转自链接:https://blog.csdn.net/YEPAO01/article/details/99197487 一.查看数据分布趋势 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline #读取源数据 df = pd.read_csv('http://jse.amstat.org/datasets/normtemp.dat.txt', header=None, s

利用plt.hist() import matplotlib.pylab as plt %matplotlib inline plt.figure(figsize=(21, 12)) plt.hist(x, bins=50) # plt.hist(df['title'].apply(lambda x: len(x)), bins=50) plt.grid() plt.savefig('distribution.png') 模块化: def plot_data_distribution(value

前言 大家在用Python写一些小程序的时候,经常都会用到文件下载,对于一些较小的文件,大家可能不太在乎文件的下载进度,因为一会就下载完毕了. 但是当文件较大,比如下载chromedriver的时候,我们如果能够看到下载的进度条,那该多么友好.毕竟在npm,pip安装包的时候都有类似的进度条. 那笔者今天就给大家分享一个展示文件下载进度条的方法. requests requests库相信大家都用过,做接口测试少不了它.其实我们平时下载文件,也可以用requests做到的,比如有这样一个地址: h

##入门 这将是第一个一系列关于python编程的博客文章.python是一门非常强大的语言,因为它有信息安全社区的支撑.这意味着很多工具都是由python编写并且可以在脚本中调用很多模块.使用模块的好处就是只需要少量的代码就能够完成所需的任务. 这篇文章假定你的系统是Linux,python版本是2.*.在写代码的时候你也可以直接的写在解释器里面(linux里面输入python即可进入),也可以把代码放到一个文件里面.很多人会发现把代码存放到文件里面要比直接写在解释器上面要好很多.值得注意的是

1.sublime下载与插件管理 1.1 下载 官网地址:https://www.sublimetext.com/3 1.2 安装Package Control管理插件 使用ctrl + ` (感叹后左边的那个键位),输入以下内容 import urllib.request,os,hashlib; h = '7183a2d3e96f11eeadd761d777e62404' + 'e330c659d4bb41d3bdf022e94cab3cd0'; pf = 'Package Control.s

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grep -rl "python" ./ 查找./目录下文件名中包含python的文件 find | grep luoluo将当前目录下(包括子目录)的文件名中含有luoluo的文件过滤出来,即使是当前目录子目录下的文件,也能被找出来. find | xargs grep luoluo将当前目录下(包括子目录)的文件内容中含有luoluo的行过滤出来 ll | grep luoluo类似find | grep luoluo,只是不能递归查找子目录下的文件名 ls -l "*p

本人项目中最近有需要图表的地方,偶然发现一款超级漂亮的动态图标js图表控件,分享给大家,觉得好用的就看一下.更多更漂亮的演示大家可以参考下面两个网址:ECharts官方网址:http://ecomfe.github.io/echarts/index.html,Why ECHarts:http://ecomfe.github.io/echarts/doc/slide/whyEcharts.html#/,官网有示例及各种帮助文档等,第二个网址则是图表形象生动的演示,文章内容均出自于此,有些图片是引用

Alpha 冲刺 (9/10) 队名:第三视角 组长博客链接 本次作业链接 团队部分 团队燃尽图 工作情况汇报 张扬(组长) 过去两天完成了哪些任务: 文字/口头描述: 1.完善通过父子进程调用wxpy 2.初步完成从数据库中筛选消息,分词并生成词云的后端接口 展示GitHub当日代码/文档签入记录: 接下来的计划: 1.与页面整合 2.晚上数据库中筛选消息的功能 还剩下哪些任务: 个人任务看板 燃尽图 有哪些困难: 1.父子进程通信过程中出现了一些莫名其妙的问题 2.与前端对接过程中接口的设计

mongodb mongodb简介 简介 MongoDB是一个基于分布式文件存储的数据库.由C++语言编写.旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.    MongoDB是一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品,是非关系数据库当中功能最丰富,最像关系数据库的.它支持的数据结构非常松散,是类似json的bson格式,因此可以存储比较复杂的  数据类型.Mongo最大的特点是它支持的查询语言非常强大,其语法有点类似于面向对象的查询语言,几乎可以实现类似关系数据库单表查询的绝大部分功能

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概述 RNN是递归神经网络,它提供了一种解决深度学习的另一个思路,那就是每一步的输出不仅仅跟当前这一步的输入有关,而且还跟前面和后面的输入输出有关,尤其是在一些NLP的应用中,经常会用到,例如在NLP中,每一个输出的Word,都跟整个句子的内容都有关系,而不仅仅跟某一个词有关.LSTM是RNN的一种升级版本,它的核心思想跟RNN是一样的,但是它透过一下方法避免了一些RNN的缺点.那么下面就逐步的解析一下RNN和LSTM的结构,然后分析一下它们的原理吧. RNN解析 要理解RNN,咱们得先来看一下

5.1 简介 ggplot2的图层化架构鼓励我们以一种结构化的方式来设计和构建图形.本章旨在概述可用的几何对象和统计变换,在文中逐个详述.每一节都解决一个特定的作图问题. 5.2 图层叠加的总体策略 图层有三种用途: 用以展现数据本身: 用以展示数据的统计摘要.进一步理解数据,对模型做出评价: 用以添加额外的元数据.上下文信息和注解.展现数据背景或为原始数据赋予现实意义的注解. 5.3 基本图形类型 以下几何对象是ggplot2图形的基本组成部分.每种几何对象自身即可独立构建图形,同时也可以组合

使用环境:win10 ,在jupyter notebook下运行 谷歌浏览器 1.环境安装 使用conda 安装,打开anacond powershell,输入pip install tensorboard ,然后安装pip install tensorflow 2.使用操作         在终端或者环境命令行下,打开程序所在目录,使用shift+右键进入cmd,输入jupyter notebook,进入环境,打开程序. (1)在程序开头加入 from torch.utils.tensorbo

基于之前的项目代码 Python Django CMDB项目实战之-1如何开启一个Django-并设置base页.index页.文章页面 Python Django CMDB项目实战之-2创建APP.建模(models.py).数据库同步.高级URL.前端页面展示数据库中数据 新建一个forms.py 加入下面的代码,定义forms 还有另外一种更简单的一种定义方式 实际上,我们的FanhuaForm和models数据库是对应的,因为有了,models中的表,才创建FanhuaForm表单去存储