保存为pickle import pickle # 保存模型 with open('model.pickle', 'wb') as f: pickle.dump(model, f) # 读取模型 with open('model.pickle', 'rb') as f: model = pickle.load(f) model.predict(X_test) 保存为joblib from sklearn.externals import joblib # 保存模型 joblib.dump(mod…

经常遇到在Python程序运行中得到了一些字符串.列表.字典等数据,想要长久的保存下来,方便以后使用,而不是简单的放入内存中关机断电就丢失数据. 这个时候Pickle模块就派上用场了,它可以将对象转换为一种可以传输或存储的格式. python的pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化.通过pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,永久存储:通过pickle模块的反序列化操作,我们能够从文件中创建上一次程序保存的对象. pickle模块主要有dump()函数和…

import pickle from sklearn.externals import joblib from sklearn.svm import SVC from sklearn import datasets #定义一个分类器 svm = SVC() iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target #训练模型 svm.fit(X,y) #1.保存成Python支持的文件格式Pickle #在当前目录下可以看到svm.pic…

collections模块中的deque对象是一个队列,它有着正常队列的先进先出原则.我们可以利用这个对象来实现数据的保存功能. 例如,现有一个猜数字大小的游戏,系统开始会随机roll点一个0-100的整数,然后键盘开始接收你的输入,每次输入的数字系统会告诉你比这个随机数大还是小,直到你猜对了程序才会结束.如下图这样: 代码见: from collections import deque from random import randint N = randint(0, 100) history…

持久性的基本思想很简单.假定有一个 Python 程序,它可能是一个管理日常待办事项的程序,您希望在多次执行这个程序之间可以保存应用程序对象(待办事项).换句话说,您希望将对象存储在磁盘上,便于以后检索.这就是持久性.要达到这个目的,有几种方法,每一种方法都有其优缺点. 例如,可以将对象数据存储在某种格式的文本文件中,譬如 CSV 文件.或者可以用关系数据库,譬如 Gadfly.MySQL.PostgreSQL 或者 DB2.这些文件格式和数据库都非常优秀,对于所有这些存储机制,Python 都…

Pickle-------python对象序列化 本文主要阐述以下几点: 1.pickle模块简介 2.pickle模块提供的方法 3.注意事项 4.实例解析 1.pickle模块简介 The pickle module implements a fundamental, but powerful algorithm for serializing(序列化) and de-serializing(反序列化) a Python object structure. "Pickling" i…

之前用 R 语言一直感觉 .Rdata 格式的文件很好用,可以把每次执行的中间文件保存便于下次调用,刚熟悉 Python 还没接触这块知识,所以有时候做项目不太顺手,索性上网搜了下,整理如下: 模型存档 ############# # joblib 库 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.externals import joblib # 模型保存 lr_model = LogisticRegressi…

可以把数据结构保存进文件并直接读出, 不论读取或者是保存,我们都需要借助open()函数,并且是二进制方式(‘wb’,‘rb’) json模块可以把字典结构改写为string然后保存,并可以反向读取字典,但是即使是字典数据结构,两个包也是有差别的 json字典value不支持其他对象只支持python原有的结构,但是json由于是转换为string,所以保存的文件是可以使用文本查看器去读取的 pickle包则支持各种python的对象,但它写入的是二进制文件,并有自己独特的编码方式,所以是不可以…

在Python中提供了两个模块:cPickle和pickle来实现序列化,前者是由C语言编写的,效率比后者高很多,一般编写程序的时候,采取的方案是先导入cPickle模块,如果此模块不存在,再导入pickle模块 try : import cPickle as pickle except ImportError: import pickle pickle实现序列化主要使用的是dumps方法或dump方法. d = dict(url='index.html',title='首页',content=…

pickle.shelve,python私有,支持所有python数据类型 一.pickle dic={'name':'egon','age':18} print(pickle.dumps(dic)) ##得到的是一个bets类型数据 with open('d.pickle','wb') as f: #bets类型需要用wb模式打开 f.write(pickle.dumps(dic)) #序列化 ##反序列化 with open('d.pickle','rb') as f: #bets类型需要用…

  在pandas使用的25个技巧中介绍了几个常用的Pandas的使用技巧,不少技巧在机器学习和深度学习方面很有用处.本文将会介绍Numpy在数据保存和读取方面的内容,这些在机器学习和深度学习方向也大有用处,因为通常我们会采用Numpy和Pandas处理数据,尤其是Pytorch,它和Numpy的结合更为紧密.   我们先介绍Numpy的几个函数: numpy.savez(file, *args, **kwds) file:文件名/文件路径 *args:要存储的数组,可以写多个,如果没有给数组指…

