a = np.unique(A) 对于一维数组或者列表,unique函数去除其中重复的元素,并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表 import numpy as np A = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3] a = np.unique(A) B= (1, 2, 2,5, 3, 4, 3) b= np.unique(B) C= ['fgfh','asd','fgfh','asdfds','wrh'] c= np.unique(C) print(a) print(b) pr

Pandas基于两种数据类型: series 与 dataframe . 1.Series 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签.类似于Numpy中元素带标签的数组.其中,标签可以是数字或者字符串. import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 5, np.nan, 6, 8]) print(s) 输出: 0    1.0 1    2.0 2    5.0 3    NaN 4    6.0

unique() numpy.tolist() collections.defaultdict() random.sample()[] 1. unique():返回参数数组中所有不同的值,并按照从小到大排序 可选参数: return_index=True: 返回新列表中的每个元素在原列表中第一次出现的索引值,因此元素个数与新列表中元素个数一样: return_inverse=True:返回原列表中的每个元素在新列表中出现的索引值,因此元素个数与原列表中元素个数一样. #一.元素为数值型数据 im

Python 中的枚举类型 摘要: 枚举类型可以看作是一种标签或是一系列常量的集合,通常用于表示某些特定的有限集合,例如星期.月份.状态等. 枚举类型可以看作是一种标签或是一系列常量的集合,通常用于表示某些特定的有限集合,例如星期.月份.状态等.Python 的原生类型(Built-in types)里并没有专门的枚举类型,但是我们可以通过很多方法来实现它,例如字典.类等: WEEKDAY = { 'MON': 1, 'TUS': 2, 'WEN': 3, 'THU': 4, 'FRI': 5

class MyTest: myname = 'peter' # add a instance attribute    def __init__(self, name):        self.name = name # class access class attribute    def sayhello(self):        print "say hello to %s" % MyTest.myname # instance can access class attri

2.1 Built-in Functions The Python interpreter has a number of functions built into it that are always available. They are listed here in alphabetical order. __import__( name[, globals[, locals[, fromlist]]]) This function is invoked by the import sta

主要介绍了Python中使用Flask.MongoDB搭建简易图片服务器,本文是一个详细完整的教程,需要的朋友可以参考下 1.前期准备 通过 pip 或 easy_install 安装了 pymongo 之后, 就能通过 Python 调教 mongodb 了. 接着安装个 flask 用来当 web 服务器. 当然 mongo 也是得安装的. 对于 Ubuntu 用户, 特别是使用 Server 12.04 的同学, 安装最新版要略费些周折, 具体说是 ? 1 2 3 4 sudo apt-k

摘要: 我们可以使用uuid1的后16位来标识一个机器.  # use machine specific uuid, last 16 char will be the same if machine is the same  mid = uuid.uuid1().get_hex()[16:] 1  uuid的其他模块  概述:     UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示.     它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID,全称为:             UUID

在Python中想要实现枚举功能的方式比较多,可以通过字典这一数据结构,利用键与值的对应关系,可以实现枚举的功能. my_Enum={ 'red':1, 'yellow':2, 'blue':3 } print(my_Enum['red']) 也可以使用类来建立一个属性名与属性值之间的对应关系来实现枚举的功能,然后用.操作符来读取 class my_Enum { red=1, yellow=2, blue=3 } my_Enum.red 但是用以上两种方式出现的问题也是很明显的: 1.枚举值可以

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱. 根据您的测试数据样本构建多个模型(称为套袋)可以减少这种差异,但是树本身是高度相关的. 随机森林是套袋(方法)的延伸,除了基于多个测试数据样本构建树木之外,它还限制了可用于构建树木的特征,使得树木间具有差异.这反过来可以提升算法的表现. 在本教程中,您将了解如何在Python中从头开始实现随机森林算法. 完成本教程后,您将知道: 套袋决策树和随机森林算法的区别.

