#encoding:utf8 # 设定编码-支持中文 1 基础 安装python2.7 wget https://www.python.org/ftp/python/2.7.9.../Python-2.7.9.tgz tar xvf Python-2.7.9.tgz cd Python-2.7.9 ..../usr/bin/python_old ln -s /usr/local/python27/bin/python /usr/bin/python python.../usr/bin/python 替换为老版本python #!...python36.x86_64 python36-pip 查看帮助 python -c "help('modules')" # 查看python所有模块
1、IDLE（Python GUI）是一个功能完备的代码编辑器，允许在这个编辑器中编写代码。 启动IDLE时。会显示“三个尖括号”提示符（>>>）,可以输入代码。...TAB键自动补全：输入python的关键字，按下TAB键。 ? 回退代码语句： 快捷键 Alt+P 回退到上一次编辑的Python代码， Alt+N 可以前进至下一次编辑的代码。...如果在Python Shell模式下代码不小心写错误导致执行错误 ，可以回退修改。 2、Python Shell(Python 的交互模式)，也可以编程练习。...启动Python shell，并在Python shell输入代码会立即执行，并在下边显示执行结果。 ? ?
尝试安装了很多Python移动编程软件，发现了很多问题，不是编码效率低就是各种bug。今天，来自一位python编程小哥指导，向大家推荐两款精心挑选的手机编程软件，它们也是非常成熟的手机编程工具。...QPython OH Qpython是一个轻量级的、成熟的python编程工具。它配有终端和简单的代码编辑器。它支持安装第三方库。目前，它支持Python 3.6.6，这还不算太老。...这样，您就不必在计算机上安装任何Python。相反，您可以直接在计算机上编写输出代码并同步更新。...Python 3.9 官方中文文档，限时领！] (http://dwz.date/dE6v) [限时！速领！14张高清Python速查表，效率提升必备！]...(http://dwz.date/dE6w) [GitHub标星3W+，80个Python案例，带你轻松玩转Python学习！]
转眼已连续更新一周了，可咱毕竟是讲Python的公众号，不来点Python基础干货就有些说不过去，就像茶馆里没有茶、犬舍里没有狗子、老婆饼里没有老婆（都什么乱七八糟的比喻？！）...之前有写过篇万字长文，今天来根据面试常问的内容整理下，做个精编版。日拱一卒，让我们开始吧！...字符串 Python的字符串支持索引、切片和遍历等操作。 Python的字符串不可变，要想改变，只能通过创建新的字符串完成。 实现拼接字符串用str1+= str2即可。...匿名函数 python使用lambda来创建匿名函数。...---- Python的内存管理机制 python的内存管理机制包括内存池机制及垃圾回收机制。
socekt又称为‘套接字’，用于描述IP和地址端口，是一个通信链路的句柄，应用程序通常通过套接字向网络发出请求或者应答网络请求。
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78755544 本文主要内容： 通过简单的示例说明决策树，以及决策树的定义 信息熵概念，以及决策树...三种计算方法方法： 1.信息增益(由ID3算法作为特征选取标准) 2.信息增益比/率(由C4.5算法作为特征选取标准) 3.基尼指数(由CART作为特征选取标准) 树的生成ID3算法，C4.5算法 算法python...实现以及示例 ---- 决策树示例，以及决策树的定义 下图决策树预测贷款用户是否具有偿还贷款的能力，其中贷款用户主要具备三个属性：是否拥有房产，是否结婚，平均月收入。...定义(决策树) 分类决策树模型是一种描述对实例进行分类的树形结构。决策树由结点(node)和有向边(directed edge)组成。..._cal_class_entropy(Y) ---- 树的生成ID3算法，C4.5算法 ---- 算法python实现以及示例
