#/usr/bin/python def Z_Score(data): lenth = len(data) total = sum(data) ave = float(total)/lenth tempsum = sum([pow(data[i] - ave,2) for i in range(lenth)]) tempsum = pow(float(tempsum)/lenth,0.5) for i in range(lenth): data[i] = (data[i] - ave)/temp

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,在诸如网络爬虫.web应用开发等场景中,我们需要利用Python完成大量的url解析.生成等操作. 而在Python生态中,无论是使用诸如urllib之类的标准库,还是各种第三方库,可以用来有效处理url的方法都非常之丰富.而今天费老师我要给大家介绍的url处理库,则是我在实际使用中综合考虑简单易用性与运算速度后,最为满意的.

python中利用matplotlib绘图可视化知识归纳: (1)matplotlib图标正常显示中文 import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['simhei']   #用于正常显示中文标签 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False     #用于正常显示负号 (2)统计作图函数: plt.plot()绘制线性二维图,折线图 注意:如果向plot()指令提供了一维的数

Python中利用原始套接字进行网络编程的示例 在实验中需要自己构造单独的HTTP数据报文,而使用SOCK_STREAM进行发送数据包,需要进行完整的TCP交互. 因此想使用原始套接字进行编程,直接构造数据包,并在IP层进行发送,即采用SOCK_RAW进行数据发送. 使用SOCK_RAW的优势是,可以对数据包进行完整的修改,可以处理IP层上的所有数据包,对各字段进行修改,而不受UDP和TCP的限制. 下面开始构造HTTP数据包, IP层和TCP层使用python的Impacket库,http内容

Hadoop 中利用 mapreduce 读写 mysql 数据   有时候我们在项目中会遇到输入结果集很大,但是输出结果很小,比如一些 pv.uv 数据,然后为了实时查询的需求,或者一些 OLAP 的需求,我们需要 mapreduce 与 mysql 进行数据的交互,而这些特性正是 hbase 或者 hive 目前亟待改进的地方. 好了言归正传,简单的说说背景.原理以及需要注意的地方: 1.为了方便 MapReduce 直接访问关系型数据库(Mysql,Oracle),Hadoop提供了DBI

Python中利用函数装饰器实现备忘功能 这篇文章主要介绍了Python中利用函数装饰器实现备忘功能,同时还降到了利用装饰器来检查函数的递归.确保参数传递的正确,需要的朋友可以参考下   "备忘"的定义 "memoization"(备忘)这个词是由Donald Michie在1968年提出的,它基于拉丁语单词"memorandum"(备忘录),意思是"被记住".虽然它和单词"memorization"在某种

Python中elasticsearch插入和更新数据的实现方法 这篇文章主要介绍了Python中elasticsearch插入和更新数据的实现方法,需要的朋友可以参考下 首先,我的索引结构是酱紫的. 存储以name_id为主键的索引,待插入或更新数据为: 一般会有有两种操作: 以下图片为个人见解,我没试过能不能直接运行,但形式上没错. 数据不存在,我需要插入地址为空字符串. 单条插入: 批量插入: 该数据存在,我需要更新地址字段为空字符串. 单条更新: 批量更新: 总结 以上所述是小编给大家介

python中利用队列asyncio.Queue进行通讯详解 本文主要给大家介绍了关于python用队列asyncio.Queue通讯的相关内容,分享出来供大家参考学习,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. asyncio.Queue与其它队列是一样的,都是先进先出,它是为协程定义的 例子如下:     import asyncio        async def consumer(n, q):   print('consumer {}: starting'.format(n))   wh

时间序列模型 时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大小的值改变顺序后输入模型产生的结果是不同的. 举个栗子:根据过去两年某股票的每天的股价数据推测之后一周的股价变化:根据过去2年某店铺每周想消费人数预测下周来店消费的人数等等 RNN 和 LSTM 模型 时间序列模型最常用最强大的的工具就是递归神经网络(recurrent neural n

本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills 这是我的系列文章「Python实用秘技」的第11期,本系列立足于笔者日常工作中使用Python积累的心得体会,每一期为大家带来一个几分钟内就可学会的简单小技巧. 作为系列第11期,我们即将学习的是:在Python中快捷加密数据. 数据安全作为老生常谈的话题,是我们日常使用Python进行诸如web应用开发等任务时绕不开的话题,我们希望通过网络传输

h5文件格式,HDF 的版本 5(HDF 版本 5不与 HDF 版本 4 及早期版本兼容)．HDF是什么呢?就是Hierarchical Data Format,可以存储不同类型的图像和数码数据的文件格式,并且可以在不同类型的机器上传输,同时还有统一处理这种文件格式的函数库.大多数普通计算机都支持这种文件格式.美国国家高级计算应用中心(National Center for Supercomputing Application,NCSA)为了满足各种领域研究需求而研制的一种能高效存储和分发科学数

