制判斷等python腳本文件是使用UTF-8編碼的，所以在發現中文字符出現亂碼時應當考慮是否文本文件采用UTF-8編碼。如果想指定不同的編碼需要在源碼文件中開頭處添加這樣的注釋:#-*-coding:utf-8-*-如果python在linux和unix系統中運行，需要在源碼的第一行添加：#!/usr/bin/pytho
系統 2019-09-27 17:54:14 2457
最近，越來越多的研究員、基金經理甚至財務會計領域的朋友，向小編咨詢：金融人需要學Python么？事實上在2019年，這已經不是一個問題了。Python已成為國內很多頂級投行、基金、咨詢等泛金融、商科領域的必備技能。中金公司、銀河證券、南方基金、銀華基金在招聘分析師崗位時，紛紛要求熟練掌握Python數據分析技能。Excel我已經用的很好了，為什么還要學Python？我們都知道，無論是行業研究員、基金經理還是審計人員，工作的核心基本都是頻繁處理大量數據。之前
系統 2019-09-27 17:51:08 2457
一、模擬登錄圖書館管理系統我們可以先看一下登錄頁面（很多學校這些管理系統頁面就是很low）：兩種方式去模擬登錄圖書館：1.構造登錄表單進行模擬登錄這種方式模擬登錄似乎是很可靠的，但有時候就是在驗證碼獲取上很困難，如果簡單的網站，有的會利用當前時間戳來構造驗證碼，這種就很容易從網頁上觀察出來，但比如我們這次要模擬登錄的網站似乎是不能這樣做，因為它是使用JavaScript標準庫里的Math函數直接隨機生成的驗證碼鏈接，可以從下面圖片上觀察驗證碼處的代碼：它使
系統 2019-09-27 17:37:46 2457
讀寫中文需要讀取utf-8編碼的中文文件，先利用sublimetext軟件將它改成無DOM的編碼，然后用以下代碼：withcodecs.open(note_path,'r+','utf-8')asf:line=f.readline()printline這樣就可以正確地讀出文件里面的中文字符了。同樣的，如果要在創建的文件中寫入中文，最好也和上面差不多：withcodecs.open(st,'a+','utf-8')asbook_note:book_note.
系統 2019-09-27 17:37:45 2457
最近一直在看文本挖掘這塊兒，看了許多機器學習相關的資料，在這里做個筆記分享給大家，有供自己日后學習瀏覽。碼字不易，喜歡請點贊！！！這篇推文主要介紹Python實現SVM的案例，后期會更新加強版。這里主要講的是使用Python的Sklearn包實現SVM樣本分類，而不包括SVM的理論推導，我在看SVM的理論的時候看了很多網上的博客，有很多都寫的不錯，這里推薦，July寫的支持向量機通俗導論（理解SVM的三層境界），而且作者將其制作成了pdf版本，可以下載下來
系統 2019-09-27 17:56:32 2456
項目中需要從Windows系統傳輸ISO文件到Linux測試系統，然后再Linux測試系統里安裝這個ISO文件。所以就需要實現如何把文件從Windows系統傳輸到Linux系統中。在項目中使用了pscp.exe這個工具，只要按照pscp.exe的使用說明操作即可。只要進入pscp.exe的安裝位置，然后輸入pscp即可查看pscp的使用說明。下面是我機器上的：使用Python實現也挺簡單的，下面的code主要介紹4中情況：1.windows傳輸文件到Lin
系統 2019-09-27 17:55:11 2456