有一些打算从事影视后期制作的小伙伴可能不知道什么叫做非编系统，今天我来简单的介绍一下什么叫做非编系统。 非编系统是从事影视后期编辑的系统工具。他的全称是非线性编辑系统，他是相对于线性编辑而言的。...v:t-13-52-01-24-16-8 那么非编系统的构成是什么呢？ 非编系统构成 1.非线性编辑卡 视频卡是非线性编辑系统的核心部件。...3.编辑软件 非编软件经过多年的发展，市面上已经产生了很多品牌和类型。...剩下的还包括了苹果非编软件Final Cut Pro X 等等众多主流的软件产品。 所以一套完整的非编系统还包括了显示器，监视器，调色台，磁盘阵列等硬件设备等等。...如果说您看到了我的这篇文章，而且您正好需要非编系统的一系列产品，您可以联系我，我一定可以为你选择一套适合您的非编系统。 谢谢您的阅读
什么是决策树？ 决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例： ? 决策树通常包含哪三个步骤？ 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则？ ?...直接以一个例子看看数如何构建决策树的： ? 根据不同的特征可以有不同的决策树： ? 那么如何从根节点开始选择特征进行决策树的构建呢？ 最基础的是使用信息增益来表示。 首先得了解熵和条件熵的定义。...提到决策树就需要了解到ID3、C4.5和CART三种。其中ID3就是使用信息增益来进行特征选择，而C4.5使用的是信息增益比进行选择。 ? ID3生成的决策树如下： ?...由于ID3只有决策树的生成过程，因此容易过拟合。 CART算法？ ? ? 以分类为例，CART使用基尼指数来进行特征选择： ? ? 还是以上述的数据集进行计算： ? ? ?
决策树算法 决策树算法是一种逼近离散函数值的方法。它是一种典型的分类方法，首先对数据进行处理，利用归纳算法生成可读的规则和决策树，然后使用决策对新数据进行分析。...本质上决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 决策树算法构造决策树来发现数据中蕴涵的分类规则.如何构造精度高、规模小的决策树是决策树算法的核心内容。决策树构造可以分两步进行。...第一步，决策树的生成:由训练样本集生成决策树的过程。一般情况下，训练样本数据集是根据实际需要有历史的、有一定综合程度的，用于数据分析处理的数据集。...第二步，决策树的剪技:决策树的剪枝是对上一阶段生成的决策树进行检验、校正和修下的过程，主要是用新的样本数据集(称为测试数据集)中的数据校验决策树生成过程中产生的初步规则，将那些影响预衡准确性的分枝剪除。...直到到所有的特征都用完了，二是划分后额信息增益足够小，那么决策树的生长就可以停止了，最终构成一颗决策树！
作者 | 小F 来源 | 法纳斯特 决策树呈树形结构，是一种基本的回归和分类方法。 决策树模型的优点在于可读性强、分类速度快。 下面通过从「译学馆」搬运的两个视频，来简单了解下决策树。...最后来实战一波，建立一个简单的决策树模型。 / 01 / 决策树算法 本次主要涉及两类决策树，Quinlan系列决策树和CART决策树。...剪树，去掉决策树中噪音或异常数据，在损失一定预测精度的情况下，能够控制决策树的复杂度，提高其泛化能力。 在剪树步骤中，分为前剪枝和后剪枝。.../ 02/ Python实现 惯例，继续使用书中提供的数据。 一份汽车违约贷款数据集。 读取数据，并对数据进行清洗处理。...对生成的决策树模型进行评估。
每次说到源码就很难表述，所以今天还是通过问题的方式，一步步解析这个“编舞者”。...刚才我们看到了编舞者Choreographer的身影，那么它又是从哪里来的呢？...是可以对VSync信号进行预约和响应的监听者 是同步VSync信号和绘制工作的编舞者。
00、地编基础知识 一、项目资产命名规范 名字不能有中文字符。 同类型资产用一种命名逻辑。 名称前缀：资产类型的首字母。 名称后缀：资产属性。
https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78208189 本文主要是使用python sklearn，完成决策树的demo,以及可视化...，最终生成的决策树结果。...参考 http://chrisstrelioff.ws/sandbox/2015/06/08/decision_trees_in_python_with_scikit_learn_and_pandas.html...http://www.kdnuggets.com/2017/05/simplifying-decision-tree-interpretation-decision-rules-python.html