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai

Python中的使用标准queue模块就可以建立多进程使用的队列,但是使用redis和redis-queue(rq)模块使这一操作更加简单. Part 1. 比如首先我们使用队列来简单的储存数据:我们选用redis list类型,其他类型的数据操作可以参考这个文章 在redis_queue.py文件中: import redis class RedisQueue(object): def __init__(self, name, namespace='queue', **redis_kwargs

现在有一道题目,要求利用python中re模块来匹配ip地址,我们应如何着手? 首先能想到的是ip地址是数字,正则表达式是如何匹配数字的呢? \d或[0-9] 对于这个问题,不要一下子上来就写匹配模式,应该一步步分解,把复杂的问题简单化 比如ip地址,我们可以总结一下规律 1. 它是一个字符串 2. 字符串内部是由4个1-3位的数字和3个.组成 3. 数字的范围是0-255 接下来,我们先试一下匹配第1个数字 第一步:尝试匹配192.168.100.123中的192 >>> import

异常可以防止出现一些不友好的信息返回给用户,有助于提升程序的可用性,在java中通过try ... catch ... finally来处理异常,在Python中通过try ... except ... else来处理异常 一.以ZeroDivisionError为例,处理分母为0的除法异常 def division(numerator,denominator): result=numerator/denominator return result ret1=division(1,5) prin

前言:每当需要分析或修改存储在文件中的信息时,读取文件都很有用,对数据分析应用程序来说尤其如此. 例如,你可以编写一个这样的程序:读取一个文本文件的内容,重新设置这些数据的格式并将其写入文件,让浏览器能够显示这些内容. 要使用文本文件中的信息,首先需要将信息读取到内存中.为此,你可以一次性读取文件的全部内容,也可以以每次一行的方式逐步读取. 操作文件中的函数/方法 在python中操作文件需要记住1个函数和3个方法 open函数负责打开文件,并且返回文件对象 read/write/close 三

本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 链式编程是一种非常高效的组织代码的方式,典型如pandas与scikit-learn中的pipe(),以及R中的管道操作符%>%等,它们都可以帮助我们像连接管道一样,将计算过程中的不同步骤顺滑的连接起来,从而取代繁琐的函数嵌套以及避免多余中间变量的创建. 图1 链式编程与常规写法的比较如下例: # 非链式写法 func4(func3(func2(

在进行网页抓取的时候,分析定位html节点是获取抓取信息的关键,目前我用的是lxml模块(用来分析XML文档结构的,当然也能分析html结构), 利用其lxml.html的xpath对html进行分析,获取抓取信息. 首先,我们需要安装一个支持xpath的python库.目前在libxml2的网站上被推荐的python binding是lxml,也有beautifulsoup,不嫌麻烦的话还可以自己用正则表达式去构建,本文以lxml为例讲解. 假设有如下的HTML文档: <html> <

从祖冲之到现在,圆周率的发展越来越丰富,求法也是越来越快其中: 1.求圆周率的方法: (1)蒙特卡罗法 这是基于“随机数”的算法,通过计算落在单位圆内的点与正方形内的比值来求圆周率PI. 如果一共投入N个点,其中有M个落入圆中,则要点均匀,假定圆周率的半径为R,则: (2)欧拉恒等式公式为: 基础的泰勒级数: (2)求python进度表 代码: #!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-# @Time : 18-5-21 下午3:44# @Autho

本文出处:http://www.cnblogs.com/wy123/p/6908377.html NTILE函数可以按照指定的排序规则,对数据按照指定的组数(M个对象,按照某种排序分N个组)进行分组,可以展现出某一条数据被分配在哪个组中. 不仅可以单单利用这个特性,还可以借助该特实现更加有意思的功能. NTILE的基本使用 NTILE的作用是对数据进行整体上的分组,比如有60个学生,按照成绩分成“上中下”三个级别,可以看出那些人位于哪个级别,用NTILE函数就可以实现. 比如这里的简单的示例,有

在类创建的对象中,一般都是以字典的方式来保存信息 class Student: def __init__(self, name, age, score): self.name = name self.age = age self.score = score def input_student_info(): l = [] while True: n = input("请输入学生姓名:") if n == "": break a = input("请输入学生