前言: 听说Pylearn2是个蛮适合搞深度学习的库,它建立在Theano之上,支持GPU(估计得以后工作才玩这个,现在木有这个硬件条件)运算,由DL大牛Bengio小组弄出来的,再加上Pylearn2里面已经集成了一部分常见的DL算法,本着很想读读这些算法的源码和细节这一想法,打算学习下Pylearn2的使用. 网上这方面的中文资料简直是太少了,虽然本博文没什么实质内容,但也写贴出来,说不定可以帮到一些初学者. 从Bengio的一篇paper: Pylearn2: a machine lear…

Python Twisted介绍 作者:Jessica McKellar 原文链接 Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架.Twisted诞生于2000年初,在当时的网络游戏开发者看来,无论他们使用哪种语言,手中都鲜有可兼顾扩展性及跨平台的网络库.Twisted的作者试图在当时现有的环境下开发游戏,这一步走的非常艰难,他们迫切地需要一个可扩展性高.基于事件驱动.跨平台的网络开发框架,为此他们决定自己实现一个,并从那些之前的游戏和网络应用程序的开发者中学习,汲取他们的经验教…

原文链接:http://www.aosabook.org/en/twisted.html 作者:Jessica McKellar Twisted是用Python实现的基于事件驱动的网络引擎框架.Twisted诞生于2000年初,在当时的网络游戏开发者看来,无论他们使用哪种语言,手中都鲜有可兼顾扩展性及跨平台的网络库.Twisted的作者试图在当时现有的环境下开发游戏,这一步走的非常艰难,他们迫切地需要一个可扩展性高.基于事件驱动.跨平台的网络开发框架,为此他们决定自己实现一个,并从那些之前的游戏…

一.类简单介绍 1.介绍 类是Python面向对象程序设计(OOP)的主要工具,类建立使用class语句,通过class定义的对象. 类和模块的差异,类是语句,模块是文件. 类和实例 实例:代表程序领域中具体的元素. 类是生产实例的工厂,实例就像带有“数据"的记录,而类是处理这些记录的“程序”. 类是实例工程,类的属性提供行为(数据以及函数[方法]),所有从类产生的实例都继承该类的属性. 类的一个实例可以通过:实例.属性,实例.方法,获得类的属性和方法调用.类支持继承,当我们对class语句产生…

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的.希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务. 1. 获取数据 1.1 导入sklearn数据集 sklearn中包含了大量的优质的数据集,在你学习机器学习的过程中,你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型,从而提高你的动手实践能力,同时这个过程也可以加深你对理论…

一.背景介绍 最近做一个爬虫项目,用selenium调用浏览器去获取渲染后的源码,但是每次登陆都需要手机验证,这真的是头痛啊,这种验证方式不要想着去破解,还是老老实实用手机收验证码去吧!反正我是不知道这种验证方式还能破解!难道就没有其他办法了吗? 有,那就是模拟登陆!这样最起码不用没测试一次就登陆验证一次. 这里要说一下的就是,网上很多关于webdriver 添加cookie的教程,基本百分之80都是有问题的.反正我是找了N多的帖子都没有一个是正确的. 二.  添加cookie方法:driver…

文章转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. 图1 Fa…

前言   在文章:NLP入门(四)命名实体识别(NER)中,笔者介绍了两个实现命名实体识别的工具--NLTK和Stanford NLP.在本文中,我们将会学习到如何使用深度学习工具来自己一步步地实现NER,只要你坚持看完,就一定会很有收获的.   OK,话不多说,让我们进入正题.   几乎所有的NLP都依赖一个强大的语料库,本项目实现NER的语料库如下(文件名为train.txt,一共42000行,这里只展示前15行,可以在文章最后的Github地址下载该语料库): played on Mond…

介绍   本文将展示如何利用Python爬虫来实现诗歌接龙.   该项目的思路如下: 利用爬虫爬取诗歌,制作诗歌语料库: 将诗歌分句,形成字典:键(key)为该句首字的拼音,值(value)为该拼音对应的诗句,并将字典保存为pickle文件: 读取pickle文件,编写程序,以exe文件形式运行该程序.   该项目实现的诗歌接龙,规则为下一句的首字与上一句的尾字的拼音(包括声调)一致.下面将分步讲述该项目的实现过程. 诗歌语料库   首先,我们利用Python爬虫来爬取诗歌,制作语料库.爬取的网…

