# 用户注册 def logon(): print("欢迎来到图书管理系统注册页面~") username = input("请输入用户名:") if len(username)<6: print("用户名不能小于6个字符") else: email = input("请输入邮箱:") password = input("请输入密码:") if len(password)<8: print(&q

python的数据结构分类: 数值型 int:python3中都是长整形,没有大小限制,受限内存区域的大小 float:只有双精度型 complex:实数和虚数部分都是浮点型,1+1.2J bool:int的子类,仅有2个实例,True.False对应1和0,可以整数直接运算 序列对象 字符串 str.列表list.tuple 键值对 集合set.字典dict 数字的处理: round():四舍六入,五找偶数 In [1]: round(1.5) Out[1]: 2 In [2]: round(

写这个系列是因为最近公司在搞技术分享,学习Spark,我的任务是讲PySpark的应用,因为我主要用Python,结合Spark,就讲PySpark了.然而我在学习的过程中发现,PySpark很鸡肋(至少现在我觉得我不会拿PySpark做开发).为什么呢?原因如下: 1.PySpark支持的算法太少了.我们看一下PySpark支持的算法:(参考官方文档) 前面两个pyspark.sql和pyspark.streaming是对sql和streaming的支持.主要是读取数据,和streaming处

项目名称: 豆瓣图书个性化推荐 需求简述:从给定的豆瓣用户名中,获取该用户所有豆瓣好友列表,从豆瓣好友中找出他们读过的且评分5星的图书,如果同一本书被不同的好友评5星,评分人数越多推荐度越高. 输入:豆瓣用户名 输出:豆瓣好友中评分最高,评分人数最多,且我没读过的10本书 步骤构想:1. 通过给定的用户名,将下面链接douban_id替换后可查看该用户关注的好友列表(访问该路径需要先登录)https://www.douban.com/people/douban_id/contacts 但如果是查

发现帮助新手入门机器学习的一篇好文,首先感谢博主!:用Python开始机器学习(2:决策树分类算法) J. Ross Quinlan在1975提出将信息熵的概念引入决策树的构建,这就是鼎鼎大名的ID3算法.后续的C4.5, C5.0, CART等都是该方法的改进. 熵就是“无序,混乱”的程度.刚接触这个概念可能会有些迷惑.想快速了解如何用信息熵增益划分属性,可以参考这位兄弟的文章:http://blog.csdn.net/alvine008/article/details/37760639 数据

1.问题简述 假设有一名植物学爱好者对她发现的鸢尾花的品种很感兴趣.她收集了每朵鸢尾花的一些测量数据: 花瓣的长度和宽度以及花萼的长度和宽度,所有测量结果的单位都是厘米. 她还有一些鸢尾花的测量数据,这些花之前已经被植物学专家鉴定为属于 setosa.versicolor 或 virginica 三个品种之一.对于这些测量数据,她可以确定每朵鸢尾花所属的品种. 我们假设这位植物学爱好者在野外只会遇到这三种鸢尾花.我们的目标是构建一个机器学习模型,可以从这些已知品种的鸢尾花测量数据中进行学习,从而

首先展示一下图书管理系统的首页: 这是图书管理系统的发布图书页面: 最后是图书管理系统的图书详情页已经图书进行删除的管理页. 该图书管理系统为练习阶段所做,能够实现图书详情的查询.图书的添加.图书的删除功能.以下附源码: views.py文件中代码如下: from django.shortcuts import render,redirect,reverse from django.db import connection # 因为在以下几个视图函数中都会用到cursor对象,所以在这里就定义为

1.功能介绍: (1).添加新书:输入要添加的书名.存放的书架号.价格. (2).修改书架:输入要书名,然后对其修改书架号.价格 (3).删除书架:输入书名,然后对应删除书名.书架号.价格 (4).查询书架:展示所有的书籍 (5).退出系统:退出系统 2.代码 # 创建一个dict,存放图书 books={"倚天屠龙记":{"id":1,"price":100.00}, "好吗好的":{"id":2,&qu

