数据的标准化(normalization)是将数据按比例缩放,使之落入一个小的特定区间.目前数据标准化方法有多种,归结起来可以分为直线型方法(如极值法.标准差法).折线型方法(如三折线法).曲线型方法(如半正态性分布).不同的标准化方法,对系统的评价结果会产生不同的影响,然而不幸的是,在数据标准化方法的选择上,还没有通用的法则可以遵循. 常见的方法有:min-max标准化(Min-max normalization),log函数转换,atan函数转换,z-score标准化(zero-mena n

2017年6月28日 to 2017-06-282017年10月27日 to 2017-10-272017年12月1日 to 2017-12-012017年7月1日 to 2017-07-01 #coding=utf-8 def func(string): year = string.find(u'年') month = string.find(u'月') day = string.find(u'日') if month-year==2: string = string.replace(u"年&

实际上并非必须遵守PEP 8,但是它已经成为一个默认的.约定俗成的规则,可以使代码风格更统一,提高可读性. 由于最近一直在学习Ubuntu,因此此处仍然以Ubuntu为例,介绍一下规则检查工具,它能帮助开发者检查代码是否符合PEP 8标准. 1.首先执行 pip3 install pycodestyle,它会下载一套检查插件.如果你使用的使二代python,把pip3改为pip. 2.开始检查目标代码:pycodestyle --first 文件名.py 3.通过pycodestyle --sh

python代码规范与标准库参考 python代码规范参考文献: http://www.runoob.com/w3cnote/google-python-styleguide.html https://google.github.io/styleguide/pyguide.html https://www.jianshu.com/p/8b6c425b65a6 Goolle开源项目风格指南: https://zh-google-styleguide.readthedocs.io/en/latest

xss 防止攻击,恶意用户将输入的信息当成html或js代码执行,办法是将用户输入的信息改为text格式,或特殊符号转义 XSS攻击的防范 XSS攻击造成的危害之所以会发生,是因为用户的输入变成了可执行的代码,因此我们要对用户的输入进行HTML转义处理,将其中的尖括号,引号,单引号等特殊字符进行转义编码,例如“〈”转义后为“&lt:”,“>”转义后为“&gt:”,“'”转义后为“&amp:”,“"”转义后为“&quot:” 1.将能被转换为html的输入内容

Python实现代码统计工具--终极加速篇 声明 本文对于先前系列文章中实现的C/Python代码统计工具(CPLineCounter),通过C扩展接口重写核心算法加以优化,并与网上常见的统计工具做对比.实测表明,CPLineCounter在统计精度和性能方面均优于其他同类统计工具.以千万行代码为例评测性能,CPLineCounter在Cpython和Pypy环境下运行时,比国外统计工具cloc1.64分别快14.5倍和29倍,比国内SourceCounter3.4分别快1.8倍和3.6倍. 运

目录结构组织方式 简要解释一下: bin/: 存放项目的一些可执行文件,当然你可以起名script/之类的也行. luffy/: 存放项目的所有源代码.(1) 源代码中的所有模块.包都应该放在此目录.不要置于顶层目录.(2) 其子目录tests/存放单元测试代码: (3) 程序的入口最好命名为main.py. docs/: 存放一些文档. core/:存放核心代码 conf/:存放配置 db/:存放数据 setup.py/: 安装.部署.打包的脚本. lib/:存放自定义的模块与包 requir

孤荷凌寒自学python第三十二天python的代码块中的异常的捕获 (完整学习过程屏幕记录视频地址在文末,手写笔记在文末) 今天简单了解了Python的错误陷阱,了解到其与过去学过的其它语言非常类似,也是使用try……catch……语句块来实现的. 在代码编写过程中,由于人的思维的不够严密,再优秀的程序员也无法保证自己一点错误都不出,因此,程序中的错误代码是经常存在的. 在程序运行中,由于参数和环境的改变,运算过程中发生异常也是常见的情况. 但如果程序在中途出现异常错误,而无法自行解决时,就会

1 #-- 寻求帮助: 2 dir(obj) # 简单的列出对象obj所包含的方法名称,返回一个字符串列表 3 help(obj.func) # 查询obj.func的具体介绍和用法 4 5 #-- 测试类型的三种方法,推荐第三种 6 if type(L) == type([]): 7 print("L is list") 8 if type(L) == list: 9 print("L is list") 10 if isinstance(L, list): 11

python读取与写入csv,txt格式文件 在数据分析中经常需要从csv格式的文件中存取数据以及将数据写书到csv文件中.将csv文件中的数据直接读取为dict类型和DataFrame是非常方便也很省事的一种做法,以下代码以鸢尾花数据为例. csv文件读取为dict 代码 # -*- coding: utf-8 -*- import csv with open('E:/iris.csv') as csvfile: reader = csv.DictReader(csvfile, fieldna

