基本原理蒙特卡羅方法通過(guò)抓住事物運(yùn)動(dòng)的幾何數(shù)量和幾何特征，利用數(shù)字方法來(lái)加以模擬，即進(jìn)行一種數(shù)字模擬實(shí)驗(yàn)。它是以一個(gè)概率模型為基礎(chǔ)，按照這個(gè)模型所描繪的過(guò)程，通過(guò)模擬實(shí)驗(yàn)的結(jié)果，作為問(wèn)題的近似解。主要步驟如下：1.構(gòu)造或描述概率過(guò)程2.實(shí)現(xiàn)從已知概率分布抽樣3.建立各種估計(jì)量示例一：π值的計(jì)算importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#π的計(jì)算n=
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:56 1645
代理ProxyHandler處理器（代理）1、代理的原理:在請(qǐng)求目的網(wǎng)站之前，先請(qǐng)求代理服務(wù)器，然后讓代理服務(wù)器去請(qǐng)求目的網(wǎng)站，代理服務(wù)器拿到目的服務(wù)器的網(wǎng)站數(shù)據(jù)后，再轉(zhuǎn)發(fā)給我們的代碼。2、http://httpbin.org/ip這個(gè)網(wǎng)站可以方便我們查看一些http請(qǐng)求參數(shù)3、使用代理的方法：ProxyHandle這個(gè)方法需要傳入一個(gè)字典，key：請(qǐng)求schema，value：代理服務(wù)器ip+端口fromurllibimportrequest##url=
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:55 1645
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 1645
1、str.split不支持正則及多個(gè)切割符號(hào)，不感知空格的數(shù)量，比如用空格切割，會(huì)出現(xiàn)下面情況。>>>s1="aabbcc">>>s1.split('')?['aa','bb','','cc']因此split只適合簡(jiǎn)單的字符分割2、re.split，支持正則及多個(gè)字符切割>>>printlineabcaa;bb,cc|dd(xx).xxx12.12'xxxx按空格切>>>re.split(r'',line)['abc','aa;bb,cc','|','d
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:51 1645
BeautifulSoup基礎(chǔ)實(shí)戰(zhàn)安裝：pipinstallbeautifulsoup4常用指令：frombs4importBeautifulSoupasbsimporturllib.requestdata=urllib.request.urlopen("https://www.cnblogs.com/mcq1999/").read().decode("utf-8","ignore")bs1=bs(data)print(bs1.prettify())#格式
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:47 1645
書(shū)接上回，我們繼續(xù)來(lái)說(shuō)說(shuō)python的面試題，我在各個(gè)網(wǎng)站搜集了一些，我給予你們一個(gè)推薦的答案，你們可以組織成自己的語(yǔ)言來(lái)說(shuō)出來(lái)，讓我們更好的做到面向工資編程一、Q：說(shuō)說(shuō)你對(duì)zenofpython的理解，你有什么辦法看到它。A：TheZenofPython是Python語(yǔ)言的指導(dǎo)原則，遵循這些基本原則，輸入importthis，然后直接運(yùn)行即可二、Q：什么是元類(meta_class)A：我們定義類來(lái)創(chuàng)建對(duì)象，但是現(xiàn)在我們知道類也是對(duì)象。那么是通過(guò)什么來(lái)創(chuàng)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:41 1645
Python項(xiàng)目中很多時(shí)候會(huì)需要將時(shí)間在Datetime格式和TimeStamp格式之間轉(zhuǎn)化，又或者你需要將UTC時(shí)間轉(zhuǎn)化為本地時(shí)間，本文總結(jié)了這幾個(gè)時(shí)間之間轉(zhuǎn)化的函數(shù)，供大家參考。一、Datetime轉(zhuǎn)化為T(mén)imeStampdefdatetime2timestamp(dt,convert_to_utc=False):'''ConvertsadatetimeobjecttoUNIXtimestampinmilliseconds.'''ifisinstanc
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:37 1645
什么是淺拷貝？先看一個(gè)例子a=[1,2,3,4]b=aa.pop(0)print(a)print(b)輸出：[2,3,4][2,3,4]正常對(duì)于這種可變對(duì)象的這種賦值，會(huì)導(dǎo)致a和b指向一個(gè)內(nèi)存地址，而我們將a中的第0個(gè)元素剔除后，實(shí)質(zhì)就是改變了對(duì)應(yīng)的內(nèi)存地址中的數(shù)值，所以會(huì)導(dǎo)致b也發(fā)生變化下面看一下淺拷貝：a=[1,2,3,4]b=a.copy()a.pop(0)print(a)print(b)輸出[2,3,4][1,2,3,4]這種就是淺拷貝，拷貝的列表
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:34 1645
平時(shí)做數(shù)據(jù)處理基本離不了日志記錄功能。每次都配置一堆挺煩人，索性封裝個(gè)模塊，這里記錄一下，與大家共享。說(shuō)明本日志模塊目前只有一個(gè)方法getLogger，其他配置項(xiàng)通過(guò)參數(shù)傳遞，包括日志文件名，等級(jí)，日志文件劃分方式，日志清除配置，日志格式等。logger.pyimportloggingfromloggingimporthandlers#日志級(jí)別字典__level_dict={'critical':logging.CRITICAL,'fatal':loggi
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:32 1645
協(xié)程是什么我們已經(jīng)做過(guò)不少爬蟲(chóng)項(xiàng)目，不過(guò)我們爬取的數(shù)據(jù)都不算太大，如果我們想要爬取的是成千上萬(wàn)條的數(shù)據(jù)，那么就會(huì)遇到一個(gè)問(wèn)題：因?yàn)槌绦蚴且恍幸恍幸来螆?zhí)行的緣故，要等待很久，我們才能拿到想要的數(shù)據(jù)。既然一個(gè)爬蟲(chóng)爬取大量數(shù)據(jù)要爬很久，那我們能不能讓多個(gè)爬蟲(chóng)一起爬取？這樣無(wú)疑能提高爬取的效率，就像一個(gè)人干不完的活兒，組個(gè)團(tuán)隊(duì)一起干，活一下被干完了。這是一個(gè)很好的思路——讓多個(gè)爬蟲(chóng)幫我們干活。但具體怎么用Python實(shí)現(xiàn)這事呢？我們可以先別急著想怎么實(shí)現(xiàn)這件事，后
系統(tǒng) 2019-09-27 17:50:16 1645
