import pandas food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") print(type(food_info)) print (food_info.dtypes)<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> NDB_No int64 Shrt_Desc object Water_(g) float64 Energ_Kcal int64 Protein_(g) float64 Lipid_Tot_(g) float64 Ash_(g) float64 Carbohydrt_(g) float64 Fiber_TD_(g) float64 Sugar_Tot_(g)...
第二课-运算符与基本数据类型 复习：pypy是所有的python编辑器中最快的，原因是，它把机器码拿给编译器，直接把机器码直接拿给底层操作。环境变量配置过程：计算机-属性-高级系统设置-环境变量-Path，在后面加分号，把新的路径加进来。再想加别的，依旧可以使用这种放法，加分号，把新的路径加进来。分号的作用就是区分不同的路径，进行分割。一般的情况下我们使用文件的形式来写代码，在linux下要加上头文件#/usr/bin/...在Python...
python访问数据库本文案例基于runoob数据库下，51job表演示1，MySQL的链接import pymysql# 打开数据库连接 db = pymysql.connect("localhost", "root", "123456", "runoob")# 使用 cursor() 方法创建一个游标对象 cursor cursor = db.cursor()# 使用 execute() 方法执行 SQL，如果表存在则删除 cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS employee")# 使用预处理语句创建表 sql = """CREATE TABLE EMPLOYEE (FIRST_NAME CHAR(20) NOT ...
python3.5先安装库或者扩展1 requests第三方扩展库 pip3 install requests2 pymysqlpip3 install pymysql3 lxmlpip3 install lxml4 贴个代码#!/usr/bin/env python # coding=utf-8import requests from bs4 import BeautifulSoup import pymysqlprint(‘连接到mysql服务器...‘) db = pymysql.connect("localhost","root","root","python") print(‘连接上了!‘) cursor = db.cursor() cursor.execute("DROP TABLE IF EXISTS COLO...
t-SNE实践——sklearn教程t-SNE是一种集降维与可视化于一体的技术，它是基于SNE可视化的改进，解决了SNE在可视化后样本分布拥挤、边界不明显的特点，是目前最好的降维可视化手段。 关于t-SNE的历史和原理详见从SNE到t-SNE再到LargeVis。 代码见下面例一TSNE的参数函数参数表：parameters描述n_components嵌入空间的维度perpexity混乱度，表示t-SNE优化过程中考虑邻近点的多少，默认为30，建议取值在5到50之间early_exaggeration表...
var List = {{ List|safe }};//safe 必须存在 原文：https://www.cnblogs.com/ln-qiqi/p/10528368.html
python 达梦数据库操作流程 连接数据库 dm.connect( ... )获取游标 dm_conn.cursor()编写SQL语句 sql_str执行SQL语句 dm_cursor.execute()获取结果列表 dt_breakpoint = dm_cursor.fetchall()关闭游标 dm_cursor.close()关闭数据库连接 dm_conn.close()代码示例import pandas as pd import numpy as np import datetime import dmPython as dmuser_name = "dameng" passwd = "admin" server_name = "LOCALHOST" server_port = ...
目录目录前言（一）函数说明（二）一维数组的应用（三）多维数组的应用目录前言梯度函数，其中的梯度也就是斜率，反映的是各个数据的变化率。在numpy中只有一个梯度函数。（一）函数说明（二）一维数组的应用（三）多维数组的应用作者：Mark日期：2019/02/12 周二原文：https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10504191.html
1·解决python爬虫requests.exceptions.SSLError: HTTPSConnectionPool(host=‘XXX‘, port=443)问题方法：先检查pip有没安装cryptography，pyOpenSSL，certifi要是没有先安装 pip install cryptography pip install pyOpenSSL pip install certifi2·连接MySQL数据库问题方法：import pymysql # 建立数据库连接def getDBConnection():print(‘***************getDBConnection start‘)host = ‘127.0.0.1‘port = 3306user...
pandas之get_dummies方法：pandas.get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=False,columns=None,sparse=False,drop_first=False)该方法可以将类别变量转换成新增的虚拟变量/指示变量参数说明：data：array-like、Series 、 DataFrame ， 输入数据prefix：string、list of strings、dict of strings ，default为None，get_dummies转换后，列名的前缀columns：list-like， default为False，指定需要实现类别转换的列名...
DataFrame.hist(data, column=None, by=None, grid=True, xlabelsize=None, xrot=None, ylabelsize=None, yrot=None,ax=None, sharex=False, sharey=False, figsize=None, layout=None, bins=10, **kwds)data : DataFramecolumn : string or sequence 字符串或序列by : object, optionalIf passed, then used to form histograms（直方图） for separate groupsgrid : boolean, default True 网格线，默认为使用xlabelsize : int, ...
import pymysqlmysql_host = ‘192.168.0.106‘ port = 3306 mysql_user = ‘root‘ mysql_pwd = ‘123‘ encoding = ‘utf8‘# 建立 连接mysql服务端 conn = pymysql.connect(host=mysql_host, # mysql服务端ipport=port, # mysql端口user=mysql_user, # mysql 账号password=mysql_pwd, # mysql服务端密码db=‘db10‘, # 操作的库charset=encoding # 读取字符串编码 )# 拿到游标对象 cur = conn.cursor()‘‘‘ 游标是给mys...
使用python脚本进行UPD数据回放回放数据脚本： from scapy.all import * from scapy.utils import rdpcappkts=rdpcap("flume1.pcap") for pkt in pkts:pkt[Ether].dst=‘00:50:56:36:5D:EF‘pkt[Ether].src=‘00:50:56:37:CD:BB‘pkt[IP].dst=‘192.168.133.140‘pkt[IP].src=‘192.168.133.145‘pkt[IP].len=Nonepkt[IP].chksum=Nonepkt[UDP].chksum=Nonepkt[UDP].len=Nonesendp(pkt) 注意：1、运行前需安装scapy模块 ...
一、pandas简单介绍 1、pandas是一个强大的Python数据分析的工具包。2、pandas是基于NumPy构建的。3、pandas的主要功能 --具备对其功能的数据结构DataFrame、Series --集成时间序列功能 --提供丰富的数学运算和操作 --灵活处理缺失数据4、安装方法：pip install pandas5、引用方法：import pandas as pd二、Series Series是一种类似于一位数组的对象，由一组数据和一组与之相关的数据标签（索引）组成。创建方式：...
通过前面的文章已经学习了基本的爬虫知识，通过这个例子进行一下练习，毕竟前面文章的知识点只是一个一个单独的散知识点，需要通过实际的例子进行融合分析网站其实爬虫最重要的是前面的分析网站，只有对要爬取的数据页面分析清楚，才能更方便后面爬取数据目标站和目标数据目标地址：http://www.hshfy.sh.cn/shfy/gweb/ktgg_search.jsp目标数据：目标地址页面的中间的案开庭公告数据对数据页面分析从打开页面后可以看到默认的数据是...