#!/usr/env/python#-*- coding:utf-8 -*-#批量将某一目录下的.py文件改为.txt格式文件import os,os.pathfile_list = os.listdir('E:\PythonWrok') #切换到这个目录下边E:\PythonWrokos.chdir('E:\PythonWrok')    print file_listfor filename in file_list: name_list = os.path.splitext(filenam

把IP字符串转换为IPv4标准格式,如一个IP为127.0.0.1转为127.000.000.001格式? 即是说“点”分隔的数据不够三位数字长度,转换为三位数字长度. Insus.NET有尝试写了一个函数式,此函数式也是一个扩展方法.需要引用名命空间: using System.Text.RegularExpressions; 下图高亮代码,即是函数核部分,参考: 应用此函数,演示应用一个:

简介 Flake8 是由Python官方发布的一款辅助检测Python代码是否规范的工具,相对于目前热度比较高的Pylint来说,Flake8检查规则灵活,支持集成额外插件,扩展性强.Flake8是对下面三个工具的封装: 1)PyFlakes:静态检查Python代码逻辑错误的工具. 2)Pep8: 静态检查PEP8编码风格的工具. 3)NedBatchelder’s McCabe script:静态分析Python代码复杂度的工具. 不光对以上三个工具的封装,Flake8还提供了扩展的开发接口

准备 相信各位对python的语言简洁已经深有领会了.那么,今天就带大家一探究竟.看看一行python代码究竟能干些什么大新闻.赶紧抄起手中的家伙,跟我来试试吧. 首先你得先在命令行进入python.像下面一样. 1> python2Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 08:06:12) [MSC v.1900 64 bit (AMD64)] on win323Type "help", "copyright&q

title: Python pep8代码规范 tags: Python --- 介绍(Introduction) 官方文档:PEP 8 -- Style Guide for Python Code 很多的项目都有自己的代码规范,如果和自己的项目冲突,优先按照自己项目的规范. 保持盲目的一致是头脑简单的表现(A Foolish Consistency Is The Hobgoblin Of Little Minds) 代码风格(Code lay-out) 缩进(Indentation) 采用4个空

1.python文件开头utf-8格式的理解 2.程序中读取文件时utf-8格式的理解 aa.py文件代码示例: #!/usr/bin/python # -*- coding:utf-8 -*- fr1 = open("goods_information", "r", encoding="utf-8") print(fr1.read()) 其中# -- coding:utf-8 --代表Python解释器对本文件的解码格式,fr1 = open(

Python 2 代码转 Python 3的一些转化 1.“print X” 更改为“print(X)” 2.xrange改为range 3.m.itervalues() 改为 m.values() 4.while train.has_key((u, j)) 改为: while (u, j) in train:

react-native-pg-style 以最简单的方式编写样式代码,抛弃react-native标准的样式创建方式. 看大家写的源码中都是按照react-native标准的样式创建方式来写样式代码的,样式代码就占了大概四分之一,甚至三分之一的代码,然而我却喜欢把样式写在一行当中.而不用const styles=StyleSheet.create({样式属性...})来写,我觉得这样在改动样式时便不用在跑到StyleSheet.create中修改,而且代码量会少很多,于是就有了这个插件. 下面

python判断字符串是否是json格式方法分享 在实际工作中,有时候需要对判断字符串是否为合法的json格式 解决方法使用json.loads,这样更加符合'Pythonic'写法 代码示例:     Python import json def is_json(myjson):  try:   json_object = json.loads(myjson)  except ValueError, e:   return False  return True 运行代码编辑模式复制折叠 输出结

前言 文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理. 作者: 王平 PS:如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取http://t.cn/A6Zvjdun 聊下 Python 的代码混淆,对 Python 的代码做混淆感觉是不伦不类,但是对于外包项目交付型的,又有一些需要. 混淆的目的就是加大别人分析你代码逻辑和流程的难度,让代码看上去杂乱,逻辑混乱.但是程序要能正常运行. 一般混淆 对 Python 代

编程思想转换做什么,而不是怎么做 我们真的希望创建一个匿名内部类对象吗?不,我们只是为了做这件事情而不得不创建一个对象. 我们真正希望做的事情是:将run方法体内的代码传递给Thread类知晓. 传递一段代码,这才是我们真正的目的.而创建对象只是受限于面向对象语法而不得不采取的一种手段方式.那,有没有更加简单的办法?如果我们将关注点从"怎么做"回归到"做什么"的本质上,就会发现只要能够更好地达到目的,过程与形式其实并不重要 体验Lambda的更优写法 借助Java8