本文整体思路:在Python中使用Geopandas库,依次读取shp文件的每一个面状要素,获取其空间边界信息并裁剪对应的栅格影像,计算所裁剪影像Value值的众数,将其设置为对应面状要素的NewTYPE值,所有要素属性值都改好之后保存为新的shp文件. 使用Python处理空间数据确实用的不多,所以一个星期以来一直深受这个程序的折磨,官方文档.博客.谷歌.百度.论文,能用的方法都给用了,但是进度还是很慢,特别是当看到这篇博客的时候...好气啊.. 不过幸亏头比较铁,虽败不馁,慢慢一步一步调试找

python中,对于变量作用域的规定有些不一样. 在诸如C/C++.java等编程语言中,默认在函数的内部是能够直接訪问在函数外定义的全局变量的,可是这一点在python中就会有问题.以下是一个样例. test.py: #!/usr/bin/python COUNT=1 def func(): COUNT = COUNT + 1 func() Python test.py.会执行报错: Traceback (most recent call last): File "test.py",

用python写了一个测试Demo,其中涉及到一些常用的用法,现在记录在这里,方便后续查阅: 1 python中全局变量的使用: 引用全局变量,不需要golbal声明,修改全局变量,需要使用global声明,特别地,列表.字典等如果只是修改其中元素的值,可以直接使用全局变量,不需要global声明. 全局变量在所有程序的外部进行定义,再函数内部使用的时候分为两种情况,一种是只是使用全局变量的值,第二种是对全局变量进行的值进行修改,第一种情况下不会产生歧义,直接使用即可,第二种情况下则有可能会产生

python中的list是一种有序集合,可以随时增删元素: # -*- coding: utf-8 -*- frameID = 1 frameID_list = [] frameID_list.append(frameID) print (frameID_list) frameID = 2 frameID_list.append(frameID) print (frameID_list) name = 'SRX' frameID_list.append(name) print (frameID_

python中,对于变量作用域的规定有些不一样. 在诸如C/C++.java等编程语言中,默认在函数的内部是能够直接訪问在函数外定义的全局变量的,可是这一点在python中就会有问题.以下是一个样例. test.py: #!/usr/bin/python COUNT=1 def func(): COUNT = COUNT + 1 func() Python test.py.会执行报错: Traceback (most recent call last): File "test.py",

一.ORM 框架简介 对象-关系映射(Object/Relation Mapping,简称ORM),是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的.面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法,关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统.对象和关系数据是业务实体的两种表现形式,业务实体在内存中表现为对象,在数据库中表现为关系数据.内存中的对象之间存在关联和继承关系,而在数据库中,关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系.因此,对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式

Python的描述符和属性是接触到Python核心编程中一个比较难以理解的内容,自己在学习的过程中也遇到过很多的疑惑,通过google和阅读源码,现将自己的理解和心得记录下来,也为正在为了该问题苦恼的朋友提供一个思考问题的参考. 关于@property装饰器 在Python中我们使用@property装饰器来把对函数的调用伪装成对属性的访问. 那么为什么要这样做呢?因为@property让我们将自定义的代码同变量的访问/设定联系在了一起,同时为你的类保持一个简单的访问属性的接口. 举个栗子,假如

python中的list和array的不同之处list是列表,可以通过索引查找数值,但是不能对整个列表进行数值运算 In [96]: b=[1,2] In [97]: b[1]Out[97]: 2In [98]: type(b)Out[98]: listIn [99]: b+bOut[99]: [1, 2, 1, 2]array是数组,也可以通过索引值查找数据,但是能对整个数组进行数值运算In [100]: a=np.array([1,2In [101]: a[1]Out[101]: 2In [

https://docs.scipy.org/doc/numpy-dev/user/quickstart.html  (numpy官网一些教程) numpy教程:数组创建 python中的矩阵.多维数组----numpy 1. 引言 最近在将一个算法由matlab转成python,初学python,很多地方还不熟悉,总体感觉就是上手容易,实际上很优雅地用python还是蛮难的.目前为止,觉得就算法仿真研究而言,还是matlab用得特别舒服,可能是比较熟悉的缘故吧.matlab直接集成了很多算法工

一.python中的特殊数据类型 对于python,一切事物都是对象,对象基于类创建.像是“wangming”,38,[11,12,22]均可以视为对象,并且是根据不同的类生成的对象. 参照:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4911365.html 1.列表 如[12,12,23].['wan','fad','dfjap]等 列表具备的功能: class list(object): """ list() -> new em

随着需要存储数据的结构不断复杂化,使用数据库来存储数据是一个必须面临的问题.那么应该如何在python中使用数据库?下面就在本篇博客中介绍一下在python中使用mysql. 首先,本博客已经假定阅读者已经安装了python和mysql,所以不会讲解关于它们的安装(如果未安装,请查阅官方文档进行下载安装). 在python中使用pymysql操作mysql python的标准库中,是没有可以直接连接操作mysql的模块,首先我们应安装python的第三方模块pymysql. 使用pymysql操