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

摘要: 我们可以使用uuid1的后16位来标识一个机器.  # use machine specific uuid, last 16 char will be the same if machine is the same  mid = uuid.uuid1().get_hex()[16:] 1  uuid的其他模块  概述:     UUID是128位的全局唯一标识符,通常由32字节的字符串表示.     它可以保证时间和空间的唯一性,也称为GUID,全称为:             UUID

Python 中的枚举类型 摘要: 枚举类型可以看作是一种标签或是一系列常量的集合,通常用于表示某些特定的有限集合,例如星期.月份.状态等. 枚举类型可以看作是一种标签或是一系列常量的集合,通常用于表示某些特定的有限集合,例如星期.月份.状态等.Python 的原生类型(Built-in types)里并没有专门的枚举类型,但是我们可以通过很多方法来实现它,例如字典.类等: WEEKDAY = { 'MON': 1, 'TUS': 2, 'WEN': 3, 'THU': 4, 'FRI': 5

class MyTest: myname = 'peter' # add a instance attribute    def __init__(self, name):        self.name = name # class access class attribute    def sayhello(self):        print "say hello to %s" % MyTest.myname # instance can access class attri

2.1 Built-in Functions The Python interpreter has a number of functions built into it that are always available. They are listed here in alphabetical order. __import__( name[, globals[, locals[, fromlist]]]) This function is invoked by the import sta

主要介绍了Python中使用Flask.MongoDB搭建简易图片服务器,本文是一个详细完整的教程,需要的朋友可以参考下 1.前期准备 通过 pip 或 easy_install 安装了 pymongo 之后, 就能通过 Python 调教 mongodb 了. 接着安装个 flask 用来当 web 服务器. 当然 mongo 也是得安装的. 对于 Ubuntu 用户, 特别是使用 Server 12.04 的同学, 安装最新版要略费些周折, 具体说是 ? 1 2 3 4 sudo apt-k

在Python中想要实现枚举功能的方式比较多,可以通过字典这一数据结构,利用键与值的对应关系,可以实现枚举的功能. my_Enum={ 'red':1, 'yellow':2, 'blue':3 } print(my_Enum['red']) 也可以使用类来建立一个属性名与属性值之间的对应关系来实现枚举的功能,然后用.操作符来读取 class my_Enum { red=1, yellow=2, blue=3 } my_Enum.red 但是用以上两种方式出现的问题也是很明显的: 1.枚举值可以

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱. 根据您的测试数据样本构建多个模型(称为套袋)可以减少这种差异,但是树本身是高度相关的. 随机森林是套袋(方法)的延伸,除了基于多个测试数据样本构建树木之外,它还限制了可用于构建树木的特征,使得树木间具有差异.这反过来可以提升算法的表现. 在本教程中,您将了解如何在Python中从头开始实现随机森林算法. 完成本教程后,您将知道: 套袋决策树和随机森林算法的区别.

python中,对于变量作用域的规定有些不一样. 在诸如C/C++.java等编程语言中,默认在函数的内部是能够直接訪问在函数外定义的全局变量的,可是这一点在python中就会有问题.以下是一个样例. test.py: #!/usr/bin/python COUNT=1 def func(): COUNT = COUNT + 1 func() Python test.py.会执行报错: Traceback (most recent call last): File "test.py",

Pandas基于两种数据类型: series 与 dataframe . 1.Series 一个series是一个一维的数据类型,其中每一个元素都有一个标签.类似于Numpy中元素带标签的数组.其中,标签可以是数字或者字符串. import numpy as np import pandas as pd s = pd.Series([1, 2, 5, np.nan, 6, 8]) print(s) 输出: 0    1.0 1    2.0 2    5.0 3    NaN 4    6.0

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

python中,对于变量作用域的规定有些不一样. 在诸如C/C++.java等编程语言中,默认在函数的内部是能够直接訪问在函数外定义的全局变量的,可是这一点在python中就会有问题.以下是一个样例. test.py: #!/usr/bin/python COUNT=1 def func(): COUNT = COUNT + 1 func() Python test.py.会执行报错: Traceback (most recent call last): File "test.py",

