土 Jerome Friedman的scikit-learn样式的Multivariate Adaptive Regression Splines算法的Python实现。 py-earth包使用Cython实现了多元自适应回归样条，并提供了与scikit-learn的Estimator，Predictor，Transformer和Model接口兼容的接口。 有关多变量自适应回归样条曲线的更多信息，请参见下面的参考。 现在有了缺少的数据支持！ py-earth包现在支持其预测变量中的缺失。 构造Earth对象时只需设置allow_missing=True 。 要求反馈 如果您希望在py-earth中看到其他功能或改进，请给我发送电子邮件或打开或评论问题。 特别是，请让我知道以下任何一项对您是否很重要： 速度提高 将模型导出为其他格式 在安装过程中支持共享内存多处理 支持周期预测器（例如

Python 抓取高德路况态势数据，已实现了针对矩形区域矩形切片抓取的逻辑，可实现抓取整个城市的路况数据。生成的结果直接导出 CSV 文件或者自己存储到数据库中。

基于lstm的脑电信号二分类代码#python#脑电信号格式180条数据，8导联，188采样点

快手生成did，采集用户详情信息

通过自定义的方法实现格式转换，需要自行修文件路径

使用python实现的ReliefF算法，可以直接下载使用。ReliefF算法是一种经典的过滤式特征选择算法，优点是效率高，效果好。

日常工作中经常需要获取数据库数据，发送邮件，网上找了不少，发现都是单一的获取数据，或者单一生成表格，自己整合改编了下，。实现了既可以获取数据展示在邮件正文中，并以附件形式发送邮件； 具体展示见：

有N个学生的数据，将学生数据按成绩高低排序，如果成绩相同，则按姓名字符的字母序排序，如果姓名的字母序相同，则按照学生年龄排序，并输出N个学生排序后的信息。 输入： 测试数据有多组，每组输入第一行有一个整数N(N<=1000),接下来的N行包括N个学生的数据。 每个学生的数据包括姓名、年龄、成绩 输出; 将学生信息按成绩进行排序，成绩相同的则按姓名的字母序进行排序。然后输出学生信息，按照如下格式： 姓名 年龄 成绩

开发环境：vs2017 framework4.7.2 关于python 自己在vs2017里安装好。也可以不在vs2017里安装。 调试流程： 打开源码，运行调试，看看python文件路径，根据您的机器硬盘位置修改一下。如果感觉framework版本太高，自己改一下项目的版本就行。

`Q3.py`中是一个简单的模拟洗牌发牌程序，请根据要求补全程序。