前言 偶然一天把某项目文档传到手机上,用手机自带的阅读器方便随时拿出来查阅.看着我那好久没点开的阅读器,再看着书架上摆着几本不知道是多久之前导入的小说. 闭上眼,我仿佛看到那时候的自己.侧躺着缩在被窝里,亮度调到最低,看的津津有味. 睁开眼,一声短叹,心中五味杂陈,时间像箭一样飞逝而去,过去静止不动,未来姗姗来迟. 正好最近又重温了下python,准备做一个简单的获取小说txt文件的程序. 一.前期准备 1.安装第三方库 win + r 输入cmd 命令行输入 pip install reque

for notes of learing python. // just ignore the ugly/wrong highlight for python code. """odbchelper.py sample script This program is part of "Dive Into Python", a free Python book for experienced programmers. Visit http://diveinto

1.Python的类方法,实例方法,和静态方法 class S(object): def Test(self): print("TEST") @classmethod#类方法 def Test02(cls): print("class") @staticmethod#静态方法 def Test03(): print("Test03")a=S()a.Test()#第一种调用方法S.Test(a)#第二种调用方法,必须传入实例的引用print(&qu

1.存储模型,对象可以保存多少个值.如果只能保存一个值,是原子类型.如果可以保存多个值,是容器类型.数值是原子类型,元组,列表,字典是容器类型.考虑字符串,按道理,字符串应该是容器类型,因为它包含多个字符.但是,Python中没有字符类型,也就是没有字符的概念,因此,把字符串归为原子类型. 2.更新模型,对象的值是否可以更新.Python彻底分离了引用和实体,比如a=1; b=a; b=2; 可以认为,a指向的内存内容不允许修改,现在b也指向这块内存,那么我要修改b,该怎么办呢? 只能是重新分配

如图: 集合的炒作分类: 确定大小 测试项的成员关系 遍历集合 获取一个字符串表示 测试相等性 连接两个集合 转换为另一种类型的集合 插入一项 删除一项 替换一项 访问或获取一项

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from sklearn.multioutput import MultiOutputClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.ensemble import ExtraTreesClassifier import numpy as np from pandas import read_csv import pandas as pd root1="F:/goverment/shuili2

第三方库 pandas sklearn 数据集 来自于达观杯 训练:train.txt 测试:test.txt 概述 TF-IDF 模型提取特征值建立逻辑回归模型 代码 # _*_ coding:utf- _*_ # 简单文本分类实现 import time import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_extraction.text import Coun

目前流行的Python实现包括CPython,Jython,IronPython,Stackless,PyPy,Cython,Shed Skin. CPython Cpython是Python的标准实现,整个实现有ANSI C编写而成,是目前使用最广的Python实现,Linux和Max OS X上面安装的大多数都是CPython. Jython Jython就是Phthon for Java,主要是为了让Python调用Java应用,就好像CPython可以让Python调用C和C++一样.J

CPython 当从Python官方网站下载并安装好Python2.7后,就直接获得了一个官方版本的解释器:Cpython,这个解释器是用C语言开发的,所以叫CPython,在命名行下运行python,就是启动CPython解释器,CPython是使用最广的Python解释器. IPython IPython是基于CPython之上的一个交互式解释器,也就是说,IPython只是在交互方式上有所增强,但是执行Python代码的功能和CPython是完全一样的,好比很多国产浏览器虽然外观不同,但内

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from sklearn.model_selection import train_test_split def load_classification_data(): # 使用 scikit-learn 自带的手写识别数据集 Digit Dataset digits=datasets.load_digits() X

1.什么是多分类? 参考:https://www.jianshu.com/p/9332fcfbd197 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即multiclass classification和multilabel classification.multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时,每条数据仅仅对应其中一个类别,不会对应多个类别.multilabel是指分类任务中不止一个分类时,每条数据可能对应不止一个类别标签,例如一条新闻,可以被划分到多个板块. 无论是multiclass,还

#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 父类 class JustCounter: ''' 类变量:类变量在整个实例化的对象中是公用的.类变量定义在类中且在函数体之外.类型:私有变量.保护变量.公开变量的调用方式. 私有变量:两个下划线开头,声明该属性为私有,不能在类的外部或子类中被使用或直接访问.在类内部的方法中使用时 self.__private 保护变量:一个下划线开头,声明该属性为protected.即保护类型只能允许其本身与子类进行访问.