a = np.unique(A) 对于一维数组或者列表,unique函数去除其中重复的元素,并按元素由大到小返回一个新的无元素重复的元组或者列表 import numpy as np A = [1, 2, 2, 5,3, 4, 3] a = np.unique(A) B= (1, 2, 2,5, 3, 4, 3) b= np.unique(B) C= ['fgfh','asd','fgfh','asdfds','wrh'] c= np.unique(C) print(a) print(b) pr

(搬运)XGBoost中参数调整的完整指南(包含Python中的代码) AARSHAY JAIN, 2016年3月1日     介绍 如果事情不适合预测建模,请使用XGboost.XGBoost算法已成为许多数据科学家的终极武器.它是一种高度复杂的算法,功能强大,足以处理各种不规则的数据. 使用XGBoost构建模型很容易.但是,使用XGBoost改进模型很困难(至少我很挣扎).该算法使用多个参数.要改进模型,必须进行参数调整.很难得到像实际问题的答案 - 你应该调整哪一组参数?获得最佳输出的这

目录: 1) 什么是代码块 2) 基本原理 3) 机制适用范围 4) 适用对象 5) 优势 更详细说明,参考太白老师博客 https://www.cnblogs.com/jin-xin/articles/9439483.html 1. 什么是代码块? Python程序由代码块构成,代码块是Python执行的单位:    一个模块.一个函数.一个类.一个py文件等都是代码块:   PS: 交互式IDE每一行都是一个代码块 2. 基本原理 在同一代码块内,当遇到初始化对象的时候,将变量和值存放到一个

一.代码块及其缓存机制 代码块 一个模块.一个函数.一个类.一个文件等都是一个代码块:交互式命令下,一行就是一个代码块. 同一个代码块内的缓存机制(字符串驻留机制) 机制内容:Python在执行同一个代码块的初始化对象的命令时,会检查是否其值是否已经存在,如果存在,会将其重用,即将两个变量指向同一个对象.换句话说:执行同一个代码块时,遇到初始化对象的命令时,他会将初始化的这个变量与值存储在一个字典中,在遇到新的变量时,会先在字典中查询记录,如果有同样的记录那么它会重复使用这个字典中的之前的这个值

在编写代码时,确保您的代码易于被其他人理解时很重要的,给变量,函数起合适的名字以及合理的组织代码都是很好的方法. 使用代码注释时增加代码可读性的另一种方便简单且重要的方法! 1.为什么代码注释如此重要? 2.用Python编写注释的最佳实践 3.希望避免的注释类型 4.如何联系写出更清晰明了的注释 为什么注释代码如此重要 注释是任何程序的一个组成部分,他们可以一注释块的形式或者在代码行中出现,来帮助阐明一个复杂的函数. 在深入研究不同类型的注释之前,让我们仔细看看为什么代码注释如此重要 学会优雅

1.冒泡排序代码如下图: #冒泡算法l=[12,4,56,10,6,2]for i in range(0,6): for j in range(i+1,6): if l[i]>l[j]: a=l[i] l[i]=l[j] l[j]=a else: continue

在Python社区中有许多关于代码风格的约定.如果你写过一段时间Python了,那么也许对此已经有些了解. 我会简单介绍一下,同时给你一些URL链接,从中你可以找到关于这个话题的详细信息. 让我们提出一个PEP! PEP全称是“Python Enhancement Proposal”(Python增强提案).你可以在python.org上找到它们以及对应的索引目录. PEP在索引目录中按照数字编号排列,包括了元PEP(meta-PEP,讨论关于PEP的细节).与之对应的是技术PEP(techni

参考官方文档中的Module和Glosssary中的描述.Module: https://docs.python.org/3/tutorial/modules.html#packagesGlossary: https://packaging.python.org/glossary/#term-module 更通俗的理解参考: https://www.liaoxuefeng.com/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e542c000/00

注释 目标 注释的作用 单行注释 多行注释 01注释的作用 在程序中对代码的标注说明,增强代码的可读性 以 # 开头,# 右边的所有东西都被当做说明文字,而不是真正要执行的程序,只起到辅助说明作用 为了保证代码的可读性,# 后面建议先添加一个空格,然后再编写相应的说明文字 示例代码: # 在屏幕上输出helloworldprint("helloworld") 02 单行注释(行注释) 表示注释一行 # 被注释后的代码不会被执行,所以这里不会打印helloworld# print(&qu

收益率曲线(Yield Curve)是显示一组货币和信贷风险均相同,但期限不同的债券或其他金融工具收益率的图表.纵轴代表收益率,横轴则是距离到期的时间.在此用python建模分析零息票收益率曲线,输出图表并制图. 首先要理解收益率的计算方法,然后计算出连续复利和复利.再根据计算步骤在python中编写代码建模 此为连续复利的计算 # 没有年息票的一年期以内的零息票年收益率YTM=(log(面值/价格))/期限 r1 = np.log(100/97.5)/0.25 r2 = np.log(100/

