今天我們用python進行體育競技分析，預測球隊成績一.體育競技分析的IPO模式：輸入I(input)：兩個球員的能力值，模擬比賽的次數(shù)（其中，運動員的能力值，可以通過發(fā)球方贏得本回合的概率來表示，一個能力值為0.8的球員，在他發(fā)球時，有80%的可能性贏得1分）處理P(process)：模擬比賽過程輸出O(output)：兩個球員獲勝的概率該體育競技程序，我們采用自頂向下的設計方法。自頂向下的設計是一種解決復雜問題的行之有效的方法。其步驟如下自頂向下設計的
系統(tǒng) 2019-09-27 17:55:31 1973
1、BinarySearch算法簡介二分查找，它的時間復雜度是O(logn)。其核心思想有點類似分治思想。即每次都通過跟區(qū)間中的中間元素對比，將待查找的區(qū)間縮小為一半，直到找到要查找的元素，或者區(qū)間被縮小為0。但是二分查找的代碼實現(xiàn)比較容易寫錯。你需要著重掌握它的三個容易出錯的地方：循環(huán)退出條件、mid的取值，low和high的更新。二分查找雖然性能比較優(yōu)秀，但應用場景也比較有限。底層必須依賴數(shù)組，并且還要求數(shù)據(jù)是有序的。對于較小規(guī)模的數(shù)據(jù)查找，我們直接使
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:58 1973
課程地址http://icourse8.com/Python3rumenyushizhan.html章節(jié)詳情第1章實驗環(huán)境的搭建第2章Numpy入門第3章Pandas入門第4章Pandas玩轉數(shù)據(jù)第5章繪圖和可視化之Matplotlib第6章繪圖和可視化之Seaborn第7章數(shù)據(jù)分析項目實戰(zhàn)第8章課程總結classSolution{publicStringlongestCommonPrefix(String[]strs){if(strs.length==1
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:57 1973
原文鏈接：https://blog.csdn.net/None_yel/article/details/91416821（現(xiàn)在人工智能非常火爆，很多朋友都想學，但是一般的教程都是為博碩生準備的，太難看懂了。最近發(fā)現(xiàn)了一個非常適合小白入門的教程，不僅通俗易懂而且還很風趣幽默。所以忍不住分享一下給大家。點這里https://www.cbedai.net/ialexanderi可以跳轉到教程。）進程簡介使用場景線程簡介使用場景協(xié)程簡介使用場景進程與線程之間的關系
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:54 1973
前言樹是數(shù)據(jù)結構中非常重要的一種，主要的用途是用來提高查找效率，對于要重復查找的情況效果更佳，如二叉排序樹、FP-樹。另外可以用來提高編碼效率，如哈弗曼樹。用Python實現(xiàn)樹的構造和幾種遍歷算法。實現(xiàn)功能如下：樹的構造遞歸實現(xiàn)先序遍歷、中序遍歷、后序遍歷堆棧實現(xiàn)先序遍歷、中序遍歷、后序遍歷隊列實現(xiàn)層次遍歷#-*-coding=utf-8-*-classNode(object):"""節(jié)點類"""def__init__(self,element=-1,l_
系統(tǒng) 2019-09-27 17:54:16 1973
在初步了解Python多進程之后，我們可以繼續(xù)探索multiprocessing包中更加高級的工具。這些工具可以讓我們更加便利地實現(xiàn)多進程。進程池進程池(ProcessPool)可以創(chuàng)建多個進程。這些進程就像是隨時待命的士兵，準備執(zhí)行任務(程序)。一個進程池中可以容納多個待命的士兵。“三個進程的進程池”比如下面的程序:復制代碼代碼如下:importmultiprocessingasmuldeff(x):returnx**2pool=mul.Pool(5)r
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:52 1973
操作系統(tǒng)：CentOS7.5.1804_x64Python版本:3.6.81、使用pip在線安裝1.1安裝單個package格式如下：pipinstallSomePackage示例如下：比如：pipinstallscipy或者指定版本安裝：pipinstallscipy==1.3.01.2安裝多個package示例如下：pipinstall-rreq.txtreq.txt可以通過以下命令獲取：pipfreeze>req.txt1.3在線安裝的其它問題1.3
系統(tǒng) 2019-09-27 17:53:19 1973
一、冒泡排序冒泡排序算法的運作如下：比較相鄰的元素。如果第一個比第二個大，就交換他們兩個。對每一對相鄰元素作同樣的工作，從開始第一對到結尾的最后一對。這步做完后，最后的元素會是最大的數(shù)。針對所有的元素重復以上的步驟，除了最后一個。持續(xù)每次對越來越少的元素重復上面的步驟，直到?jīng)]有任何一對數(shù)字需要比較。以上節(jié)選自維基百科代碼實現(xiàn)：defbubble_sort(numberlist):length=len(numberlist)foriinrange(lengt
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:52 1973
前言學過Python數(shù)據(jù)分析的朋友都知道，在可視化的工具中，有很多優(yōu)秀的三方庫，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。這些可視化庫都有自己的特點，在實際應用中也廣為大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可視化工具，結合Jupyternotebook可以非常靈活方便地展現(xiàn)分析后的結果。雖然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要寫很長的代碼，一是麻煩，二是不便于維護。我覺得在數(shù)據(jù)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:48 1973
概述如今我也是使用Python寫代碼好多年了，但是我卻很少關心GIL的內部機制，導致在寫Python多線程程序的時候。今天我們就來看看CPython的源代碼，探索一下GIL的源碼，了解為什么Python里要存在這個GIL，過程中我會給出一些示例來幫助大家更好的理解GIL。GIL概覽有如下代碼：staticPyThread_type_lockinterpreter_lock=0;/*ThisistheGIL*/這行代碼位于Python2.7源碼ceval.c
系統(tǒng) 2019-09-27 17:52:39 1973
