Python2默認是不支持中文的，一般我們在程序的開頭加上#-*-coding:utf-8-*-來解決這個問題，但是在我用open()方法打開文件時，中文名字卻顯示成了亂碼。我先給大家說說Python中的編碼問題，Python中的字符串的大概分為為str和Unicode兩種形式，其中str常用的編碼類型為utf-8,gb2312,gbk等等，Python使用Unicode作為編碼的基礎類型。str記錄的是字節數組，只是某種編碼的存儲格式，終于輸出到文件或是
系統 2019-09-27 17:56:07 1993
一、數據類型：-數值-字符串-列表-元組-字典1.數值類型：(1)整型In[6]:a=123In[7]:type(a)Out[7]:intIn[8]:(2)長整型In[8]:a=199999999999999999999999999999In[9]:aOut[10]:199999999999999999999999999999LIn[11]:type(a)Out[12]:longIn[13]:(3)浮點型0.0,12.0-18.83e+7等科學計數法是浮點
系統 2019-09-27 17:56:05 1993
這是最近找機器學習實習的一個筆試題：看到這個題的時候第一想法就是用關聯規則(Apriori算法)來實現。關聯規則最重要的就是支持度Support和置信度Confidence。支持度的計算方法：#下面式中X∩Y表示X和Y同時發生的次數，N表示總事物數support(X->Y)=X∩Y/N置信度的計算方法：confidence(X->Y)=support(X->Y)/support(X)知道支持度和置信度的計算方法之后就可以實現上面算法了，首先本題給的數據集比
系統 2019-09-27 17:56:04 1993
最直觀的上下文，莫過于小學的語文課，經常會問聯系上下文，推測...，回答...，表明作者...。文章里的上下文比較好懂，無非就是前與后。在了解了計算機的執行狀態，程式的運行，才稍微對計算機的上下文(context)有了一定的認識，多半還是只可意會，不可言傳。本文所討論的上下文，簡而言之，就是程式所執行的環境狀態，或者說程式運行的情景。提及上下文，就不可避免的涉及Python中關于上下文的魔法，即上下文管理器（contextor）。資源的創建和釋放場景上下文
系統 2019-09-27 17:55:33 1993
原文鏈接：https://www.cnblogs.com/xiaodai0/p/9780101.html安裝完Anacondapython3.7，想使用python3.6方法cmd使用命令：condacreate-npy36python=3.6anaconda安裝好后，會有提示：Toactivatethisenvironment,use:#>activatepy36##Todeactivateanactiveenvironment,use:#>deacti
系統 2019-09-27 17:55:30 1993
總是記不住API。昨晚寫的時候用到了這些，但是沒記住，于是就索性整理一下吧：python中對文件、文件夾（文件操作函數）的操作需要涉及到os模塊和shutil模塊。得到當前工作目錄，即當前Python腳本工作的目錄路徑:os.getcwd()返回指定目錄下的所有文件和目錄名:os.listdir()函數用來刪除一個文件:os.remove()刪除多個目錄：os.removedirs（r“c：\python”）檢驗給出的路徑是否是一個文件：os.path.i
系統 2019-09-27 17:55:05 1993
編譯：Python開發者-伯樂在線讀者，英文：mediumhttp://python.jobbole.com/89252/所有人（好吧，不是所有人）都知道python是一門用途廣泛、易讀、而且容易入門的編程語言。但同時python語法也允許我們做一些很奇怪的事情。使用lambda表達式重寫多行函數眾所周知python的lambda表達式不支持多行代碼。但是可以模擬出多行代碼的效果。deff():x='string'ifx.endswith('g'):x=x
系統 2019-09-27 17:54:03 1993
感覺全世界營銷文都在推Python，但是找不到工作的話，又有哪個機構會站出來給我推薦工作？筆者冷靜分析多方數據，想跟大家說：關于超越老牌霸主Java，過去幾年間Python一直都被寄予厚望。但是事實是雖然上升趨勢，但是國內環境下，一時間是無法馬上就超越Java的，也可以換句話說：超越Java只是時間問題罷。超越Java，或許只是時間問題有企業的大量需求，Python才有可能超越Java，但實際上，中型公司還是以PHP和Java為主，而只有大廠和小型創業公司
系統 2019-09-27 17:53:48 1993
importthreadingimportqueueimporttime'''queue.qsize()返回隊列的大小queue.empty()如果隊列為空，返回True,反之Falsequeue.full()如果隊列滿了，返回True,反之Falsequeue.full與maxsize大小對應queue.get([block[,timeout]])獲取隊列，timeout等待時間queue.get_nowait()相當queue.get(False)qu
系統 2019-09-27 17:53:25 1993
前言在使用Python進行數據分析時，經常會遇到時間日期格式處理和轉換，特別是分析和挖掘與時間相關的數據，比如量化交易就是從歷史數據中尋找股價的變化規律。Python中自帶的處理時間的模塊有datetime，NumPy庫也提供了相應的方法，Pandas作為Python環境下的數據分析庫，更是提供了強大的日期數據處理的功能，是處理時間序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()兩個方法，給定參數有起始
系統 2019-09-27 17:53:00 1993
