三大相關系數:pearson,spearman,kendall統計學中的三大相關性系數：pearson,spearman,kendall，他們反應的都是兩個變量之間變化趨勢的方向以及程度，其值范圍為-1到+1。0表示兩個變量不相關，正值表示正相關，負值表示負相關，值越大表示相關性越強。1.personcorrelationcoefficient（皮爾森相關性系數）皮爾遜相關系數通常用r或ρ表示，度量兩變量X和Y之間相互關系（線性相關）(1)公式皮爾森相關性
系統 2019-09-27 17:53:11 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 2019-09-27 17:52:43 1963
關于我一個有思想的程序猿，終身學習實踐者，目前在一個創業團隊任teamlead，技術棧涉及Android、Python、Java和Go，這個也是我們團隊的主要技術棧。Github：https://github.com/hylinux1024微信公眾號：終身開發者(angrycode)Flask中全局變量有current_app、request、g和session。不過需要注意的是雖然標題是寫著全局變量，但實際上這些變量都跟當前請求的上下文環境有關，下面一起
系統 2019-09-27 17:52:39 1963
目前，Python科學棧中的所有主要項目都同時支持Python3.x和Python2.7，不過，這種情況很快即將結束。去年11月，Numpy團隊的一份聲明引發了數據科學社區的關注：這一科學計算庫即將放棄對于Python2.7的支持，全面轉向Python3。Numpy并不是唯一宣稱即將放棄Python舊版本支持的工具，pandas與Jupyternotebook等很多產品也在即將放棄支持的名單之中。對于數據科學開發者而言，如何將已有項目從Python2轉向P
系統 2019-09-27 17:52:25 1963
deftrans_map(cint):ifcint<0:print"不合法"returnelifcint<10:returncintelifcint>=10:returnchr(cint-10+65)#將一個m進制的數轉換為一個n進制的數deftransfer(m,n,origin):num=anyToTen(m,origin)target=tenToAny(n,num)printtargetdefanyToTen(m,origin):#任意進制的數轉換為
系統 2019-09-27 17:52:21 1963
Python的元組和列表類似，不同之處在于元組中的元素不能修改(因此元組又稱為只讀列表)，且元組使用小括號而列表使用中括號，如下:tup1=('physics','chemistry',1997,2000)tup2=(1,2,3,4,5,6)特別注意:1、元組中只包含一個元素時，需要在元素后面添加逗號來消除歧義tup1=（50，）2、元組中的元素值使不允許修改的，但可以對元組進行連接組合tup1=(12,34.56)tup2=('abc','xyz')tu
系統 2019-09-27 17:52:18 1963
pika生產者程序大致步驟：1.建立連接connection，需要認證的調用認證參數2.創建通道channel當然channel可以池化，這樣可以重復使用3.聲明隊列指定隊列屬性，一旦指定屬性不能修改，例如是否持久化，名稱4.聲明交換機交換機類型，名稱等，也可以不用聲明，直接使用“”空字符串，默認交換機也可以5.將隊列與交換機綁定queue_bind6.basic_publish發送到交換機指定路由鍵pika消費者程序大致步驟：1.建立連接connecti
系統 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 2019-09-27 17:50:58 1963
數據集介紹使用數據集Wine，來自UCI。包括178條樣本，13個特征。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 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、顏色轉換等。Matplotlib提供了強大的繪圖功能，其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用戶創建圖像的函數。為了觀察和進一步處理圖像數據，首先需要加載圖像文件，并且為了查看圖像數據，我們需要將其繪制出來。fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#加載圖像img=Image.open("
系統 2019-09-27 17:50:40 1963
