三大相關(guān)系數(shù):pearson,spearman,kendall統(tǒng)計(jì)學(xué)中的三大相關(guān)性系數(shù)：pearson,spearman,kendall，他們反應(yīng)的都是兩個(gè)變量之間變化趨勢(shì)的方向以及程度，其值范圍為-1到+1。0表示兩個(gè)變量不相關(guān)，正值表示正相關(guān)，負(fù)值表示負(fù)相關(guān)，值越大表示相關(guān)性越強(qiáng)。1.personcorrelationcoefficient（皮爾森相關(guān)性系數(shù)）皮爾遜相關(guān)系數(shù)通常用r或ρ表示，度量?jī)勺兞縓和Y之間相互關(guān)系（線性相關(guān)）(1)公式皮爾森相關(guān)性
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:11 1963
問(wèn)題描述：使用Python語(yǔ)言完成文本顏色設(shè)置。源代碼：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-classbcolors:HEADER='\033[95m'OKBLUE='\033[94m'OKGREEN='\033[92m'WARNING='\033[93m'FAIL='\033[91m'ENDC='\033[0m'BOLD='\033[1m'UNDERLINE='\033[4m'printbcolors.WARNING+
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:56 1963
sklearn.preprocessing.RobustScaler:Initsignature:RobustScaler(with_centering=True,with_scaling=True,quantile_range=(25.0,75.0),copy=True,)Docstring:Scalefeaturesusingstatisticsthatarerobusttooutliers.ThisScalerremovesthemedianands
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:43 1963
在之前學(xué)習(xí)的RDD和DataFrame數(shù)據(jù)集主要處理的是離線數(shù)據(jù)，隨著時(shí)代發(fā)展進(jìn)步，我們會(huì)發(fā)現(xiàn)越來(lái)越多數(shù)據(jù)是在源源不斷發(fā)回到數(shù)據(jù)中心，同時(shí)需要立刻響應(yīng)給用戶(hù)，這樣的情況我們就會(huì)用到實(shí)時(shí)處理，常用的場(chǎng)景有實(shí)時(shí)顯示某商場(chǎng)一小時(shí)人流密度、實(shí)時(shí)顯示當(dāng)天火車(chē)站人口總數(shù)等等。接下來(lái)從實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源說(shuō)起，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源主要有：FileSourceSocketSourceFlumeSourceKafkaSourceFileSource指的是文件作為數(shù)據(jù)來(lái)源，常用的有本地文件fil
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:32 1963
deftrans_map(cint):ifcint<0:print"不合法"returnelifcint<10:returncintelifcint>=10:returnchr(cint-10+65)#將一個(gè)m進(jìn)制的數(shù)轉(zhuǎn)換為一個(gè)n進(jìn)制的數(shù)deftransfer(m,n,origin):num=anyToTen(m,origin)target=tenToAny(n,num)printtargetdefanyToTen(m,origin):#任意進(jìn)制的數(shù)轉(zhuǎn)換為
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:21 1963
Python的元組和列表類(lèi)似，不同之處在于元組中的元素不能修改(因此元組又稱(chēng)為只讀列表)，且元組使用小括號(hào)而列表使用中括號(hào)，如下:tup1=('physics','chemistry',1997,2000)tup2=(1,2,3,4,5,6)特別注意:1、元組中只包含一個(gè)元素時(shí)，需要在元素后面添加逗號(hào)來(lái)消除歧義tup1=（50，）2、元組中的元素值使不允許修改的，但可以對(duì)元組進(jìn)行連接組合tup1=(12,34.56)tup2=('abc','xyz')tu
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:18 1963
pika生產(chǎn)者程序大致步驟：1.建立連接connection，需要認(rèn)證的調(diào)用認(rèn)證參數(shù)2.創(chuàng)建通道channel當(dāng)然channel可以池化，這樣可以重復(fù)使用3.聲明隊(duì)列指定隊(duì)列屬性，一旦指定屬性不能修改，例如是否持久化，名稱(chēng)4.聲明交換機(jī)交換機(jī)類(lèi)型，名稱(chēng)等，也可以不用聲明，直接使用“”空字符串，默認(rèn)交換機(jī)也可以5.將隊(duì)列與交換機(jī)綁定queue_bind6.basic_publish發(fā)送到交換機(jī)指定路由鍵pika消費(fèi)者程序大致步驟：1.建立連接connecti
系統(tǒng) 2019-09-27 17:51:26 1963
11.58事件11.581事件綁定方法與解綁綁定事件：//綁定方式一：$('.box1').click(function(){alert('綁定方式一')});?//綁定方式二：$('.box1').on("click",function(){alert('綁定方式一')});?//綁定方式三：$('.box1').bind('click',{'a':'b'}function(e){alert('綁定方式二');console.log(e.data);})
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:58 1963
數(shù)據(jù)集介紹使用數(shù)據(jù)集Wine，來(lái)自UCI。包括178條樣本，13個(gè)特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:52 1963
PIL提供了通用的圖像處理功能，以及大量的基本圖像操作，如圖像縮放、裁剪、旋轉(zhuǎn)、顏色轉(zhuǎn)換等。Matplotlib提供了強(qiáng)大的繪圖功能，其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用戶(hù)創(chuàng)建圖像的函數(shù)。為了觀察和進(jìn)一步處理圖像數(shù)據(jù)，首先需要加載圖像文件，并且為了查看圖像數(shù)據(jù)，我們需要將其繪制出來(lái)。fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#加載圖像img=Image.open("
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:40 1963