转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 faster rcnn的基本结构 Faster RCNN其实可以分为4个主要内容: Conv layers.作为一种CNN网络目标检测方法,Faster RCNN首先使用一组基础的conv+relu+pooling层提取image的feature maps.该feature maps被共享用于后续RPN层和全连接层. Region Proposal Networks.RPN网络用于生成region proposa…

yield使用浅析 菜鸟教程:http://www.runoob.com/w3cnote/python-yield-used-analysis.html #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- def fab(max): n, a, b = 0, 0, 1 while n < max: print b a, b = b, a + b n = n + 1 fab(5) 简单输出斐波那契數列前 N 个数 结果没有问题,但有经验的开发者会指出,直接在 fab…

Sklearn 官网提供了一个流程图, 蓝色圆圈内是判断条件,绿色方框内是可以选择的算法: 从 START 开始,首先看数据的样本是否 >50,小于则需要收集更多的数据. 由图中,可以看到算法有四类,分类,回归,聚类,降维. 其中 分类和回归是监督式学习,即每个数据对应一个 label. 聚类 是非监督式学习,即没有 label. 另外一类是 降维,当数据集有很多很多属性的时候,可以通过 降维 算法把属性归纳起来.例如 20 个属性只变成 2 个,注意,这不是挑出 2 个,而是压缩成为 2 个,…

网上有很多关于sklearn的学习教程,大部分都是简单的讲清楚某一方面,其实最好的教程就是官方文档. 官方文档地址:https://scikit-learn.org/stable/ (可是官方文档非常详细,同时许多人对官方文档的理解和结构上都不能很好地把握,我也打算好好学习sklearn,这可能是机器学习的神器),下面先简单介绍一下sklearn. 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了,scikit-learn简称sklearn,支持包括分类,回归…

文件读写 一.文件打开 传统方法 >>> f = open('data.txt', 'w') # Make a new file in output mode ('w' is write) >>> f.write('Hello\n') # Write strings of characters to it 6 >>> f.write('world\n') # Return number of items written in Python 3.X 6…

1.class的init功能,初始化class,给出一些初始值 __init__可以理解成初始化class的变量,取自英文中initial 最初的意思.可以在运行时,给初始值附值, class Calculator: name='good calculator' price=18 def __init__(self,name,price,height,width,weight): # 注意,这里的下划线是双下划线 self.name=name self.price=price self.h=he…

上一节我们介绍了几种合并数据的方法. 这一节, 我们将重新开始不动产的例子. 在第四节中我们写了如下代码: import Quandl import pandas as pd fiddy_states = pd.read_html('https://simple.wikipedia.org/wiki/List_of_U.S._states') for abbv in fiddy_states[0][1][2:]: #print(abbv) print("FMAC/HPI_"+str(a…

序列化可以理解为:把python的对象编码转换为json格式的字符串,反序列化可以理解为:把json格式字符串解码为python数据对象.在python的标准库中,专门提供了json库与pickle库来处理这部分. json的dumps方法和loads方法,可实现数据的序列化和反序列化 序列化:dumps(object) 返回一个字符串,它包含一个 pickle 格式的对象.[dict-->json] dump(object, file) 将对象写到文件,这个文件可以是实际的物理文件,但也可以是…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31426458 经过R-CNN和Fast RCNN的积淀,Ross B. Girshick在2016年提出了新的Faster RCNN,在结构上,Faster RCNN已经将特征抽取(feature extraction),proposal提取,bounding box regression(rect refine),classification都整合在了一个网络中,使得综合性能有较大提高,在检测速度方面尤为明显. &lt;img…

传统的机器学习任务从开始到建模的一般流程是:获取数据 -> 数据预处理 -> 训练建模 -> 模型评估 -> 预测,分类.本文我们将依据传统机器学习的流程,看看在每一步流程中都有哪些常用的函数以及它们的用法是怎么样的.希望你看完这篇文章可以最为快速的开始你的学习任务. 1. 获取数据 1.1 导入sklearn数据集 sklearn中包含了大量的优质的数据集,在你学习机器学习的过程中,你可以通过使用这些数据集实现出不同的模型,从而提高你的动手实践能力,同时这个过程也可以加深你对理论…