python 自动生成动态变量及应用 在这里我们需要exec函数 exec(object[, globals[, locals]]) object：(必填）表示需要执行的Python代码 globals：(选填）表示全局命名空间 locals：(选填）表示当前局部命名空间 Example：生成10个变量 ['q_0', 'q_1', 'q_2', 'q_3', 'q_4', 'q_5', 'q_6', 'q_7', 'q_8', 'q_9'] 生成变量q_0到q_9，并赋值其平方数，代码如下 total=10 for i in range(total): exec('q_%d =

第一种情况 os.system('ps aux') 执行系统命令，没有返回值 第二种情况 result = os.popen('ps aux') res = result.read() for line in res.splitlines(): print line 执行系统命令，可以获取执行系统命令的结果 p = subprocess.Popen('ps aux',shell=True,stdout=subprocess.PIPE) out,err = p.communicate() for line in out.splitlines():

kNN(k-nearest neighbor)是一种基本的分类与回归的算法。这里我们先只讨论分类中的kNN算法。 k邻近算法的输入为实例的特征向量，对对应于特征空间中的点；输出为实例的类别，可以取多类，k近邻法是建设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定，分类时，对于新的实例，根据其k个最邻近的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预测。所以可以说，k近邻法不具有显示的学习过程。k临近算法实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分，并作为其分类的“模型” k值的选择，距离的度量和分类决策规则是k近邻算法的三个基本要素。 这里需要说明的是，对于距离的度量，我们有很多种度量方法可以选择，如

最近在看python脚本语言，脚本语言是一种解释性的语言，不需要编译，可以直接用，由解释器来负责解释。python语言很强大，而且写起来很简洁。下面的一个例子就是用python统计单词出现的个数。 import sys import string #import collections if len(sys.argv) == 1 or sys.argv[1] in {"-h", "--help"}: print("usage: uniqueword filename_1 filename_2 ... filename_n") sys.exit() else: words = {} #

文件操作示例 复制代码 代码如下:#输入文件f = open(r’D:\Python27\pro\123.bak’) #输出文件fw = open(r’D:\Python27\pro\123e.bak’,’w’)#按行读出所有文本lines = f.readlines()num = -1for line in lines:    str = ‘@SES/%i/’ %num    line = line.replace(‘@SES/1/’,str)    num = num + 1    #写入文件    fw.writelines(line)#关闭文件句柄f.close()fw.close()

汇总整理一套Python网页爬虫，文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘的兵器谱。 1. Python网页爬虫工具集 一个真实的项目，一定是从获取数据开始的。无论文本处理，机器学习和数据挖掘，都需要数据，除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外，常常需要大家自己动手爬数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了，幸好，Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架，既能爬取数据，也能获取和清洗数据，也就从这里开始了： 1.1 Scrapy 鼎鼎大名的Scrapy，相信不少同学都有耳闻，课程图谱中的很多课程都是依靠Scrapy抓去的，这方面的介绍文章有很多，推荐大牛pluskid早年的一篇文章：《Scr

前面文章分别简单介绍了线性回归，逻辑回归，贝叶斯分类，并且用python简单实现。这篇文章介绍更简单的 knn， k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor）。 k-近邻算法（kNN，k-NearestNeighbor），是最简单的机器学习分类算法之一，其核心思想在于用距离目标最近的k个样本数据的分类来代表目标的分类（这k个样本数据和目标数据最为相似）。 原理 kNN算法的核心思想是用距离最近(多种衡量距离的方式)的k个样本数据来代表目标数据的分类。 具体讲，存在训练样本集， 每个样本都包含数据特征和所属分类值。 输入新的数据，将该数据和训练样本集汇中每一个样本比较，找

模块 定义 计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块 优点： 提高代码的可维护性。 提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用 引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块 避免函数名和变量名等名称冲突 Python语言生态 Python语言提供超过15万个第三方库，Python库之间广泛联系、逐层封装。 使用pip安装 Python社区：https://pypi.org/ python标准库： sys模块 random模块 os模块： o

本文为大家分享了python学生信息管理系统的初级实现代码，供大家参考，具体内容如下 学生信息管理项目，要求带操作界面，并完成每项操作： ＋－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－＋ ｜　1）添加学生信息　　　　　　　　　　　　　｜ ｜　2）显示所有学生的信息　　　　　　    　　　｜ ｜　3）删除学生信息　　　　　　　　　　  　  　｜ ｜　4）修改学生信息　　　　　　           　　　　｜ ｜　5）按学生成绩高－低显示学生信息　　　        ｜ ｜　6）按学生成绩低－高显示学生信息　　　     　｜ ｜　7）按学生年龄高－低显示学生信息　　　  　　｜ ｜　8）按

K近邻算法（或简称kNN）是易于理解和实现的算法，而且是你解决问题的强大工具。 什么是kNN kNN算法的模型就是整个训练数据集。当需要对一个未知数据实例进行预测时，kNN算法会在训练数据集中搜寻k个最相似实例。对k个最相似实例的属性进行归纳，将其作为对未知实例的预测。 相似性度量依赖于数据类型。对于实数，可以使用欧式距离来计算。其他类型的数据，如分类数据或二进制数据，可以用汉明距离。 对于回归问题，会返回k个最相似实例属性的平均值。对于分类问题，会返回k个最相似实例属性出现最多的属性。 kNN如何工作 kNN属于基于实例算法簇的竞争学习和懒惰学习算法。 基于实例的算法运用数据实例（或数