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入门经典. 以解决计算问题为导向的Python编程实践(高清版)PDF 百度网盘 链接:https://pan.baidu.com/s/1juLsew8UiOErRheQPOuTaw 提取码:fssd 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦 内容简介  · · · · · · <Python入门经典:以解决计算问题为导向的Python编程实践>是一本系统而科学的Python入门教程,美国密歇根州立大学等多所美国知名高校采用其作为编程语言的入门教材,被奉为经典.它不仅从计

大家好,本次为大家带来的项目是计算大学本学期绩点.首先说明的是,博主来自山东大学,有属于个人的学生成绩管理系统,需要学号密码才可以登录,不过可能广大读者没有这个学号密码,不能实际进行操作,所以最主要的还是获取它的原理.最主要的是了解cookie的相关操作. 本篇目标 1.模拟登录学生成绩管理系统 2.抓取本学期成绩界面 3.计算打印本学期成绩 1.URL的获取 恩,博主来自山东大学~ 先贴一个URL,让大家知道我们学校学生信息系统的网站构架,主页是 http://jwxt.sdu.edu.cn:

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,R语言计算IV值的代码如下: CalcIV <- function(df_bin, key_var, y_var){ N_0<-table(df_bin[, y_var])[1] N_1<-table(df_bin[, y_var])[2] iv_c<-NULL var_c<-NULL for (col in c

首先先提一下上一篇<如何猜出Y combinator>中用的方法太复杂了.其实在Lambda演算中实现递归的思想很简单,就是函数把自己作为第一个参数传入函数,然后后面就是简单的Lambda变换提取出Y combinator了.好,接下来是本篇的正文: ------------------------------------------------------------------------------------ 昨天fengidri给我演示了yield的用法,让我大受启发——可以用yie

分页 #!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- class Pagenation: def __init__(self,current_page,all_item,base_url,each): try: page = int(current_page) except: page = 1 if page < 1: page = 1 all_pager, c = divmod(all_item,each) if c > 0: all_pager +

#coding:utf-8 import os,re path = 'test' files = os.listdir(path) def count_word(words): dic = {} max = 0 marked_key = '' #计算每个单词出现的次数 for word in words: if dic.has_key(word) is False: dic[word] = 1 else: dic[word] = dic[word] +1 #每个字典的值之间做比较,得出最大的那个

1.4.2:python将代码分为两类:表达式和语句  表达式和语句::  表达式(值和运算符的结合,将产生新值--返回值. 假设在python shell中输入表达式将显示返回值.也就是说,假设x的值是2,表达式x+5的值将是7)  语句(运行一些任务,但没有返回值. 语句能运行各式各样的任务,有些语句可能会设定程序控制语句,而有些语句可能会要求会的一些资源.语句运行的结果可能会产生副作用.副作用是运行语句时所发生的一些变化.比如myint=5,这条语句没有返回值,但确实将myint的值设定为

简评:让你更轻松地明白,量子计算机如何遵循线性代数计算的. 这是个 GItHub 项目,可以简单了解一下. qusim.py 是一个多量子位的量子计算机模拟器(玩具?),用 150 行的 python 所编写. 这段代码可以让你轻松了解量子计算机如何遵循线性代数来计算的! from QuSim import QuantumRegister Introduction Here Will Be A Few Example of Different Quantum States / Algorithm

本文转载自脚本之家,源网址为:https://www.jb51.net/article/147429.htm 一.Python中日期时间模块datetime介绍 (一).datetime模块中包含如下类: 类名 功能说明 date 日期对象,常用的属性有year, month, day time 时间对象 datetime 日期时间对象,常用的属性有hour, minute, second, microsecond datetime_CAPI 日期时间对象C语言接口 timedelta 时间间隔

如果要使用python进行科学计算.数据分析等,一定要安装scipy.seaborn.numpy等等包. 但Windows下安装python的第三方库经常会出现问题.此前,已介绍过Windows下如何安装lxml,其实,这种安装方法也适合于其他无法通过pip或者IDE包管理工具进行安装的场景. 如果使用python的主要目的是为了进行科学计算.数据分析.爬虫等项目,强烈推荐使用Anaconda而不是其他IDE. Anaconda在python语言外,还集成了numpy.scipy.matplot