一.ORM 框架简介 对象-关系映射(Object/Relation Mapping,简称ORM),是随着面向对象的软件开发方法发展而产生的.面向对象的开发方法是当今企业级应用开发环境中的主流开发方法,关系数据库是企业级应用环境中永久存放数据的主流数据存储系统.对象和关系数据是业务实体的两种表现形式,业务实体在内存中表现为对象,在数据库中表现为关系数据.内存中的对象之间存在关联和继承关系,而在数据库中,关系数据无法直接表达多对多关联和继承关系.因此,对象-关系映射(ORM)系统一般以中间件的形式

Python的描述符和属性是接触到Python核心编程中一个比较难以理解的内容,自己在学习的过程中也遇到过很多的疑惑,通过google和阅读源码,现将自己的理解和心得记录下来,也为正在为了该问题苦恼的朋友提供一个思考问题的参考. 关于@property装饰器 在Python中我们使用@property装饰器来把对函数的调用伪装成对属性的访问. 那么为什么要这样做呢?因为@property让我们将自定义的代码同变量的访问/设定联系在了一起,同时为你的类保持一个简单的访问属性的接口. 举个栗子,假如

一.python中的特殊数据类型 对于python,一切事物都是对象,对象基于类创建.像是“wangming”,38,[11,12,22]均可以视为对象,并且是根据不同的类生成的对象. 参照:http://www.cnblogs.com/wupeiqi/articles/4911365.html 1.列表 如[12,12,23].['wan','fad','dfjap]等 列表具备的功能: class list(object): """ list() -> new em

随着需要存储数据的结构不断复杂化,使用数据库来存储数据是一个必须面临的问题.那么应该如何在python中使用数据库?下面就在本篇博客中介绍一下在python中使用mysql. 首先,本博客已经假定阅读者已经安装了python和mysql,所以不会讲解关于它们的安装(如果未安装,请查阅官方文档进行下载安装). 在python中使用pymysql操作mysql python的标准库中,是没有可以直接连接操作mysql的模块,首先我们应安装python的第三方模块pymysql. 使用pymysql操

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入

二.常用库 1.NumPy NumPy是高性能科学计算和数据分析的基础包.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np A NumPy函数和属性: 类型 类型代码 说明 i

二.元组(tuple):不可变序列 跟list一样,也是一种序列,唯一不同的是,元组元素不能被修改,通常用(, ,)表示元组,也可以不加括号. #创建元组 >>> 1,2,3 (1, 2, 3) >>> t = (1,2,3) >>> t (1, 2, 3) #创建空元组 >>> t1 = () >>> t1 () #创建只有一个元素的元组,这里注意必须带上逗号 >>> t2 = (1,) >

Numpy 是Python中科学计算的核心库.它提供一个高性能多维数据对象,以及操作这个对象的工具.部分功能如下: ndarray, 具有矢量算术运算和复杂广播能力的快速且节省空间的多维数组. 用于对整组数据进行快速运算的标准数学函数(无需编写循环). 用于读写磁盘数据的工具以及用于操作内存映射文件的工具. 线性代数.随机数生成以及傅里叶变换功能. 用于集成C.C++.Fortran等语言编写的代码的工具. 首先要导入numpy库:import numpy as np NumPy函数和属性: 类

Python中少有人回答的问题 The Python IAQ: Infrequently Answered Questions 1 Q: 什么是"少有人回答的问题(Infrequently Answered Question)" ? 一个问题之所以很少有人回答,要么是因为很少有人知道问题的答案,要么是因为它涉及到一个晦涩而隐蔽的知识点(但可能是你关心的).我过去认为是我在Java IAQ中发明了这个词组,但是它也出现在了以数据丰富而著称的About.com Urban Legends网