很多编程语言是以分号作为一行代码的的结束标志,但是在Python中不是这样的,而是靠缩进来识别程序结构. Python中一行代码以分号结束,并不是必须的,准确来说是不被推荐的,因为加上分号就是画蛇添足的行为,吃力不讨好: 凡事不是绝对的,个人感觉有时候分号使用会好处,比如当连续几行的代码都很短,而且有逻辑上的连贯性,为什么不使用分号 将这几行写在一行里面呢,这样不仅让代码整体更加美观,而且理解起来也很连贯,没有所谓的“可读性差”

我们要做python开发,我想python中的代码风格我们有必要了解一下 这样对我们自己和他们所编写的代码都有好处的. 下面是8点重要代码风格注意事项: ONE : Use 4-space indentation, and no tabs.--用4个空格键进行代码缩进,不要使用tab键. 4 spaces are a good compromise between small indentation (allows greater nesting depth) and large indenta

python中的代码块,通过缩进对齐,来表达代码逻辑. 1. if语句 if expression1: if_suite elif expression2: elif_suite else: else_suite 如果expression1的值为非0或者为布尔值True,则执行if_suite: 如果expression2的值为非0或者为布尔值True,则执行elif_suite: 否则,执行else_suite. 2. while循环 while expression: while_suite

本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法).文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题. Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更智能,更个性化.-Eric Schmidt (Google Chairman) 我们可能生活在人类历史上最具影响力的时期--计算从大型主机到PC移动到云计算的时期. 但是使这段时期有

1.通过火狐浏览器,查找大长安铃木官网中关于经销商的信息主要在两个网页中 http://www.changansuzuki.com/khfw/xml/pro.xml  地域信息 http://www.changansuzuki.com/khfw/sqcx.php  查询经销商具体信息 2.第一步解析地域信息 上面的图为xml中的格式 3.解析XML文件主要代码 def get_area_list(self): """获取地域省份和城市名称字典"""

python中执行javascript代码: 1.安装相应的库,我使用的是PyV8 2.import PyV8 ctxt = PyV8.JSContext()     ctxt.enter()     func = ctxt.eval('''需要执行的javascript代码''') #需要注意的是里面写的function函数需要用()括起来 例如: import PyV8 class Test(): def js(self): ctxt = PyV8.JSContext() ctxt.ente

1. python 中 axis 参数直觉解释 网络上的解释很多,有的还带图带箭头．但在高维下是画不出什么箭头的．这里阐述了 axis 参数最简洁的解释． 假设我们有矩阵a, 它的shape是(4, 3), 如下: import numpy as np a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]]) # a.shape = (4, 3) 要做如下不同维度求和操作: # keepdims=True 保持了结果维度 s0 =

在时间序列问题上,机器学习被广泛应用于分类和预测问题.当有预测模型来预测未知变量时,在时间充当独立变量和目标因变量的情况下,时间序列预测就出现了. 预测值可以是潜在雇员的工资或银行账户持有人的信用评分.任何正式引入统计数据的数据科学都会遇到置信区间,这是某个模型确定性的衡量标准. 因此,预测一段时间内某些数据的价值需要特定的技术,并且需要多年的发展. 由于每种都有其特殊用途,必须注意为特定应用选择正确的技术.预测人员在技术选择中发挥作用,他们越了解预测可能性的范围,公司的预测工作就越有可能取得成

这篇文章主要介绍了利用Python中的mock库对Python代码进行模拟测试,mock库自从Python3.3依赖成为了Python的内置库,本文也等于介绍了该库的用法,需要的朋友可以参考下    如何不靠耐心测试 通常,我们编写的软件会直接与那些我们称之为“肮脏的”服务交互.通俗地说,服务对我们的应用来说是至关重要的,它们之间的交互是我们设计好的,但这会带来我们不希望的副作用——就是那些在我们自己测试的时候不希望的功能. 比如,可能我们正在写一个社交软件并且想测试一下“发布到Facebook

https://blog.csdn.net/u014745194/article/details/70176117 Python中生成器和迭代器的区别(代码在Python3.5下测试):Num01–>迭代器定义: 对于list.string.tuple.dict等这些容器对象,使用for循环遍历是很方便的.在后台for语句对容器对象调用iter()函数.iter()是python内置函数.    iter()函数会返回一个定义了next()方法的迭代器对象,它在容器中逐个访问容器内的元素.nex

1.使用C扩展CPython还为开发者实现了一个有趣的特性,使用Python可以轻松调用C代码 开发者有三种方法可以在自己的Python代码中来调用C编写的函数-ctypes,SWIG,Python/C API.每种方式也都有各自的利弊. 首先,我们要明确为什么要在Python中调用C? 常见原因如下: - 你要提升代码的运行速度,而且你知道C要比Python快50倍以上 - C语言中有很多传统类库,而且有些正是你想要的,但你又不想用Python去重写它们 - 想对从内存到文件接口这样的底层资源