1. 两个常用的函数 1.1 np.nonzero() np.nonzero()函数返回数组中不为False(0)的元素对应的索引 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)) >>(array([0, 1, 3, 4], dtype=int64),) #返回数组中不为0元素的索引数组 a = np.array([1,2,0,3,1,0]) print(np.nonzero(a)[0]) >>[0 1 3 4 5 7] #这里要注

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

转自:http://www.phpstudy.net/php/165.html PHP array_fill 用给定的值填充数组 array_fill (PHP 4 >= 4.2.0, PHP 5) array_fill — 用给定的值填充数组 说明 array array_fill ( int $start_index , int $num , mixed $value ) array_fill() 用 value 参数的值将一个数组填充 num 个条目,键名由 start_index 参数指

1,概述 任务型对话系统越来越多的被应用到实际的场景中,例如siri,阿里小密这类的产品.通常任务型对话系统都是基于pipline的方式实现的,具体的流程图如下: 整个pipline由五个模块组成:语音识别:自然语言理解:对话管理:自然语言生成:语音合成.现在越来越多的产品还融入了知识库,主要是在对话管理模块引入.在这里除了语音识别和语音合成模块不属于自然语言处理范畴且属于可选项之外,其他的三个模块都是必要的. 自然语言理解(NLU):主要作用是对用户输入的句子或者语音识别的结果进行处理,提取用

学习任何一门技术,最重要的是逻辑而不是内容,仅会内容,我们仅仅是技术的使用者,但如果我们懂得了技术背后的逻辑,我们就是技术的创造者,所以同样领域的工作,有人月入5千,有人月入5万,就是这个差别: 学技能,我们要有悟性,悟性不能教授,只能自己体会,世间万物普遍的规律和逻辑,能说的清的叫德,德就是功能和技巧,说不清的是道,道是真理和规律,道不能言说,不立文字,只能自己悟: 知识靠传授 方法靠示范 智慧靠启迪 文:朱元禄(jacky) 对于Python来说,基础内容要掌握的无外乎就是Python的六种

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

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

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

文: jacky(朱元禄) 开文序 最近看新闻,发现高考都考Python了,随着人工智能的火热,学数据科学的人越来越多了!但对于数据行业本身来说,现象级的火热,这并不是什么好事. 方丈高楼平地起,无论做什么事,基础都是最重要的.数据统计,朋友圈中最受欢迎的文章内容是格局,思维,战略,用人,国学,成功学等等,有忽悠别人的,也有自我忽悠的.经历了太多人,实战了太多事,而立之年,学会了没用的观点尽量少说:每个阶层的人都想变的优秀,但是浮躁心态下的急于求成,必然会为日后的失败买单! 说回Python,2

array,list,dataframe索引切片操作 2016年07月19日——智浪文档 list,一维,二维array,datafrme,loc.iloc.ix的简单探讨 Numpy数组的索引和切片介绍: 从最基础的list索引开始讲起,我们先上一段代码和结果: a = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9] a[:5:-1] #step < 0,所以start = 9 a[0:5:-1] #指定了start = 0 a[1::-1] #step < 0,所以stop = 0 输出: [

(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

场景 某系统登录时密码经过前台rsa加密传给后端,为实现模拟登录需要原样生成加密串. 分析 前台通过RSA.js.BigInt.js.Barrett.js三个js文件实现加密,公钥通过ajax请求获得empoent.module. rsa算法其实就是通过这两个参数计算实现公钥加密,所以正常情况下使用常规加密库即可达到目的. 但实际测试发现使用cryptography.pycryptodem等库加密结果与js输出不一致且每次都不同.其实常规库会按一定规则对原文随机填充后再加密,这样可保证相当的安全

在使用三神装的时候,首先当然是得要导入它们: from django.shortcuts import HttpResponse, render, redirect   一.HttpRequest捕获请求 捕获请求——HttpRequest对象 1.属性 HttpRequest.scheme  #一个字符串,表示请求的方案(通常是http或者https)HttpRequest.body    #一个字节字符串,表示原始HTTP请求的正文HttpRequest.path    #一个字符串,表示请

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:

本节概要 - 数据类型 - 数据结构 - 数据的常用操作方法 数据类型 基础铺垫 定义 我们搞数据时,首先要告诉Python我们的数据类型是什么 数值型:直接写一个数字即可 逻辑型:True,False(首字母大写) 字符型:单引号.双引号.三引号 赋值 用等号给变量贴标签 变量-赋值的对象是变量 命名规则 命名规则 逻辑型(Logical) 布尔值:只有两种取值(0和1,True和False) 运算规则: 运算符 注释 规则 & 与 一个为假,结果为假 | 或 一个为真,结果为真 not 非

#!/usr/bin/env python # coding:utf-8 #import pandas as pd, numpy as np; ''' 将csv文件转换为对应的邻接矩阵mat ''' from numpy import *; def protein_complexes_trans(): file = open('protein_complexes.csv'); filePro = open('complexes', 'a'); fileTarget = open('targets

汇总了一下这本小书前两部分的内容: 翻译<Writing Idiomatic Python>(一):if语句.for循环 翻译<Writing Idiomatic Python>(二):函数.异常 翻译<Writing Idiomatic Python>(三):变量.字符串.列表 翻译<Writing Idiomatic Python>(四):字典.集合.元组 翻译<Writing Idiomatic Python>(五):类.上下文管理器.生成