正则表达式 为高级的文本模式匹配.抽取.与/或文本形式的搜索和替换功能提供了基础.简单地说,正则表达式(简称为 regex)是一些由字符和特殊符号组成的字符串,它们描述了模式的重复或者表述多个字符,于是正则表达式能按照某种模式匹配一系列有相似特征的字符串.换句话说,它们能够匹配多个字符串--一种只能匹配一个字符串的正则表达式模式是很乏味并且毫无作用的,不是吗?Python 通过标准库中的 re 模块来支持正则表达式 正则表达式的特殊字符列表 '.' 匹配所有字符串,除\n以外 '-' 表示范围[…
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Python编程中 re正则表达式模块 介绍与使用教程 一.前言: 这篇文章是因为昨天写了一篇 shell script 的文章,在文章中俺大量调用多媒体素材与网址引用.这样就会有一个问题就是:随着俺的技能的提高,需要类比的.引用的.整理的就会越来越多.这样会出现一个问题就是 针对 url 做一个全面的检查,保证所有链接读者都可以打开.嗯,就是这样的一个轮子.目前计划先是 re模块找到url链接,requests 模块再进行源码爬取与判断 .后面再升级的话可以考虑修复链接的错误,更强可以再修复文…
今天学习了Python中有关正则表达式的知识.关于正则表达式的语法,不作过多解释,网上有许多学习的资料.这里主要介绍Python中常用的正则表达式处理函数. re.match re.match 尝试从字符串的开始匹配一个模式,如:下面的例子匹配第一个单词. import retext = "JGood is a handsome boy, he is cool, clever, and so on..."m = re.match(r"(\w+)\s", text)i…
在数据抓取的过程中,我们往往都需要对数据进行处理 本篇文章我们主要来介绍python的HTML和XML的分析库 BeautifulSoup 的官方文档网站如下 https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ BeautifulSoup可以在HTML和XML的结构化文档中抽取出数据,而且还提供了各类方法,可以很方便的对文档进行搜索.抽取和修改,能极大的提高我们数据挖掘的效率 下面我们来安装BeautifulSoup (上面我已经安装过了…
在机器学习中,我们常常需要把训练好的模型存储起来,这样在进行决策时直接将模型读出,而不需要重新训练模型,这样就大大节约了时间.Python提供的pickle模块就很好地解决了这个问题,它可以序列化对象并保存到磁盘中,并在需要的时候读取出来,任何对象都可以执行序列化操作. Pickle模块中最常用的函数为: (1)pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 函数的功能:将obj对象序列化存入已经打开的file中. 参数讲解: obj:想要序列化的obj对象. file:…
pickle模块实现了基本的数据序列和反序列化.pickle模块的序列化操作我们能够将程序中运行的对象信息保存到文件中去,通过pickle模块的反序列化操作,能够从文件中创建上一次程序保存的对象. 接口: pickle.dump(obj, file, [,protocol]) 将对象obj保存到文件file中 pickle.load(file) 从file中读取一个字符串,并重构为原来的python对象. 例子:import pickle●保存到文件list01= [1,2.3,'test',[…
转摘:https://segmentfault.com/a/1190000015440560 一.数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display i…
1.1数组对象基础 .caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .tab…
转摘:https://segmentfault.com/a/1190000015613967 本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测,这两部分构成了一个简单的完整项目.结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果. 下面从特征工程开始讲述. 二.特征工程 特征工程包括的内容很多,有特征清洗,预处理,监控等,而预处理根据单一特征或多特征又分很多种方法,如归一化,降维,特征选择,特征筛选等等.这么多的方法,为的是什么呢?其目的是让这些特征更友好的作为模型的输入,处理数…