# import pandas import pandas as pd # creating a DataFrame pd.DataFrame({'Yes': [50, 31], 'No': [101, 2]}) # another example of creating a dataframe pd.DataFrame({'Bob': ['I liked it.', 'It was awful.'], 'Sue': ['Pretty good.', 'Bland']}) pd.DataFram

目录 主成分分析(PCA)——以葡萄酒数据集分类为例 1.认识PCA (1)简介 (2)方法步骤 2.提取主成分 3.主成分方差可视化 4.特征变换 5.数据分类结果 6.完整代码 总结: 1.认识PCA (1)简介 数据降维的一种方法是通过特征提取实现,主成分分析PCA就是一种无监督数据压缩技术,广泛应用于特征提取和降维. 换言之,PCA技术就是在高维数据中寻找最大方差的方向,将这个方向投影到维度更小的新子空间.例如,将原数据向量x,通过构建  维变换矩阵 W,映射到新的k维子空间,通常().

目录 线性判别分析(LDA)数据降维及案例实战 一.LDA是什么 二.计算散布矩阵 三.线性判别式及特征选择 四.样本数据降维投影 五.完整代码 结语 一.LDA是什么 LDA概念及与PCA区别 LDA线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)也是一种特征提取.数据压缩技术.在模型训练时候进行LDA数据处理可以提高计算效率以及避免过拟合.它是一种有监督学习算法. 与PCA主成分分析(Principal Component Analysis)相比,LDA是有监督数据压

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简介: Bandit是一款Python源码分析框架,可用于Python代码的安全性分析.Bandit使用标准库中的ast模块,将Python源码解析成Python语法节点构成的树.Bandit允许用户编写自定义的测试.测试完成后,Bandit会生成针对源码的安全报告. 官网: https://wiki.openstack.org/wiki/Security/Projects/Bandit 安装: pip3 install bandit 使用命令: bandit -r 目标路径 -f txt -o

Edited by Markdown Refered from: John Ladd, Jessica Otis, Christopher N. Warren, and Scott Weingart, "Exploring and Analyzing Network Data with Python," The Programming Historian 6 (2017), https://programminghistorian.org/en/lessons/exploring-an

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问题描述 1.Python开发的程序在使用过程中很慢,想确定下是哪段代码比较慢: 2.Python开发的程序在使用过程中占用内存很大,想确定下是哪段代码引起的: 解决方案 使用profile分析分析cpu使用情况 可以使用profile和cProfile对python程序进行分析,这里主要记录下cProfile的使用,profile参考cProfile即可. 假设有如下代码需要进行分析(cProfileTest1.py): #! /usr/bin/env python #-*- coding:u

python用户评论标签匹配的解决方法 这篇文章主要为大家详细介绍了python用户评论标签匹配的解决方法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下 我们观察用户评论发现:属性词往往和情感词伴随出现,原因是用户通常会在描述属性时表达情感,属性是情感表达的对象.还发现:属性词和专用情感词基本都是名词或形容词(形谓词). 算法流程图如下: 评论数据如下: 代码如下: 代码如下:     #encoding=utf-8     #############################  # 

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在python中,一切都是对象!对象由类创建而来,对象所拥有的功能都来自于类.在本节中,我们了解一下python基本数据类型对象具有哪些功能,我们平常是怎么使用的. 对于python,一切事物都是对象,对象基于类创建 一.整数:int 类源码分析 整数如:1,2,3... 2147483647 class int(object): """ int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or long Convert

原地址:http://www.cnblogs.com/twinsclover/archive/2012/04/26/2471704.html 序言 之前用python爬取网页的时候,一直用的是regex或者自带的库sgmllib里的SGMLParser.但是遇到复杂一点的情况时,SGMLParser往往就不那么给力了!(哈,难道说我 too native了?毕竟beautifulSoup是继承sgmlparser的么~)所以,我寻寻觅觅寻寻觅觅,发现了BeautifulSoup这么个玩意.Bea

准备给ZABBIX用的. 统计接口访问字次,平均响应时间,4XX,5XX次数 以后可以再改进.. #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 ################################### # User:chengang # # Email:aguncn@163.com # # Date:2016-02-25 # ################################### import time import datetime

一.前言满天星辰的夜晚,他们相遇了...夏天的时候,她慢慢的接近他,关心他,为他付出一切:秋天的时候,两个人终於如愿的在一起,分享一切快乐的时光但终究是快乐时光短暂,因为杰伦必须出国深造,两人面临了要分隔两地的状况,分隔两地的爱情总是难以维系长久,在冬天他们选择分手."从前从前",那带着痛彻心扉的气味,着实让人感受到一丝凄美悲凉的氛围--听着这旋律,总是莫名的一阵淡淡的忧伤,而这忧伤却会愈积愈浓,慢慢地占据自己心灵的每一个角落--唯美的爱情深深的感动着每一个运维人,今天我们就用pyth

reportgen v0.1.8 更新介绍 这段时间,我对 reportgen 进行了大工程量的修改和更新.将之前在各个文章中出现的函数进行了封装,同时也对现有工具包的一些逻辑进行了调整. 1.reportgen 简介 reportgen 的底层是 pptx 文件生成接口,它能非常方便的将DataFrame等数据导出为pptx上的图表.你可以自定义图表的类型(条形图.饼图.折线图等),也可以全部交给工具包来自动化.另外不排除后期会增加其他文件形式(如可交互的 html 等)接口的可能性,但短期内