from sys import stderr ######################### TRUE = 1 #定义返回值 FALSE = 0 FACT_LENGTH = 9 #'''前提与结论总数''' PRMS_LENGTH = 2 #'''每条规则的前提个数''' PREMISE = 7 #'''前提数量''' RULE_LENGTH = 4 #'''规则数量''' LIMIT = 0.5 #'''结论阈值''' AND = 1 #'''规则前提逻辑关系''' OR = 0 VH =

pandas 提供了三种主要方法可以对数据进行合并: pandas.merge()方法:数据库风格的合并: pandas.concat()方法:轴向连接,即沿着一条轴将多个对象堆叠到一起: 实例方法combine_first()方法:合并重叠数据. pandas.merge()方法:数据库风格的合并   例如,通过merge()方法将两个DataFrame合并: on='name'的意思是将name列当作键: 默认情况下,merge做的是内连接(inner),即键的交集. 其他方式还有左连接(l

概念理解 索引即通过一个无符号整数值获取数组里的值. 切片即对数组里某个片段的描述. 一维数组 一维数组的索引 一维数组的索引和Python列表的功能类似: 一维数组的切片 一维数组的切片语法格式为array[index1:index2],意思是从index1索引位置开始,到index2索引(不包括index2)位置结束的一段数组.例如: 当把一个值赋值为一个切片时,该值会作用于此数组片段里每一个元素,例如: 二维数组 二维数组的索引 当以一维数组的索引方式访问一个二维数组的时候,获取的元素不在

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt

一.reindex() 方法:重新索引 针对 Series   重新索引指的是根据index参数重新进行排序. 如果传入的索引值在数据里不存在,则不会报错,而是添加缺失值的新行. 不想用缺失值,可以用 fill_value 参数指定填充值. 例如:   fill_value 会让所有的缺失值都填充为同一个值,如果不想这样而是用相邻的元素(左或者右)的值填充,则可以用 method 参数,可选的参数值为 ffill 和 bfill,分别为用前值填充和用后值填充: 针对 DataFrame   重新

一.pandas 是什么 pandas 是基于 NumPy 的一个 Python 数据分析包,主要目的是为了数据分析.它提供了大量高级的数据结构和对数据处理的方法. pandas 有两个主要的数据结构:Series 和 DataFrame. 二.Series Series 是一个一维数组对象 ,类似于 NumPy 的一维 array.它除了包含一组数据还包含一组索引,所以可以把它理解为一组带索引的数组. 将 Python 数组转换成 Series 对象: 将 Python 字典转换成 Serie

一.NumPy 是什么 NumPy 是 Python 科学计算的基础包,它专为进行严格的数字处理而产生.在之前的随笔里已有更加详细的介绍,这里不再赘述. 利用 Python 进行数据分析(一)简单介绍 二.ndarray 是什么 ndarray 是一个多维的数组对象,具有矢量算术运算能力和复杂的广播能力,并具有执行速度快和节省空间的特点. ndarray 的一个特点是同构:即其中所有元素的类型必须相同. 三.ndarray 的创建 array() 函数 最简单的方法, 使用 NumPy 提供的

http://www.cnblogs.com/batteryhp/p/4868348.html 第一章 准备工作 今天开始码这本书--<利用python进行数据分析>.R和python都得会用才行,这是码这本书的原因.首先按照书上说的进行安装,google下载了epd_free-7.3-1-win-x86.msi,译者建议按照作者的版本安装,EPDFree包括了Numpy,Scipy,matplotlib,Chaco,IPython.这里的pandas需要自己安装,对应版本为pandas-0.

最近一直在看KDD的论文,不过,由于老师并没有什么合理的方向性,所以考虑把kdd中的大部分内容都利用python将所有标题.摘要获取下来. 还有一个原因在于,看acm上的摘要,都只显示了两行,再看多点儿,就需要点击expand,觉得非常不爽,所以就用python脚本把html标签删掉.. 想到的方法自然是通过python利用正则表达式对ACM的KDD网页进行字符串匹配,获得相应的网页字符串,然后将所有html的标签删除(例如<div></div>等), 将这些标签删除之后,就能够得

程序: 利用Python实现三级菜单 要求: 打印省.市.县三级菜单 可返回上一级 可随时退出程序 coding: menu = { '北京':{ '朝阳':{ '国贸':{ 'CICC':{}, 'HP':{}, '渣打银行':{}, 'CCTV':{}, }, '望京':{ '陌陌':{}, '奔驰':{}, ':{}, }, '三里屯':{ '优衣库':{}, 'apple':{}, }, },'海淀':{ "五道口":{ "谷歌":{}, "网易&

实验原因: 目前有一个医疗百科检索项目,该项目中对关键词进行检索后,返回的结果很多,可惜结果的排序很不好,影响用户体验.简单来说,搜索出来的所有符合疾病中,有可能是最不常见的疾病是排在第一个的,而最有可能的疾病可能需要翻很多页才能找到. 实验目的: 为了优化对搜索结果的排序,想到了利用百度搜索后有显示搜索到多少词条,利用这个词条数,可以有效的对疾病排名进行一个优化.从一方面看,某一个疾病在百度的搜索词条数目越多,表示这个词条的信息特别丰富,侧面反映了搜索这个词条的人特别多,从而可以推出这个疾病在

