ana python_Python:处理python列表_Python ConnectionRefusedError：[Python 10061] - 腾讯云开发者社区

安装anaconda 到官网上下载安装，ana2和ana3都可以，我这里都下载了。安装时候注意勾选写入路径。安装到某个盘，以后的环境会在那里生成。安装pycharm 到官网上下载安装。...安装tensorflow 从开始菜单中打开anaconda prompt（ana2也行，这里我用的都是ana3）添加国内源(ana2和ana3会一起添加），输入 conda config -...这里选择的是python3.6。...再点 … 之后选Conda Environment 在Interpeter中添加你的环境中的python.exe的路径（路径为…\anaconda\envs\ljtf6(你的环境名字...)\python.exe Conda executable不用改，会随着Interpreter改变点击OK。

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coco2017数据集转换为yolo格式(记录过程)

最快的方法1.转换脚本的链接：点我使用命令git clone https://github.com/ssaru/convert2Yolo.git克隆到本地创建环境conda create -n test2 python...driertoothbrushmotorcyclepotted plantdining tabletvcouchairplane并将coco.txt改为coco.names3.在convert2yolo文件夹中创建YOLO文件夹4.执行脚本python...): os.makedirs(ana_txt_save_path) id_map = {} # coco数据集的id不连续！...= head + ".txt" # 对应的txt名字，与jpg一致 f_txt = open(os.path.join(ana_txt_save_path, ana_txt_name)...s %s %s\n" % (id_map[ann["category_id"]], box[0], box[1], box[2], box[3])) f_txt.close()执行脚本：python

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生物信息中的Python 05 | 从 Genbank 文件中提取 CDS 等其他特征序列

3 Python代码序列自动下载可以通过 Biopython 的 Entrez.efetch 方法来实现，这里以本地文件为例 #!.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2018\9\20 0020 18:32 # @Author : Baimoc # @...Email : baimoc@163.com # @File : main.py import os from Bio import SeqIO def format_fasta(ana,...seq, num): """ 格式化文本为 fasta格式 :param ana: 注释信息 :param seq: 序列 :param num: 序列换行时的字符个数...format_seq += char if (i + 1) % num == 0: format_seq += "\n" return ana

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Python数据科学：线性回归诊断

Python数据科学：线性回归多元线性回归的前提条件：因变量不能和扰动项有线性关系自变量与因变量之间要有线性关系自变量之间不能有太强的线性关系扰动项或残差独立且应服从均值为0、方差一定的正态分布/ 01...# 简单线性回归模型,平均支出和收入ana1 = lm_s# 训练数据集的预测值exp['Pred'] = ana1.predict(exp)# 训练数据集的残差exp['resid'] = ana1....# 使用简单线性回归建立模型,平均支出对数数据ana2 = ols('avg_exp_ln ~ Income', data=exp).fit()exp['Pred'] = ana2.predict(exp...# 获取三种模型的R²值r_sq = {'exp~Income': ana1.rsquared, 'ln(exp)~Income': ana2.rsquared, 'ln(exp)~ln(Income)...data=exp2).fit()exp2['Pred'] = ana3.predict(exp)# 训练数据集的残差exp2['resid'] = ana3.resid# 绘制收入与残差的散点图exp2

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多渠道归因分析（Attribution）：用attention-RNN来做归因建模（附代码demo）（五）

之前几篇多渠道归因分析应该算是比较通用的一些方法论：多渠道归因分析（Attribution）：传统归因（一）多渠道归因分析：互联网的归因江湖（二）多渠道归因分析：python实现马尔可夫链归因（三...）多渠道归因分析（Attribution）：python实现Shapley Value（四）多渠道归因分析（Attribution）：用attention-RNN来做归因建模（附代码demo）（五）...prob = ana_mta_model.model.predict([ana_mta_model.X_tr,ana_mta_model.s0,ana_mta_model.time_decay_tr,\...[2]], [layer.output]) r=f_f([ana_mta_model.all_X[ana_mta_model.y==1],ana_mta_model.s_all[ana_mta_model.y...==1],ana_mta_model.time_decay[ana_mta_model.y==1]])[0].reshape(ana_mta_model.all_X[ana_mta_model.y==1

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100+中文词向量，总有一款适合你

评价dense vectors： $ python ana_eval_dense.py -v -a CA8/morphological.txt $ python ana_eval_dense.py...-v -a CA8/semantic.txt 评价sparse vectors： $ python ana_eval_sparse.py -v -a...CA8/morphological.txt $ python ana_eval_sparse.py -v -a CA8/semantic.txt 中文词类比基准 ---- -

