利用python开发了一个提取sim.log 中的各个关键步骤中的时间并进行统计的程序: #!/usr/bin/python2.6 import re,datetime file_name='/home/alzhong/logs/qtat1/R2860.01.13/sim-applycommitrollback-bld1.log' file=open(file_name,'r') acnum=[];time_res=[];lnum=0 def trans_time(time): t1=datet

目录 Python代码统计工具 声明 一. 问题提出 二. 代码实现 三. 效果验证 Python代码统计工具 标签: Python 代码统计 声明 本文将对<Python实现C代码统计工具(一)~(三)>中的C代码统计工具进行扩展,以支持Python脚本自身的行数统计. 一. 问题提出 此前实现的C代码统计工具仅能分析和统计C语言代码文件,但其设计思想也适用于Python代码及其他编码语言. Python行数统计的难点在于注释行,因为Python有两种注释方式:简单明了的单行注释和复杂含糊的

目录 一 使用PYTHON统计项目代码行数 二 应用实例 注:原创不易,转载请务必注明原作者和出处,感谢支持! 一 使用PYTHON统计项目代码行数 遇到一个非常小的需求:统计一个项目里头的各类源代码共有多少行.像这种小需求,一个简单的shell脚本就能够完成的.但是我不会shell ヾ(.￣□￣)ﾂ゜゜゜.于是求助python,经过一段时间后,写了一个简单的Python脚本如下. # code_analyst.py #!/usr/bin/env python3 # -*- coding: ut

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

决策数(Decision Tree)在机器学习中也是比较常见的一种算法,属于监督学习中的一种.看字面意思应该也比较容易理解,相比其他算法比如支持向量机(SVM)或神经网络,似乎决策树感觉“亲切”许多. 优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失值不敏感,可以处理不相关特征数据. 缺点:可能会产生过度匹配的问题. 使用数据类型:数值型和标称型. 简单介绍完毕,让我们来通过一个例子让决策树“原形毕露”. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

python机器学习-乳腺癌细胞挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 机器学习,项目统计联系QQ:231469242  目录 1.基本概念 2.SSE/SSR/SST可视化 3.简单回归分为两类 4.一元回归公式 5.估计的

ROS系统中提供了测试框架,可以实现python/c++代码的单元测试,python和C++通过不同的方式实现, 之后的两篇文档分别详细介绍各自的实现步骤,以及测试结果和覆盖率的获取. ROS系统中python代码测试介绍 关于测试代码的写法细节请参考官方wiki文档,http://wiki.ros.org/unittest,本文主要说明使用中的坑. ROS中python代码的测试可以有两种实现方式一是节点级的集成测试,可以测试节点创建和消息收发的整个过程:二是代码级的单元测试,在测试用例中导入

Coverage简介 Coverage是一种用于统计Python代码覆盖率的工具,通过它可以检测测试代码对被测代码的覆盖率如何.Coverage支持分支覆盖率统计,可以生成HTML/XML报告. 官方文档:http://coverage.readthedocs.org/en/latest/ 获取地址:http://pypi.python.org/pypi/coverage 也可以通过easy_install或pip安装:easy_install coverage. 安装后在Python27\Sc

一个 11 行 Python 代码实现的神经网络 2015/12/02 · 实践项目 · 15 评论· 神经网络 分享到:18 本文由 伯乐在线 - 耶鲁怕冷 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:iamtrask.欢迎加入翻译组. 概要:直接上代码是最有效的学习方式.这篇教程通过由一段简短的 python 代码实现的非常简单的实例来讲解 BP 反向传播算法. 代码如下:   X = np.array([ [0,0,1],[0,1,1],[1,0,1],[1,1,1] ]) y

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

摘要:代码优化能够让程序运行更快,可以提高程序的执行效率等,对于一名软件开发人员来说,如何优化代码,从哪里入手进行优化?这些都是他们十分关心的问题.本文着重讲了如何优化Python代码,看完一定会让你收获满满! 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据80/20原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗80%的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够

原文:Python 代码性能优化技巧 Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下使得程序的运行效率更高,根据 80/20 原则,实现程序的重构.优化.扩展以及文档相关的事情通常需要消耗 80% 的工作量.优化通常包含两方面的内容:减小代码的体积,提高代码的运行效率. 改进算法,选择合适的数据结构 一个良好的算法能够对性能起到关键作用,因此性能改进的首要点是对算法的改进.在算法的时间复杂度排序上依次是: O(1) -> O(lg n) -> O(

选择了脚本语言就要忍受其速度,这句话在某种程度上说明了 python 作为脚本的一个不足之处,那就是执行效率和性能不够理想,特别是在 performance 较差的机器上,因此有必要进行一定的代码优化来提高程序的执行效率.如何进行 Python 性能优化,是本文探讨的主要问题.本文会涉及常见的代码优化方法,性能优化工具的使用以及如何诊断代码的性能瓶颈等内容,希望可以给 Python 开发人员一定的参考. Python 代码优化常见技巧 代码优化能够让程序运行更快,它是在不改变程序运行结果的情况下

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

在Kivy中,通过pyjnius扩展能够间接调用Java代码,而pyjnius利用的是Java的反射机制.可是在Python对象和Java对象中转来转去总让人感觉到十分别扭.好在android提供了binder这个进程间通信的功能,Java中的Service也是基于Binder的C++代码封装来实现进程间通信的,这也为从Python代码中绕开pyjnius直接訪问Java代码提供了可能,既然Java的Service是基于C++的封装来实现的,也相同能够在Python中封装相同的C++代码,这篇文

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值

android开发主要用到的是java代码,但是当开发涉及到一些算法时,往往用python可以提高软件的运行速度,也更加便捷,这里分享自己项目调用python代码的方式,主要有以下几个步骤(个人方法,欢迎指教): 1:配置调用环境 2:创建一个pythonHelper类用于搭建一个传参的桥梁: 3:拿到python文件,python代码中必须包含所需要调用的方法,参数和返回值必须对应好.否则会报空指针错误. 4:因为配置好了环境,再编写一段python环境下的代码来完成调用. 5:java中调用

import tkinter import tkinter.messagebox import math class JSQ: def __init__(self): #创建主界面 self.root = tkinter.Tk() self.root.minsize(270, 330) self.root.maxsize(270, 330) self.root.title('小可乐的计算器') #定义一个变量赋值给页面label self.result = tkinter.StringVar()

最新公司需要把项目代码量统计一下,第一时间找到Xcode插件管理工具Alcatraz,查找插件ZLXCodeLine,这是一个快速统计Xcode工程项目代码量的插件,好像已经不支持Alcatraz安装,在GitHub上也没有找到对应链接,所以有了下面这种方式: 步骤一: 打开终端,用cd命令 定位到工程所在的目录,然后调用以下命名即可把每个源代码文件行数及总数统计出来: find . "(" -name "*.m" -or -name "*.mm"