C4.5算法使用信息增益率来代替ID3的信息增益进行特征的选择，克服了信息增益选择特征时偏向于特征值个数较多的不足。信息增益率的定义如下： # -*- coding: utf-8 -*- from numpy import * import math import copy import cPickle as pickle class C45DTree(object): def __init__(self): # 构造方法 self.tree = {} # 生成树 self.dataSet = [] # 数据集 self.labels = [] # 标签集 # 数据导入

Python基础知识详解 从入门到精通 全集索引篇 为方便查看需要的文章，本人将在这里存放我学习python过程中整理的博客的链接 目前仍在更新中 基础 Python基础知识详解 从入门到精通（一）介绍 Python基础知识详解 从入门到精通（二）基础 Python基础知识详解 从入门到精通（三）语法与函数 Python基础知识详解 从入门到精通（四）列表、元组、字典、集合 Python基础知识详解 从入门到精通（五）模块管理 Python基础知识详解 从入门到精通（六）文件操作 Python基础知识详解 从入门到精通（七）类与对象 Python基础知识详解 从入门到精通（八）魔法方法

本文实例讲述了Python基于动态规划算法解决01背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 在01背包问题中，在选择是否要把一个物品加到背包中，必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比较，这种方式形成的问题导致了许多重叠子问题，使用动态规划来解决。n=5是物品的数量，c=10是书包能承受的重量，w=[2,2,6,5,4]是每个物品的重量，v=[6,3,5,4,6]是每个物品的价值，先把递归的定义写出来： 然后自底向上实现，代码如下： def bag(n,c,w,v): res=[[-1 for j in range(c+1)] for i in range(n+1

高级加密标准（英语：Advanced Encryption Standard，缩写：AES），在密码学中又称Rijndael加密法，是美国联邦政府采用的一种区块加密标准。这个标准用来替代原先的DES，已经被多方分析且广为全世界所使用。经过五年的甄选流程，高级加密标准由美国国家标准与技术研究院（NIST）于2001年11月26日发布于FIPS PUB 197，并在2002年5月26日成为有效的标准。2006年，高级加密标准已然成为对称密钥加密中最流行的算法之一。—百度百科 AES加密方式有五种：ECB, CBC, CTR, CFB, OFB  1.ECB模式（电子密码本模式：Electroni

Python函数大全.xlsm，适合Python函数学习使用。

这两天因为双十一来临，到处收集喵币，反反复复的点击操作搞得我十分头痛，遂产生了写个脚本自动点击的想法。 【低阶入门版本】之中不牵扯图像文字转换，或者图像匹配的问题，只是简单的屏幕开屏、点击和滑动。如果你对更智能化的程序有想法，欢迎回复与我一起研究，后续我会增添文字识别和定位，以适应在各类不同屏幕上进行此类操作。 在开始这篇文章前，首先你需要确认自己电脑上安装了 Python 或者 Anacoda（Python的一个集成类库），除此之外安装了ADB（如果没有安装请查看这篇博文），确认用USB链接到了手机，手机需开启USB调试。 如果上述工作全部完成，那我们在接下的过程中应该会进行的很愉快。 首先

一：字符串的方法与操作 *注意：首字母为l的为从左边操作，为r的方法为从右边操作 1.__contains__()判断是否包含 判断指定字符或字符串是否包含在一个字符串内,返回值为true或者false str1="asdfgh" print(str1.__contains__('a')) print(str1.__contains__("df")) print(str1.__contains__('r')) 运行结果： True True False 作用和in相似 str1="asdf" print('s' in str1) 运行结果： True 2.__eq__()相等 判断两个字符

如：#打印不定长参数输出：2.加了星号（加了星号（**）的变量名会存放所有未命名的变量参数）的变量名会存放所有未命名的变量参数def multiple2(**a

1、df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111′,’B’:’121′},{‘A’:’1111′,’B’:’1211′}]) print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values[0]#索引值 0 print df.ix[[0]].values[0][0]#第一行第一列的值 11 print df.ix[[1]].values[0][1]#第二行第二列的值 121 以上这篇python DataFrame获取行数、列数、索引及第几行

本文实例讲述了Python实现绘制双柱状图并显示数值功能。分享给大家供大家参考，具体如下： # -*- coding:utf-8 -*- #! python3 import matplotlib.pyplot as plt import mpl_toolkits.mplot3d #定义函数来显示柱状上的数值 def autolabel(rects): for rect in rects: height = rect.get_height() plt.text(rect.get_x()+rect.get_width()/2.-0.2, 1.03*height, '%s' % floa