1. sparse模块的官方document地址:http://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/sparse.html   2. sparse matrix的存储形式有很多种,见此帖子http://blog.csdn.net/anshan1984/article/details/8580952 不同的存储形式在sparse模块中对应如下: bsr_matrix(arg1[, shape, dtype, copy, blocksize]) Block Spar…

因为做接口自动化测试遇到的一个代码逻辑上的问题,又不知道具体问题出在哪里,所以在模块化代码之前,先学习下python的日志模块logging. 入门1 入门2 日志级别大小关系为:CRITICAL > ERROR > WARNING > INFO > DEBUG > NOTSET,也可以自己定义级别. * handler:将日志记录(log record)发送到合适的目的地(destination),比如文件,socket等.一个logger对象可以通过addHandler方…

来自:标点符的<Python 日期时间处理模块学习笔记> Python的时间处理模块在日常的使用中用的不是非常的多,但是使用的时候基本上都是要查资料,还是有些麻烦的,梳理下,便于以后方便的使用.关于时间需要先了解的几个概念: 秒 在1967年的第13届国际度量衡会议上决定以原子时定义的秒作为时间的国际标准单位:铯133原子基态的两个超精细能阶间跃迁对应辐射的9,192,631,770个周期的持续时间, 起始历元定在1958年1月1日0时. 原子钟是一种时钟,它以原子共振频率标准来计算及保持时间…

python中configparser模块学习 ConfigParser模块在python中用来读取配置文件,配置文件的格式跟windows下的ini配置文件相似,可以包含一个或多个节(section), 每个节可以有多个参数(键=值).使用的配置文件的好处就是不用在程序员写死,可以使程序更灵活. 目录 三种创建方法 增删改查 三种创建方法 程序示例: import configparser #实例化出来一个类,相当于生成一个空字典 config = configparser.ConfigPar…

本文主要介绍IPython这样一个交互工具的基本用法. 1. 简介 IPython是<利用Python进行数据分析>一书中主要用到的Python开发环境,简单来说是对原生python交互环境的增强.作者进行Python开发最经典的开发环境搭配是:IPython外加一个文本编辑器,其实我自己平时写python代码也差不多是这样的开发环境:Windows系统下是IPython加notepad++,Linux系统下是IPython加vim,写起代码来体验很流畅,很容易获取到那种"流体验&q…

Windows 10家庭中文版,Python 3.6.4, Python 3.7官文: Text Sequence Type — str string — Common string operations str类型 Python(特指Python 3)中包含字符串,字符串的类型为str,字符串是Unicode码点(Unicode code codepoint)的序列,属于不可变类型. 字符串有三种写法: 单引号(Single quotes).双引号(Double quotes).三引号(Tri…

preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到 pipeline 过程中. 数据标准化 标准化预处理函数: preprocessing.scale(X, axis=0, with_mean=True, with_std=True, copy=True): 将数据转化为标准正态分布(均值为0,方差为1) preprocessing.minmax_scale(X, feature_range=(0, 1), axis=0, copy=True): 将数据…

scikit-learn 的 datasets 模块包含测试数据相关函数,主要包括三类: datasets.load_*():获取小规模数据集.数据包含在 datasets 里 datasets.fetch_*():获取大规模数据集.需要从网络上下载,函数的第一个参数是 data_home,表示数据集下载的目录,默认是 ~/scikit_learn_data/.要修改默认目录,可以修改环境变量SCIKIT_LEARN_DATA.数据集目录可以通过datasets.get_data_home()获…

本篇文章主要简单介绍sklearn中的数据预处理preprocessing模块,它可以对数据进行标准化.preprocessing 模块提供了数据预处理函数和预处理类,预处理类主要是为了方便添加到pipeline 过程中. 以下内容包含了一些个人观点和理解,如有疏漏或错误,欢迎补充和指出. 数据标准化 数据标准化:当单个特征的样本取值相差甚大或明显不遵从高斯正态分布时,标准化表现的效果较差.实际操作中,经常忽略特征数据的分布形状,移除每个特征均值,划分离散特征的标准差,从而等级化,进而实现数据中…

  Sparse Filtering 是一个用于提取特征的无监督学习算法,与通常特征学习算法试图建模训练数据的分布的做法不同,Sparse Filtering 直接对训练数据的特征分布进行分析,在所谓"好特征"的指导下构建目标函数来进行优化,其中只涉及一个可调参数.本文将主要讨论两个问题: (1)什么样的特征是好的特征: (2)如何利用好特征的条件来构造 Sparse Filtering 的目标函数. 目录链接 (一)网络结构与特征矩阵 (二)好特征的刻画 (三)目标函数的建立和求解…