python的装饰器是python的特色高级功能之一，言简意赅得说，其作用是在不改变其原有函数和类的定义的基础上，给他们增添新的功能。 装饰器存在的意义是什么呢？...我们知道，在python中函数可以调用，类可以继承，为何要必须保证不改变函数和类的定义，就使得函数有了新的功能呢？其实很好解释。 提高代码的简洁程度与封装性。...接下来，我们介绍几个常用的python内置装饰器。 property 在绑定属性时，如果我们直接把属性暴露出去，虽然写起来很简单，但是，没办法检查参数，导致可以把成绩随便改。
前言 前言之前的前言 最近朋友圈被python刷了屏，无论是同学，还是运营，文案，甚至连微商们都立下了好好学python的flag，都发了分享进入python即时训练营的朋友圈。...至于python为什么这么火，我就不多做赘述了，大家耳濡目染早已知道，小蛇废话不多说，让我们一起单刀直入学python吧。 先说明一下，在简书江湖，我一直用小红豆这个名号混迹，为何突然之间改为小蛇？...那是因为，python在英文里有蛇的意思，取这个名字也是祝福自己学习python事半功倍吧。...这里不是说python比起java不如，语言没有高低优劣之分。Java擅长应对大型工程，python擅长应付一些小规模应用。...python的简洁优雅 Life is short, you need python.python自问世以来就以简洁优雅而闻名于世，那么python到底是怎么个简洁法呢？
init负责类内成员的初始化，当类初始化实例的时候，会将传入的值赋给类内成员，与c++中的构造函数十分相似。
在python的pandas中，合并数据共有三种思路。 其一，关系型数据库模式的连接操作。 其二，沿轴将多个操作对象拼接在一起。 其三，对互有重复数据的处理与合并。 我们分别来进行介绍。
但是精通面向数组的编程和思维方式是成为python科学计算牛人的关键一步。 而且使用numpy的代码往往比普通数组要快，因为数组运算一般都比纯python循环要快得多。...当大家对numpy足够熟悉的时候，我建议大家这样做： 将python循环和条件逻辑转换为数组运算和布尔数组运算。 尽量使用广播。 避免复制数据，尽量使用数组视图，即切片。...因为它们在计算的时候都要执行一次python函数调用，这自然会比numpy自带的基于C编写的ufunc慢很多。...为此，python科学计算社区正在开发一些项目，力求使自定义ufunc的性能接近内置的那些。
完全靠想象就可以写出来代码，毕竟python是一门很贴近自然语言的编程语言。 对了，numpy还可以进行自加加和自减减，以及直接求和，求最大最小值，求平均值求方差等一系列犀利操作，都是封装好的。...毕竟，这是python很多库的基础。 我演示一下一下，它对矩阵的操作。
matplotlib作为python中可视化最经典的库，是个不得不学习的东西。尽管长江后浪推前浪，涌现出了很多更好的可视化库，比如Plotly。
Basemap是matplotlib下的一个库文件，专门应用于绘制地图。这一节就来详细讲解该文件的使用。首先来绘制一个最简单的地图。代码结果如图1所示。
这是python中pandas约定俗称的格式。 我们可以对该表格，进行矩阵运算。比如矩阵转置。 frame = frame.T 然后我们会得到如下结果 ?...所以用python处理小型数据量的工程，其实用excel的csv格式进行存储，增删改查是比数据库要方便，轻量级且简单的。...10.png 数组里每个元素都比原来少了1，这个功能的出现使得python更加灵活。其实我对它的最大感悟就是，它使得我在for循环时解决索引溢出问题方便多了。 表格也可以进行广播操作。...我们知道，matplotlib是python中最常用的画图功能，不过它有它自身的缺陷，它像是一个组装工具箱一样，标题，标签，横纵坐标等等，需要一个一个组装上去，最后形成一张图片。
正反例股票选取比例 percent_cv = 0.1 #交互验证机占样本内数据比例 path_data = 'C:/my python.../python code/stock predict/Datas/Tests/Tests/' #输入数据文件路径 path_result = 'C...:/my python/python code/stock predict/Datas/Results/' #输出数据文件路径 seed = 42
实际上if name=="main":就相当于是 Python 模拟的程序入口。由于模块之间相互引用，不同模块可能都有这样的定义，而入口程序只能有一个，选中哪个入口程序取决于 name 的值。
new_num = integer_part + new_fractional_part return float('%.2f'%new_num) filename = 'C:/my python.../python code/my_life_anlyze/3-4.csv' morning = [] sleep = [] new_sleep_time = [] data = pd.read_csv(...kde') #plt.bar(data.date, new_sleep_time) #plt.scatter(sleep, new_sleep_time) plt.show() 在这里耍了一个小聪明，因为python...与matlab不同，python的时间数据类型像是一个时间流，就是说每一个时间都是确定唯一的。
python2与python3关于tkinter有不少不同之处，比如引入包的时候，2需要大写，3却是小写。在这里，我是用python3.6开发的。
/usr/bin/env python # _*_coding:utf-8_*_ # Author: DDZZxiaohongdou from tkinter import * from tkinter...from tkinter import * root = Tk() root.title("小蛇学python") button_final = Button(root, text = '控件1'
因此python的sklearn库中内置了此数据集，大家不用下载，一行代码就可以获得该数据集。 导入，清洗 因为数据规范，该数据不存在清洗的过程，导入也非常简单。...import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame import pandas as pd import os path = 'C:/python.../python code/scikit-learn/' iris = datasets.load_iris() data = iris.data target = iris.target data_information
将这个小功能推荐给大家，也建议大家在学习python的时候多用用jupyter。 基础 ?...image.png 从这个小例子也可以看出jupyter notebook的好处，非常适合新手学习python的时候使用。同时这个例子也是最基础的时间序列类型。...image.png 在日常生活中，时间通常是以字符串的形式保存的，python中也提供了字符串和datetime相互转换的方法。 ? image.png 以下是常用的格式化编码。...怎么说呢，越用越感觉到python的完善与强大。freq这个参数可以选择的类型有很多。如下是我经常用到总结下来的。
我发现我虽然卸载了torch1.0.1，但是其在D:/python/lib的路径下仍然还有一个文件夹torch，pycharm仍默认使用1.0.1版本。将其删除即可。
这一步，你可以使用python中的sklearn，不过不推荐使用。如果是想深入学习，还是使用tensorflow或者caffe等等机器学习框架。 估计与假设检验 这一步也可以称之为模型评估。...听说R和python马上就要融合了，发起者就是开发了pandas库的Wes Mckinney。这给我们可视化带来了福音，因为，R的效果要优于python。
image.png 通过函数进行分组 这是一个极具python特色的功能。 ? image.png 如果你想使用的自己的聚合函数，只需要将其传入aggregate或者agg方法即可。 ?...至于为什么不准确为零，这是由于python的float浮点类型数据自身不够精确的问题，不在我们讨论之内。
《今生今世》是渣男胡兰成所写的一部自传体小说。今天我们就来分析一下在他所写的自传中的人物关系图谱，分析一下胡兰成到底和多少女人有关系。
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