常用的几种决策树算法有ID3、C4.5、CART： ID3：选择信息熵增益最大的feature作为node，实现对数据的归纳分类。...可视化决策树的结果: ** dataSet, labels = createDataSet() labels_tmp = labels[:] desicionTree = createTree(dataSet
原来机器学习中决策树就这玩意，这也太简单了吧。。。...那么问题来了：同学A和同学B谁的决策树好些？计算机做决策树的时候，面对多个特征，该如何选哪个特征为最佳的划分特征？ 划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序。...以上就是决策树ID3算法的核心思想。...接下来用python代码来实现ID3算法： from math import log import operator def calcShannonEnt(dataSet): # 计算数据的熵(entropy...ID3算法只能对描述属性为离散型属性的数据集构造决策树 。 为了改进决策树，又提出了ID4.5算法和CART算法。之后有时间会介绍这两种算法。
Linux下大部分系统默认自带python2.x的版本，最常见的是python2.6或python2.7版本，默认的python被系统很多程序所依赖，比如centos下的yum就是python2写的，...#vi /etc/ld.so.conf.d/python3.conf /usr/python/lib 系统中原来的python在/usr/bin/python，通过ls -l可以看到，python是一个软链接...，链接到本目录下的python2.7 我们可以不用把这个删除，不对原来默认的环境做任何修改，只新建一个python3的软链接即可，只是需要执行python3代码时python要改成python3，或者.../usr/bin/python3 这里建立有关的软链接如下： ln -s /usr/python/bin/python3 /usr/bin/python3 ln -s /usr/python/bin.../pip3 /usr/bin/pip3 这样就建立好了，以后直接执行python3命令就可以调用python3了，执行pip3可以安装需要的python3模块；另外如果仔细看python安装目录下的
在看《Python核心编程》第三版 讲述网络编程Socket的知识，在练习中采用Python 3 的代码中遇到一个与编码解码有关的坑，本文将给予详细的介绍。...软件环境 Python: 3.6.0 库: socket 1....not data: break print("服务器返回的消息是:", data.decode('utf-8')) clientSocket.close() 我的环境是: Python...研究错误 TypeError: a bytes-like object is required, not 'str' 错误的位置是在代码clientSocket.send(data)部分，但是翻看python...核心编程》第三版原始代码P55-56在Python3中并不能运行的问题，算不算一个错误呢？
本文将详细介绍决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。 什么是决策树？ 决策树是一种基于树结构的分类和回归算法，它通过一系列的问题对数据进行拆分，直到最终得到预测结果。...决策树的构建：递归地将数据集划分为更小的子集，直到达到停止条件为止（如达到最大深度、节点中的样本数小于阈值等）。 决策树的修剪（可选）：对构建好的决策树进行剪枝操作，防止过拟合。...决策树的实现步骤 数据预处理：包括数据清洗、特征选择、特征缩放等。 构建决策树：根据选择的特征和标签数据构建决策树模型。 预测：根据构建好的决策树对新的数据进行分类或者回归预测。...Python实现决策树 下面我们通过Python代码来演示如何使用决策树进行分类： from sklearn import datasets from sklearn.model_selection import...总结 决策树是一种直观且易于理解的机器学习算法，在实际应用中有着广泛的应用。通过本文的介绍，你已经了解了决策树的原理、实现步骤以及如何使用Python进行编程实践。
SQL 是结构化查询语言 (Structured Query Language) 的简称
前言 今天转了一篇用ArcGIS编顺序号的文章，感兴趣的可以对照着看下FME的实现方式 编什么号？ 最近有朋友咨询我，怎么对下图中的数据进行编号？
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