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资源 | Chinese Word Vectors：目前最全的中文预训练词向量集合

运行以下代码可评估密集向量： $ python ana_eval_dense.py -v-a CA8/morphological.txt $ python ana_eval_dense.py -v-a...CA8/semantic.txt 运行以下代码可评估稀疏向量： $ python ana_eval_sparse.py -v-a CA8/morphological.txt $ python ana_eval_sparse.py

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资源 | Chinese Word Vectors：目前最全的中文预训练词向量集合

运行以下代码可评估密集向量： $ python ana_eval_dense.py -v -a CA8/morphological.txt $ python ana_eval_dense.py...-v -a CA8/semantic.txt 运行以下代码可评估稀疏向量： $ python ana_eval_sparse.py -v -a CA8.../morphological.txt $ python ana_eval_sparse.py -v -a CA8/semantic.txt 参考文献如果要使用这些嵌入和 CA8

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python enumerate用法总结_python enumerate用法总结

参考链接： Python enumerate() enumerate()说明 enumerate()是python的内置函数 enumerate在字典上是枚举、列举的意思对于一个可迭代的(iterable...+= 1 自己联系代码 names = ['Tom','Billy','Jefferson','Andrew','Wesley','Steven', 'Joe','Alice','Jill','Ana...list1))) print({k:v for k,v in enumerate(list1)}) 运行结果： 'TOM', 'BILLY', 'JOE', 'ALICE', 'JILL', 'ANA

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20条非常实用的Python代码实例

Python一直以来被诟病速度慢，影响开发效率，希望这次Guido老爷子能帮python打一场漂亮的翻身仗。...这篇文章不准备介绍Python速度如何，而是给大家带来一些常用且实用的Python代码实例，几乎是开发者必备的知识点。 1、合并两个字典 Python3.5之后，合并字典变得容易起来。...list1 = [1,2,3,3,4,'John', 'Ana', 'Mark', 'John'] # 方法1 def remove_duplicate(list_value): return...2 result = [] [result.append(x) for x in list1 if x not in result] print(result) 输出： [1, 2, 3, 4, 'Ana...', 'John', 'Mark'] [1, 2, 3, 4, 'John', 'Ana', 'Mark'] 本文部分参考Medium Pralabh Saxena博客

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SCF: “灰常”简单的车牌识别API制作

包含.so的依赖，通常是某些依赖需要编译一些文件（非纯Python实现的），这个时候，“稍有不慎”就会让我们无法执行代码。...所以这个时候可以使自己的打包环境与云函数一致：CentOS + Python3.6。...安装依赖：安装opencv-python sudo pip install opencv-python -t /home/dfounderliu/code/mytest 安装hyperlpr（这是一个基于...imgdata) file.close() return True except Exception as e: return str(e) def ana_picture...save_result = save_picture(event["body"].replace("image=","")) if save_result == True: return ana_picture

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极限优化：从75到2000,由技能到性能提升岂止80倍

, ana_segment a, ana_name n where A.SEGMENT_ID = S.SEGMENT_ID and s.locator_id = n.locator_id and...7 2 (0) 7 INDEX RANGE SCAN IDX_ANA_NAME_LOCATOR_ID 2 2 (0) 8 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID ANA_NAME...1 2 (0) 7 INDEX UNIQUE SCAN PK_ANA_SEGMENT 1 1 (0) 8 TABLE ACCESS BY INDEX ROWID ANA_SEGMENT 1 44...2 (0) 显然，上述SQL的这两个执行计划均不是最优解，它们分别对表ANA_SEGMENT和ANA_NAME做了不必要的全表扫描。...ANA_SEG_CLASS S, ana_segment a , ana_name n where A.SEGMENT_ID = S.SEGMENT_ID and s.locator_id = n.locator_id

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20条非常实用的Python代码，建议收藏！

Python一直以来被诟病速度慢，影响开发效率，希望这次Guido老爷子能帮python打一场漂亮的翻身仗。...这篇文章不准备介绍Python速度如何，而是给大家带来一些常用且实用的Python代码实例，几乎是开发者必备的知识点。 1、合并两个字典 Python3.5之后，合并字典变得容易起来。...list1 = [1,2,3,3,4,'John', 'Ana', 'Mark', 'John'] # 方法1 def remove_duplicate(list_value): return...方法2 result = [] [result.append(x) for x in list1 if x not in result] print(result) 输出： [1, 2, 3, 4, 'Ana...', 'John', 'Mark'] [1, 2, 3, 4, 'John', 'Ana', 'Mark']

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上百种预训练中文词向量：Chinese-Word-Vectors