一 Python的概述以及游戏的内容 Python是一种功能强大且易于使用的编程语言,更接近人类语言,以至于人们都说它是“以思考的速度编程”:Python具备现代编程语言所应具备的一切功能:Python是面向对象 编程的语言,可以跟其他语言结合使用:Python在绝大多数操作系统上都可以运行,且是免费开源的.因为上述原因,Python变得十分流行以及成功. 本游戏属于猜字游戏,计算机从一组单词中随机挑一个出来,然后对其进行乱序(也就是让单词的字母随机排列).玩家要猜出原始单词才算赢.由此可以大致

matplotlib API入门 使用matplotlib的办法最常用的方式是pylab的ipython,pylab模式还会向ipython引入一大堆模块和函数提供一种更接近与matlab的界面,matplotlib API函数位于matplotlib.pyplot模块中,其通常的引入约定是:import matplot.pyplot as plt 1.Figure和Subplot matplotlib的图像都位于Figure对象中,你可以用plt.figure创建一个新的Figure,不能通过

数据分析和建模大部分时间都用在数据准备上,数据的准备过程包括:加载,清理,转换与重塑. 合并数据集 pandas对象中的数据可以通过一些内置方法来进行合并: pandas.merge可根据一个或多个键将不同DataFrame中的行连接起来,实现类似于数据库中的连接操作. pandas.cancat表示沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象的缺失值. 下面将进行分别讲解: 1.数据库风格的DateFrame合并

Python 数据分析(二) 本实验将学习利用 Python 数据聚合与分组运算,时间序列,金融与经济数据应用等相关知识 第1节 groupby 技术 第2节 数据聚合 第3节 分组级运算和转换 第4节 透视表和交叉表 第5节 时间序列 第6节 日期的规范.频率以及移动 第7节 时区处理 第8节 时期及算术运算 第9节 重采样及频率转换 第10节 时间序列绘图 groupby 技术 一.实验简介 Python 数据分析(二)需要同学们先行学完 Python 数据分析(一)的课程. 对数据集进行分

利用python开发了一个提取sim.log 中的各个关键步骤中的时间并进行统计的程序: #!/usr/bin/python2.6 import re,datetime file_name='/home/alzhong/logs/qtat1/R2860.01.13/sim-applycommitrollback-bld1.log' file=open(file_name,'r') acnum=[];time_res=[];lnum=0 def trans_time(time): t1=datet

通过利用PYTHON 设计处理计算器的功能如: 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 ))- (-4*3)/(16-3*2)) 我的处理计算基本思路是: 解题思路是,需要优先处理内层括号运算--外层括号运算--先乘除后加减的原则:1.正则处理用户输入的字符串,然后对其进行判断,判断计算公式是否有括号,有就先将计算公式进行正则处理,先获取最里层的每一个数据,然后一一计算 所要用到的正则是: inner

最近在学习python,恰好老大最近让我搞个基于post请求测试web服务是否正常启用的小监控,上网查了下资料,发现强大的Python恰好能够用上,所以自己现学现卖,顺便锻炼下自己. 由于本人也刚接触这块不久属于菜鸟级别,所以在任务之前,只能上网把基于post请求的web监控了解清楚,这些资料网上很多,因为本人认为完成这类任务最重要的就是要将实现的原理研究清楚,写程序只是实现的工具,如果大的逻辑不正确,后面的都是白忙活. 了解post发送请求的原理后,利用Python的httplib模块进行逻辑

这是一个最简单的图像识别,将图片加载后直接利用Python的一个识别引擎进行识别 将图片中的数字通过 pytesseract.image_to_string(image)识别后将结果存入到本地的txt文件中 #-*-encoding:utf-8-*- import pytesseract from PIL import Image class GetImageDate(object): def m(self): image = Image.open(u"C:\\a.png") text

下面是几个城市的GDP等信息,根据这些信息,写一个SOM网络,使之对下面城市进行聚类.并且,将结果画在一个二维平面上. //表1中,X.为人均GDP(元):X2为工业总产值(亿元):X.为社会消费品零售总额(亿元):x.为批发零售贸易总额(亿元):x.为地区货运总量(万吨),表1中数据来自2002年城市统计年鉴. //城市 X1 X2 X3 Xa X5 北京 27527 2738.30 1494.83 3055.63 30500 青岛 29682 1212.02 182.80 598.06 29

本文主要参考英文教材Python Machine Learning第二章.pdf文档下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nuS07Qp 密码: gcb9. 本文主要内容包括利用Python实现一个感知机模型并利用这个感知机模型完成一个分类任务. Warren和McCullock于1943年首次提出MCP neuron神经元模型[1],之后,Frank Rosenblatt在MCP neuron model的基础之上提出了感知机Perceptron模型[2].具体细节请阅