线性回归模型(Linear Regression)及Python实现 http://www.cnblogs.com/sumai 1.模型 对于一份数据,它有两个变量,分别是Petal.Width和Sepal.Length,画出它们的散点图.我们希望可以构建一个函数去预测Sepal.Length,当我们输入Petal.Width时,可以返回一个预测的Sepal.Length.从散点图可以发现,可以用一条直线去拟合,这时我们可以构建一元线性回归模型:hθ(x) = θ0 + θ1x1 (x1= Pe

1:Python一行代码画出爱心 print]+(y*-)**-(x**(y*<= ,)]),-,-)]) 2:终端路径切换到某文件夹下,键入: python -m SimpleHTTPServer 8080 # python2 python3 -m http.server 8080 # python3 同个局域网下的电脑 ,通过 "ip:端口" 访问,本地浏览器打开 localhost:8000,一个简易的web服务就开启了,我经常用这个来分享实验室里的电脑上的目录,这样在宿舍

原创python爬虫代码 主要用到urllib2.BeautifulSoup模块 #encoding=utf-8 import re import requests import urllib2 import datetime import MySQLdb from bs4 import BeautifulSoup import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding("utf-8") class Splider(object): def __in

Python小代码_2_格式化输出 name = input("name:") age = input("age:") job = input("job:") salary = input("salary:") msg = ''' --------- info of %s --------- Name: %s Age: %s Job: %s Salary: %s --------- end --------- ''' % (n

Python小代码_1_九九乘法表 max_num = 9 row = 1 while row <= max_num: col = 1 while col <= row: print(str(col) + "*" + str(row) + "=" + str(col*row), end="\t") col += 1 row += 1 print()

Python IDLE 代码高亮主题 使用方法: 打开C盘我的 C:\Documents and Settings\你的用户名.idlerc文件夹 里面会有一个 config-highlight.cfg 如果没有请自已创建一个 将下面的代码放到 config-highlight.cfg 里面,并重启IDLE 这下在IDLE的设置highlight项里面就有几个主题了 首先要找到名为config-highlight.cfg的文件,这个文件位于哪里呢?我列了一份可以找到它的路径清单 在Linux系列

# ### 代码块: 以冒号作为开始,用缩进来划分作用域,这个整体叫做代码块 if 5 == 5: print(1) print(2) if True: print(3) print(4) if False: print(5) print(6) print(7) # 其他语言使用{} 来划分作用域 , 而python使用的是代码块 # python的代码块可以提升整体的整齐度,提高开发效率 ''' # php js c if(False){ print(5) print(6) } ''' # 注

项目介绍 二次开发 uiautomatorviewer 优化定位符生成,支持生成Java,Python自动化代码,修复自带工具画面有动态加载时截图失败问题,优化自带工具截图速度 ,实现类似录制脚本功能.兼容IOS安卓. 软件架构 github 地址:觉得不不错的老铁,给个双击,Git上star 一下.有问题Issue反馈一下.工具--->地址(https://github.com/512433465/autotest_helper) 软件架构 本工具以安卓SDK自带uiautomatorview

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

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

<大话设计模式>Python版代码实现 上一周把<大话设计模式>看完了,对面向对象技术有了新的理解,对于一个在C下写代码比较多.偶尔会用到一些脚本语言写脚本的人来说,很是开阔眼界.<大话设计模式>的代码使用C#写成的,而在本人接触到的面向对象语言中,只对C++和Python还算了解,为了加深对各个模式的理解,我在网上下载了一个C++版的源代码,并根据自己的理解边读这本书边动手实践C++源代码,同时将其改写成了Python代码,算是一箭三雕吧. 由于这些代码的目的是展示各

python 三行代码实现快速排序 最近在看 python cookbook , 里面的例子很精彩,这里就帮过来,做个备忘录 主要利用了行数的递归调用和Python的切片特性,解释一下每行代码的含义: 第1行: #coding:utf-8 指定utf-8 编码 第2行:定义函数名和参数 第3行: 判断列表长度是否小于等于1, 如果小于等于1,直接返回列表 第4行:返回递归函数拼接的列表,[lt for lt in L[1:] if lt <= L[0]] 列表推导表达式,返回一个比 L[0] 小

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

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

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

上一周把<大话设计模式>看完了,对面向对象技术有了新的理解,对于一个在C下写代码比较多.偶尔会用到一些脚本语言写脚本的人来说,很是开阔眼界.<大话设计模式>的代码使用C#写成的,而在本人接触到的面向对象语言中,只对C++和Python还算了解,为了加深对各个模式的理解,我在网上下载了一个C++版的源代码,并根据自己的理解边读这本书边动手实践C++源代码,同时将其改写成了Python代码,算是一箭三雕吧. 由于这些代码的目的是展示各个设计模式而非完成一个具体的复杂任务,基于C++版本

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:

第一章 python基础一 ​在此不再赘述为什么学习python这门编程,网上搜索一箩筐.我在此仅说一句python的好,用了你就会爱上它. 本python示例代码1000+带你由浅入深的了解python基础知识,基本语法,基本编程技巧,脚本编写到项目编写. 本书所有示例代码在Ubuntu16.04+Python 3.5.2+pycharm下运行成功. 示例1:Hello World程序 1.在解释器下编写程序 2.在linux 下创建一个文件叫hello.py(告诉别人这是用python写的代

Python基础代码 import keyword#Python中关键字 print(keyword.kwlist) ['False', 'None', 'True', 'and', 'as', 'assert', 'async', 'await', 'break', 'class', 'continue', 'def', 'del', 'elif', 'else', 'except', 'finally', 'for', 'from', 'global', 'if', 'import', 'i

背景 学习 Linear Regression in Python – Real Python,对线性回归理论上的理解做个回顾,文章是前天读完,今天凭着记忆和理解写一遍,再回温更正. 线性回归(Linear Regression) 刚好今天听大妈讲机器学习,各种复杂高大上的算法,其背后都是在求"拟合". 线性回归估计是最简单的拟合了.也是基础中的基础. 依然是从字面上先来试着拆解和组合: 首先,Regression 回归,指的是研究变量之间的关系,这个由来在Python 线性回归(Li

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