. $ python ana_eval_dense.py -v -a CA8/morphological.txt $ python ana_eval_dense.py -v -a CA8/semantic.txt Run the following codes to evaluate sparse vectors. $ python ana_eval_sparse.py...-v -a CA8/morphological.txt $ python ana_eval_sparse.py -v -a CA8/semantic.txt

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Serverless实践系列（九）：“灰常”简单的车牌识别 API 制作

包含 .so 的依赖，通常是某些依赖需要编译一些文件（非纯 Python 实现的），此时，「稍有不慎」就会让我们无法执行代码。...所以这个时候可以使自己的打包环境与云函数一致：CentOS + Python 3.6。 ---- 本地测试编写代码： ? 执行结果： ?...---- 打包上传 CentOS + Python 3.6 的基本环境下：建立文件夹并进入： mkdir mytest && cd mytest 安装依赖：安装 opencv-python sudo...imgdata) file.close() return True except Exception as e: return str(e) def ana_picture...save_result = save_picture(event["body"].replace("image=","")) if save_result == True: return ana_picture

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Python中使用GFlags

在整理我的python代码时，用到getopt，突然想起来我会Gflags，那么还是废弃getopt好了，研究一下gflags在ubuntu+python中的使用，嘻嘻。一....一般python代码结构 ? 二. 主程序main函数上图中，主程序和main函数不够灵活，所以我们定义如下：三. 安装Gflags 1....下载 https://github.com/google/python-gflags 一个75kb的小文件 2. 安装 sudo python ..../setup.py install 3.安装位置安装后的默认位置为：/usr/local/lib/python2.7/dist-packages, 如果使用anaconda...，可以复制到ana的文件夹（/usr/local/anaconda2/lib/python2.7/site-packages）中。

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Mac使用 matplotlib 画图 => RuntimeError: Python is not installed as a framework

, draw_if_interactive, _show = pylab_setup() File "/Users/jiangzl/.virtualenvs/python3/lib/python3.5...import _macosx RuntimeError: Python is not installed as a framework....See the Python documentation for more information on installing Python as a framework on Mac OS X....Please either reinstall Python as a framework, or try one of the other backends....If you are using (Ana)Conda please install python.app and replace the use of 'python' with 'pythonw'.

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Python 自动化提取基因的 CDS

文章目录一、环境准备及背景介绍二、Python 实现三、使用示例数据介绍 1、提取单个基因CDS 2、提取多个基因CDS 2、提取全部基因CDS 一、环境准备及背景介绍 Python 开发环境...：搭建 Python 高效开发环境： Pycharm + Anaconda Biopython 序列处理：生物信息中的 Python 02 | 用biopython解析序列示例 Genbank 数据：...二、Python 实现 BaimoTools.py #!...self.format_val('protein_id') cds_translation = self.format_val('translation') complete_ana...format_seq += "\n" else: format_seq = cds_translation return complete_ana

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python中的dataframe 剔除部分数据后，索引消失，重新建立索引

今天在处理一个数据的过程中出现问题，python中的dataframe 剔除部分数据后，索引消失，遍历就出错，报错形式如下 Traceback (most recent call last)...糖尿病/data_pre/split_data.py", line 32, in handler_data print(indexdf["S"][i]) File "D:\ANACONDA\ana3.5.2...series.py", line 766, in __getitem__ result = self.index.get_value(self, key) File "D:\ANACONDA\ana3.5.2

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cocos2d-x路~使得第一个字游戏（一个）

ana1len = ana1->length(); int ana2len = ana2->length(); } Common::random是我自己编写的。...在MainScene.cpp的dealRandomAnagram函数中继续加入代码 int ana1len = ana1->length(); int ana2len = ana2->length()...; float xOffset = (Common::getCameraWith() - std::max(ana1len,ana2len) * (tileSide + kTileMargin)) /...); const char * ana1Letter = ana1->getCString(); for(int i = 0;i < ana1len; i++){ char letter[3]...char * ana2Letter = ana2->getCString(); for(int i = 0;i < ana2len; i++){ char letter[3]; sprintf

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coco2017数据集转换为yolo格式(记录过程)

生物信息中的Python 05 | 从 Genbank 文件中提取 CDS 等其他特征序列

Python数据科学：线性回归诊断

多渠道归因分析（Attribution）：用attention-RNN来做归因建模（附代码demo）（五）

100+中文词向量，总有一款适合你

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上百种预训练中文词向量：Chinese-Word-Vectors

Serverless实践系列（九）：“灰常”简单的车牌识别 API 制作

Python中使用GFlags

Mac使用 matplotlib 画图 => RuntimeError: Python is not installed as a framework

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