## 最近两天的成果 ''' ########################################## # # # 不忘初心 砥砺前行. # # 418__yj # ########################################## ''' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.stats import pearsonr import dat

利用Python计算π的值,并显示进度条  第一步:下载tqdm 第二步;编写代码 from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6):     total+=t     n+=2     s=-s     t=s/n k=total*4 print("π值是{:.10f}  运行时间为{:.4f}秒".

Python字典按值排序的方法: 法1: (默认升序排序,加  reverse = True 指定为降序排序) # sorted的结果是一个list dic1SortList = sorted( dic1.items(),key = lambda x:x[1],reverse = True) 法2: import operator sorted_x = sorted(d.items(),key = operator.itemgetter(1)) 法3:包含字典dict的列表list的排序方法与d

将python字典键值对转化为相应的变量名和变量值可以使用以下方法: globals().update({"name":"value"}) locals().update({"var":"val"}) 举例如下: >>> D={'a':1,'b':2,'c':3} >>> globals().update(D) >>> print a,b,c 1 2 3

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

1.shell如何向python传递参数 shell脚本 python $sendmailCommandPath $optDate python脚本 lastDateFormat = sys.argv[1] shell如何接受python的返回值 python脚本 print "hello" shell脚本 s=`python b.py` printf $s

2016-08-09  15:01:38 python函数返回值使用return语句,可以返回任意类型的数.如果return语句执行,它之后的所有语句都不再执行. def func(x,y): print(x,y) return {'k1':['v1'],'k2':('v2')} print('------') res=func('fir','sec') print(res) 执行结果如下: fir sec {'k1': ['v1'], 'k2': 'v2'} 如果函数中没有特别指定return

更多大数据分析.建模等内容请关注公众号<bigdatamodeling> 在对变量分箱后,需要计算变量的重要性,IV是评估变量区分度或重要性的统计量之一,python计算IV值的代码如下: def CalcIV(Xvar, Yvar): N_0 = np.sum(Yvar==0) N_1 = np.sum(Yvar==1) N_0_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape) N_1_group = np.zeros(np.unique(Xvar).shape

python图像处理二值化方法 1. opencv 简单阈值 cv2.threshold 2. opencv 自适应阈值 cv2.adaptiveThreshold 3. Otsu's 二值化 例子: 来自 : OpenCV-Python 中文教程 import cv2 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt img = cv2.imread('scratch.png', 0) # global thresholding r

皮尔逊相关系数: 用于度量两个变量X和Y之间的相关(线性相关),其值介于-1与1之间. 几组的点集,以及各个点集中和之间的相关系数.我们可以发现相关系数反映的是变量之间的线性关系和相关性的方向(第一排),而不是相关性的斜率(中间),也不是各种非线性关系(第三排).请注意:中间的图中斜率为0,但相关系数是没有意义的,因为此时变量是0. 它的几何意义,就是夹角的余弦值: 下面是python的程序实现: def multipl(a,b):    """    传入的是两个序列   

(一)求字符串的MD5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SHA1,SHA256等方法 m = hashlib.md5() #声明一个对象 m.update(b'hello python') #用对象的update方法指定一个字符串,前面的b是转换为二进制,否则显示不 了. print(m.hexdigest()) #用对象的hexdigest()方法进行十六进制显示 . (二)求一个文件的md5值 import hashlib #导入功能模块,此模块有MD5,SH

这篇文章是Python前往遇到有疑问的功能. 下面一段是原有的基础教程Python函数. 按值传递參数和按引用传递參数 全部參数(自变量)在Python里都是按引用传递.假设你在函数里改动了參数,那么在调用这个函数的函数里,原始的參数也被改变了.比如: #!/usr/bin/python # 可写函数说明 def changeme( mylist ): "改动传入的列表" mylist.append([1,2,3,4]); print "函数内取值: ", myli

本章详细介绍 返回值: 0x 00 返回值简介 0x 01 指定返回值与隐含返回值 0x 02 return 语句位置与多条 return 语句 0x 03 返回值类型 0x 04 函数嵌套 0x 00 返回值简介 回顾下,上一节简单介绍了函数及其各种参数,其中也有简单介绍 print 和 return 的区别,print 仅仅是打印在控制台,而 return 则是将 return 后面的部分作为返回值作为函数的输出,可以用变量接走,继续使用该返回值做其它事. 函数需要先定义后调用,函数体中 r

import random产生随机值的模块random.random() #获取一个随机的浮点值;help(random.random) #查看随机范围:0-1;random.uniform(1,10) #仍然取的是浮点数,只是相比random增加了一个区间;random.randint(1,7) #随机1-7random.randrange(1,10) #顾头不顾尾random.choice("") #可以传入一个序列random.sample("序列",长度)

hashlib & hmac *不是很清楚能不能把这种hash值取样算法称之为加密,但是似乎好像也是这么说的哈(非科班出身的野路子就是没这种基本知识的) ■ 基本用法 hashlib支持MD5,sha1等多种加密算法,详见hashlib.algorithms_available 用法十分简单: m = hashlib.md5() #或者是其他算法的名字,如hashlib.sha1() m.update("Some String") #加密用update方法,注意这个方法不会返回

1.Boolean值(布尔值) 一个布尔值只有Ture.False两种值 b1 =True b2 =False print (b1,b2)>>>True False 2.空值(none) 空值是Python里一个特殊的值,用none表示.none不能理解成0,因为0是有意义的,而none是一个特殊值.

函数多个返回值 python的函数支持返回多个值.返回多个值时,默认以tuple的方式返回. 例如,下面两个函数的定义是完全等价的. def f(): return 1,2 def f(): return (1,2) 如果将函数调用的返回值赋值给对应个数的变量,它会一一对应的赋值,这很容易理解.下面是等价的: a, b = f() # a=1, b=2 (a, b) = f() 如果赋值给一个变量,将会把整个元组赋值给变量.下面是等价的,a表示整个元组(1,2): a = f() (a) = f

用python算圆周率π 1.准备第三方库pip 打开cmd 输入代码:pip install requests ,随后就会成功 因为小编已经安装好了,所以就不把图截出来了 2.利用马青公式求π       3.用python语言编写出求圆周率到任意位的程序如下: from math import * from tqdm import tqdm from time import * total,s,n,t=0.0,1,1.0,1.0 clock() while(fabs(t)>=1e-6): t

转自: https://blog.csdn.net/Jerry_1126/article/details/87907162 Python字典中的键是唯一的,但不同的键可以对应同样的值,比如说uid,可以是1001.id同样可以是1001.这样的话通过值来获取指定的键,就不止一个!而且也并不太好处理.这里同样提供两种思路来处理. 方法一: >>> dct = {'Name': 'Alice', 'Age': 18, 'uid': 1001, 'id': 1001} >>>

今天学习python时候学习到闭包和柯里化 感觉看概念时候不好理解,自己写下大概就明白点了 柯里化如下 定义一个加法函数 def add(x, y): return x + y 这是没有柯里化之前的函数 def add(x): def inner(y): return x + y return inner 这是柯里化之后的函数,返回值也是个函数,并且传入参数变成一个了. print(add(5)(6)) 这样调用下试试,是不是可以了? 再来看个无聊的东西 def add():    def se

判断值是否在set集合中的速度明显要比list快的多, 因为查找set用到了hash,时间在O(1)级别. 假设listA有100w个元素,setA=set(listA)即setA为listA转换之后的集合. 以下做个简单的对比: for i in xrange(0, 5000000): if i in listA: pass for i in xrange(0, 5000000): if i in setA: pass 第一个循环用了16min,第二个循环用了52s. 由此可见,在set中判断