## 最近两天的成果 ''' ########################################## # # # 不忘初心 砥砺前行. # # 418__yj # ########################################## ''' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import pearsonr import dat

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

Python字典按值排序的方法: 法1: (默认升序排序,加  reverse = True 指定为降序排序) # sorted的结果是一个list dic1SortList = sorted( dic1.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True) 法2: import operator sorted_x = sorted(d.items(),key = operator.itemgetter(1)) 法3:包含字典dict的列表list的排序方法与d

将python字典键值对转化为相应的变量名和变量值可以使用以下方法: globals().update({"name":"value"}) locals().update({"var":"val"}) 举例如下: >>> D={'a':1,'b':2,'c':3} >>> globals().update(D) >>> print a,b,c 1 2 3

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

1.shell如何向python传递参数 shell脚本 python $sendmailCommandPath $optDate python脚本 lastDateFormat = sys.argv[1] shell如何接受python的返回值 python脚本 print "hello" shell脚本 s=`python b.py` printf $s

2016-08-09  15:01:38 python函数返回值使用return语句,可以返回任意类型的数.如果return语句执行,它之后的所有语句都不再执行. def func(x,y): print(x,y) return {'k1':['v1'],'k2':('v2')} print('------') res=func('fir','sec') print(res) 执行结果如下: fir sec {'k1': ['v1'], 'k2': 'v2'} 如果函数中没有特别指定return

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

minimize.m:共轭梯度法更新BP算法权值 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ Carl Edward Rasmussen在高斯机器学习的MATLAB代码中写到一个优化类的函数:minimize.m,同时,Geoff Hinton在用BP算法精调深度自编码网络时,也借鉴了这个函数minimize.m,下面来简单聊一聊这个函数的大致机理. matlab函数minimum.m用来查找(非线性)多元函数的(局部)最小值.用户必须提供一个

python图像处理二值化方法 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold 3. Otsu's 二值化 例子: 来自 : OpenCV-Python 中文教程 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('scratch.png', 0) # global thresholding r

hashlib & hmac *不是很清楚能不能把这种hash值取样算法称之为加密,但是似乎好像也是这么说的哈(非科班出身的野路子就是没这种基本知识的) ■ 基本用法 hashlib支持MD5,sha1等多种加密算法,详见hashlib.algorithms_available 用法十分简单: m = hashlib.md5() #或者是其他算法的名字,如hashlib.sha1() m.update("Some String") #加密用update方法,注意这个方法不会返回

判断值是否在set集合中的速度明显要比list快的多, 因为查找set用到了hash,时间在O(1)级别. 假设listA有100w个元素,setA=set(listA)即setA为listA转换之后的集合. 以下做个简单的对比: for i in xrange(0, 5000000): if i in listA: pass for i in xrange(0, 5000000): if i in setA: pass 第一个循环用了16min,第二个循环用了52s. 由此可见,在set中判断

函数返回值 多条return语句: def guess(x): if x > 3: return "> 3" else: return "<= 3" def showplus(x): print(x) return x + 1 return x + 2 #执行结果 10 11 #从结果来看 出现第一个return后 下面的就不会执行 def fn(x): for i in range(x): if i > 3: return i else:

(一)求字符串的MD5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SHA1,SHA256等方法 m = hashlib.md5() #声明一个对象 m.update(b'hello python') #用对象的update方法指定一个字符串,前面的b是转换为二进制,否则显示不 了. print(m.hexdigest()) #用对象的hexdigest()方法进行十六进制显示 . (二)求一个文件的md5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SH

这篇文章是Python前往遇到有疑问的功能. 下面一段是原有的基础教程Python函数. 按值传递參数和按引用传递參数 全部參数(自变量)在Python里都是按引用传递.假设你在函数里改动了參数,那么在调用这个函数的函数里,原始的參数也被改变了.比如: #!/usr/bin/python # 可写函数说明 def changeme( mylist ): "改动传入的列表" mylist.append([1,2,3,4]); print "函数内取值: ", myli

本章详细介绍 返回值: 0x 00 返回值简介 0x 01 指定返回值与隐含返回值 0x 02 return 语句位置与多条 return 语句 0x 03 返回值类型 0x 04 函数嵌套 0x 00 返回值简介 回顾下,上一节简单介绍了函数及其各种参数,其中也有简单介绍 print 和 return 的区别,print 仅仅是打印在控制台,而 return 则是将 return 后面的部分作为返回值作为函数的输出,可以用变量接走,继续使用该返回值做其它事. 函数需要先定义后调用,函数体中 r

import random产生随机值的模块random.random() #获取一个随机的浮点值;help(random.random) #查看随机范围:0-1;random.uniform(1,10) #仍然取的是浮点数,只是相比random增加了一个区间;random.randint(1,7) #随机1-7random.randrange(1,10) #顾头不顾尾random.choice("") #可以传入一个序列random.sample("序列",长度)

1.Boolean值(布尔值) 一个布尔值只有Ture.False两种值 b1 =True b2 =False print (b1,b2)>>>True False 2.空值(none) 空值是Python里一个特殊的值,用none表示.none不能理解成0,因为0是有意义的,而none是一个特殊值.

函数多个返回值 python的函数支持返回多个值.返回多个值时,默认以tuple的方式返回. 例如,下面两个函数的定义是完全等价的. def f(): return 1,2 def f(): return (1,2) 如果将函数调用的返回值赋值给对应个数的变量,它会一一对应的赋值,这很容易理解.下面是等价的: a, b = f() # a=1, b=2 (a, b) = f() 如果赋值给一个变量,将会把整个元组赋值给变量.下面是等价的,a表示整个元组(1,2): a = f() (a) = f

华为算法面试题 """ 算法题: 提供一个序列,完成对这个序列的分割.要求分割后的两个序列彼此差值最小 实现函数,返回两个序列 """ def func(i): i.sort() if not i: return (([], [])) max_num = i[-1] max_two_num = i[-2] max_list, min_list = func(i[:-2]) max_list.append(max_two_num) min_list

转自: https://blog.csdn.net/Jerry_1126/article/details/87907162 Python字典中的键是唯一的,但不同的键可以对应同样的值,比如说uid,可以是1001.id同样可以是1001.这样的话通过值来获取指定的键,就不止一个!而且也并不太好处理.这里同样提供两种思路来处理. 方法一: >>> dct = {'Name': 'Alice', 'Age': 18, 'uid': 1001, 'id': 1001} >>>