#-*- coding: utf-8 -*- #餐饮销量数据相关性分析 计算相关系数 from __future__ import print_function import pandas as pd catering_sale = '../data/catering_sale_all.xls' #餐饮数据,含有其他属性 data = pd.read_excel(catering_sale, index_col = u'日期') #读取数据,指定“日期”列为索引列 print("相关系数矩阵,即

所谓IO密集型任务,是指磁盘IO.网络IO占主要的任务,计算量很小.比如请求网页.读写文件等.当然我们在Python中可以利用sleep达到IO密集型任务的目的. 所谓计算密集型任务,是指CPU计算占主要的任务,CPU一直处于满负荷状态.比如在一个很大的列表中查找元素(当然这不合理),复杂的加减乘除等. 多线程即在一个进程中启动多个线程执行任务.一般来说使用多线程可以达到并行的目的,但由于Python中使用了全局解释锁GIL的概念,导致Python中的多线程并不是并行执行,而是“交替执行”. P

说明: 今天在看python数字类型的操作,在此记录下. 操作过程: 1.数字的加减乘除 >>> 2 + 24>>> 4 - 22>>> 2 - 4-2>>> 2 * 24>>> 2 / 2 #除法的结果会返回小数的结果,如果是整除,小数点后面就是01.0>>> 1 / 30.3333333333333333 #1除以3除不尽,小数点后面是无限循环.>>> 2 / 0Traceba

python获取当前系统时间: nowTime=time.localtime() 获取当前系统日期: nowDate=datetime.datetime(nowTime[0],nowTime[1],nowTime[2]) 日期格式转换: baseTime="20121012" #转换成2012-10-12 mouth = baseTime[4:6]year = baseTime[0:4]day = baseTime[6:8]Destime = year +"-"+m

在练习时,输入如下代码: 结果不准确. 原因:https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/51179572 浮点数一个普遍的问题就是在计算机的世界中,浮点数并不能准确地表示十进制.并且,即便是最简单的数学运算,也会带来不可控制的后果.因为,在计算机的世界中只认识0与1 python中的decimal模块可以解决上面的烦恼 decimal模块中,可以通过整数,字符串或原则构建decimal.Decimal对象.如果是浮点数,特别注意因为浮点

最近处理数据需要分组计算,又用到了groupby函数,温故而知新. 分组运算的第一阶段,pandas 对象(无论是 Series.DataFrame 还是其他的)中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分(split)为多组.拆分操作是在对象的特定轴上执行的.例如,DataFrame 可以在其行(axis=0)或列(axis=1)上进行分组.然后,将一个函数应用到各个分组并产生一个新值.最后,所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中.结果对象的形式一般取决于数据上所执行的操作. 举例说明

一.相关概念 一般我们人区分谁是谁,给物品分类,都是通过各种特征去辨别的,比如黑长直.大白腿.樱桃唇.瓜子脸.王麻子脸上有麻子,隔壁老王和儿子很像,但是儿子下巴涨了一颗痣和他妈一模一样,让你确定这是你儿子. 还有其他物品.什么桌子带腿.镜子反光能在里面倒影出东西,各种各样的特征,我们通过学习.归纳,自然而然能够很快识别分类出新物品. 而没有学习训练过的机器就没办法了. 但是图像是一个个像素点组成的,我们就可以通过不同图像之间这些差异性就判断两个图的相似度了.其中颜色特征是最常用的,(其余常用的特

1.获取当前时间的两种方法: 代码如下: import datetime,timenow = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")print nownow = datetime.datetime.now()print now 2.获取上个月最后一天的日期(本月的第一天减去1天) 代码如下: last = datetime.date(datetime.date.today().year,datetime.date.today().month,1)-date

劳动者离职,当天要结清工资,实际操作是当天算清,三日内结清.有的公司省人力和吃利息,统一计算,统一下月月底发放. 有时要验算下离职工资,用Python操作一番,输入计时天数.请假小时.加班小时.基本工资(8小时).工时(8小时),输出基本工资.工时.考勤.白天工资.晚上工资.总工资. 做个list,放两个天数,计时天数和请假小时转化的天数,加班小时转化的天数.延长工作时间,拿1.5倍.天数乘以基本工资,就是对应的工资. 用f'{:.2f}'进行格式化输出,sep='\n'.实发工资一般取整数,要